The Government Shut Down and Views Towards the Federal - - PowerPoint PPT Presentation

The ¡Government ¡Shut ¡Down ¡and ¡ Views ¡Towards ¡the ¡Federal ¡ Sta7s7cal ¡System ¡

Jennifer ¡Hunter ¡Childs ¡and ¡Ryan ¡King ¡ U.S. ¡Census ¡Bureau ¡ ¡ Daniell ¡Toth ¡and ¡Morgan ¡Earp ¡ Bureau ¡of ¡Labor ¡StaAsAcs ¡ ¡ Originally ¡presented ¡for ¡the ¡ ¡ American ¡AssociaAon ¡of ¡Public ¡Opinion ¡Research ¡Annual ¡MeeAng ¡ May ¡16, ¡2014 ¡

Disclaimers

The ¡data ¡discussed ¡in ¡this ¡presentaAon ¡were ¡ produced ¡for ¡strategic ¡and ¡tacAcal ¡decision-­‑making ¡ and ¡exploratory ¡research ¡and ¡not ¡for ¡official ¡

• esAmates. ¡

¡ ¡

2 ¡

Data Collection

• Gallup ¡Nightly ¡Survey ¡

– 200 ¡responses ¡daily ¡ – Subsample ¡of ¡NaAonal ¡RDD ¡Sample ¡ – Landline ¡and ¡Cellphone ¡

• IniAal ¡Gallup ¡contract ¡was ¡25 ¡quesAons ¡collected ¡Feb. ¡2012 ¡

– September ¡2013 ¡ – 19 ¡quesAon ¡core, ¡6 ¡rotaAng ¡quesAons ¡

• Contract ¡extension ¡was ¡10 ¡quesAons ¡collected ¡October ¡

2013 ¡– ¡March ¡2014 ¡

– 5 ¡quesAon ¡core, ¡5 ¡rotaAng ¡quesAons ¡

3 ¡

Topics

• Knowledge ¡of ¡and ¡a\tudes ¡towards ¡the ¡Federal ¡StaAsAcal ¡

System ¡(FSS) ¡

• Eurobarometer ¡quesAon ¡on ¡trust ¡
• Confidence ¡in ¡insAtuAons, ¡adding ¡FSS ¡
• RotaAons: ¡

– Opinions ¡on ¡administraAve ¡records ¡use ¡ – Message ¡tesAng ¡about ¡administraAve ¡records ¡

4 ¡

October 5, 2012 October 1, 2013 June 6, 2013 May 10, 2013

Do levels of trust change during times of negative publicity?

Measuring “Trust”

• Eurobarometer ¡measure ¡

– Personally, ¡how ¡much ¡trust ¡do ¡you ¡have ¡in ¡the ¡federal ¡ staAsAcs ¡in ¡the ¡United ¡States? ¡Would ¡you ¡say ¡that ¡you ¡ tend ¡to ¡trust ¡federal ¡staAsAcs ¡or ¡tend ¡not ¡to ¡trust ¡ them? ¡

Measuring “Trust” (2)

• TheoreAcal ¡basis ¡in ¡Fellegi ¡model ¡of ¡trust ¡
• Agree/Disagree ¡with ¡the ¡following ¡items: ¡

– Policy ¡makers ¡need ¡federal ¡staAsAcs ¡to ¡make ¡good ¡decisions ¡ about ¡things ¡like ¡federal ¡funding. ¡ ¡(Relevance ¡of ¡Products) ¡ – People ¡can ¡trust ¡federal ¡staAsAcal ¡agencies ¡to ¡keep ¡ informaAon ¡about ¡them ¡confidenAal ¡(ConfidenAality ¡ ProtecAon ¡by ¡InsAtuAons) ¡

¡

Time Series Analysis

8 ¡

9 ¡

• 0.35

0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65

• 2012−02−15

2012−10−06 2013−05−10 2013−06−10 2013−10−01 2014−03−15

• ●
• 2013−0−

10 ¡

11 ¡

• 0.2

0.4 0.6 0.8

• Need for Federal Statistics

2012−02−15 2012−10−06 2013−05−10 2013−06−10 2013−10−01 2014−03−15

• 2013−0−

Experimental Modules

12 ¡

1 ¡ 2 ¡ 3 ¡ Reques7ng ¡Agency ¡ Census ¡ NCHS ¡ BLS ¡ Data ¡ Name ¡and ¡Age ¡ Medical ¡InformaAon ¡ InformaAon ¡About ¡ Purchases ¡ Record ¡Source ¡ SSA ¡ Health ¡Care ¡Provider ¡ Loyalty ¡Card ¡

• IniAal ¡“Cold ¡Ask” ¡

“Cold Ask” – Census Example

§ For ¡the ¡next ¡census ¡in ¡2020, ¡the ¡Census ¡Bureau ¡could ¡obtain ¡ your ¡name ¡and ¡age ¡directly ¡from ¡the ¡Social ¡Security ¡ AdministraAon, ¡instead ¡of ¡asking ¡you ¡for ¡this ¡informaAon ¡on ¡a ¡

• quesAonnaire. ¡If ¡you ¡knew ¡that ¡this ¡informaAon ¡was ¡being ¡
• btained ¡from ¡the ¡Social ¡Security ¡AdministraAon ¡only ¡to ¡

produce ¡staAsAcs, ¡and ¡that ¡your ¡personal ¡informaAon ¡would ¡ remain ¡unavailable ¡to ¡the ¡public, ¡would ¡you ¡be ¡strongly ¡in ¡ favor ¡of ¡it, ¡somewhat ¡in ¡favor ¡of ¡it, ¡neither ¡in ¡favor ¡nor ¡ against ¡it, ¡somewhat ¡against ¡it, ¡or ¡strongly ¡against ¡it? ¡

13 ¡

Module and Frames

• Then ¡framed ¡the ¡quesAon ¡with ¡a ¡“reason ¡why ¡some ¡people ¡

like ¡the ¡idea ¡of ¡ge\ng ¡data ¡from ¡other ¡sources”: ¡

• Saving ¡Government ¡Money ¡
• Saving ¡Respondent ¡Time ¡
• Improving ¡Accuracy ¡
• For ¡Social ¡Good ¡

14 ¡

1 ¡ 2 ¡ 3 ¡ Reques7ng ¡Agency ¡ Census ¡ NCHS ¡ BLS ¡ Data ¡ Name ¡and ¡Age ¡ Medical ¡InformaAon ¡ InformaAon ¡About ¡ Purchases ¡ Record ¡Source ¡ SSA ¡ Health ¡Care ¡Provider ¡ Loyalty ¡Card ¡

Views towards the Use of Admin Records Before and During Shutdown

“Cold Ask” Save Money Frame

15 ¡

0 ¡ 10 ¡ 20 ¡ 30 ¡ 40 ¡ 50 ¡ 60 ¡ 70 ¡ Before ¡ Shutdown ¡ During ¡ Shutdown ¡ Census ¡ NCHS ¡ BLS ¡ 0 ¡ 10 ¡ 20 ¡ 30 ¡ 40 ¡ 50 ¡ 60 ¡ 70 ¡ Before ¡ Shutdown ¡ During ¡ Shutdown ¡ Census ¡ NCHS ¡ BLS ¡

Percent ¡favor ¡use ¡of ¡admin ¡records ¡ Percent ¡favor ¡use ¡of ¡admin ¡records ¡

So What?

§ Does ¡this ¡impact ¡response ¡rates? ¡ § CorrelaAon ¡DOES ¡NOT ¡imply ¡causaAon, ¡but ¡it’s ¡ something ¡we ¡can ¡look ¡at ¡

16 ¡

Trust ¡and ¡Belief ¡in ¡ConfidenAality ¡along ¡with ¡ Survey ¡Response ¡Rates* ¡

*Preliminary ¡unpublished ¡response ¡rates ¡

0 ¡ 0.1 ¡ 0.2 ¡ 0.3 ¡ 0.4 ¡ 0.5 ¡ 0.6 ¡ 0.7 ¡ 0.8 ¡ 0.9 ¡ 1 ¡ 2012-­‑02 ¡ 2012-­‑03 ¡ 2012-­‑04 ¡ 2012-­‑05 ¡ 2012-­‑06 ¡ 2012-­‑07 ¡ 2012-­‑08 ¡ 2012-­‑09 ¡ 2012-­‑10 ¡ 2012-­‑11 ¡ 2012-­‑12 ¡ 2013-­‑01 ¡ 2013-­‑02 ¡ 2013-­‑03 ¡ 2013-­‑04 ¡ 2013-­‑05 ¡ 2013-­‑06 ¡ 2013-­‑07 ¡ 2013-­‑08 ¡ 2013-­‑09 ¡ 2013-­‑10 ¡ 2013-­‑11 ¡ 2013-­‑12 ¡ 2014-­‑01 ¡ 2014-­‑02 ¡ Trust ¡Fed ¡Stats ¡ FSAs ¡Keep ¡Data ¡ConfidenAal ¡ FSAs ¡Respect ¡Privacy ¡ Survey ¡1 ¡RR ¡ Survey ¡2 ¡RR ¡ Survey ¡3 ¡RR ¡ Survey ¡4 ¡RR ¡

Correlations between “Trust” and Response Rates and “Confidential” and Response Rates

Survey ¡1 ¡RR ¡ § Trust ¡r ¡= ¡0.62 ¡ , ¡p ¡= ¡0.001 ¡ § ConfidenAal ¡r ¡= ¡0.70, ¡p ¡< ¡0.001 ¡ Survey ¡2 ¡RR ¡ § Trust ¡r ¡= ¡0.74 ¡ , ¡p ¡< ¡0.001 ¡ § ConfidenAal ¡r ¡= ¡0.58, ¡p ¡= ¡0.002 ¡ ¡ ¡ ¡ Survey ¡3 ¡RR ¡ § Trust ¡r ¡= ¡0.75, ¡p ¡< ¡0.001 ¡ § ¡ConfidenAal ¡r ¡= ¡0.64, ¡p ¡< ¡0.001 ¡ Survey ¡4 ¡RR ¡ § Trust ¡r ¡= ¡0.70, ¡p<.001 ¡ § ConfidenAal ¡r ¡= ¡0.55, ¡p<.01 ¡ ¡ ¡ ¡

Conclusions

§ “Breaking ¡news” ¡can ¡impact ¡how ¡the ¡public ¡ views ¡the ¡staAsAcal ¡system. ¡ § This ¡can ¡impact ¡how ¡they ¡view ¡our ¡use ¡of ¡ administraAve ¡records ¡for ¡staAsAcal ¡purposes. ¡ § These ¡news ¡stories, ¡or ¡another ¡unmeasured ¡ yet ¡related ¡factor, ¡seem ¡to ¡be ¡correlated ¡with ¡ survey ¡response ¡rates. ¡

19 ¡

Thank You!

Contact ¡InformaAon ¡ ¡ Jennifer ¡Hunter ¡Childs ¡ jennifer.hunter.childs@census.gov ¡

Eurobarometer

21 ¡