فعالیتونه

مهم:

• د ستونزې کچه: اسانه ، منځنی ، سخت ، ډیر ګران
• ریاضی ته اړتیا لري ( )
• ته اړتیا لري د کوډونې ( )
• د معلوماتو د راټولولو ( )
• زما favorites ( )

1. [ ، ] په فصل کې، I-طبقه وروسته په هکله ډير مثبت و. خو دا نه تل د اټکل کیفیت ښه کړي. يوه حالت کې چې post-طبقه کولای شي د اټکل کيفيت کم جوړول. (د یوه آزموینه په، وګورئ Thomsen (1973) ).

2. [ ، ، ] ډيزاين او د يو غير احتمال سروی د ترلاسه کړئ Amazon MTurk ترسره کړي چې ټوپک د مالکیت په اړه پوښتنه ( "آیا تاسو او یا ستاسو په کورنۍ کې چا رايه ورکړه، خپل ټوپک، ټوپک او يا تومانچه؟ ده چې تاسو او يا چا ستاسو په کورنۍ کې بل؟") او چال ټوپک کنترول په لور ( "څه فکر کوئ، ډېر مهم-to دی د امريکايانو په حق لري چې ټوپک لري، او يا د ټوپک د مالکیت د کنټرول وساتي؟").

   1. ستاسو د سروې په څومره وخت نیسي؟ دا څومره قيمت څه دی؟ څنګه ستاسو د نمونه د نفوسو ته د امریکا د نفوس د نفوسو په پرتله کوئ؟
   2. د ستاسو د نمونې په کارولو سره ټوپک مالکیت خام اټکل څه شی دی؟
   3. د خپل نمونه-طبقه وروسته او يا پر ځينو نورو تخنیک په کارولو سره د غیر استازيتوب سم دي. اوس د ټوپک د مالکیت د اټکل څه دی؟
   4. ستاسو د اټکل په څه ډول له پيو 'څېړنيز مرکز د وروستیو اټکل پرتله؟ تاسو څه فکر کوئ د توپیرونو د تشريح، که کوم؟
   5. د تمرین 2-5 لپاره په ټوپک باندې کنترول په چال تکرار کړی. ستاسو د موندنې په څه توپير لري؟

3. [ ، ، ] Goel او همکارانو (2016) يو غير احتمال پر بنسټ د سروې د 49 د څو-انتخاب رفتاري د عمومي ټولنيز سروې (GSS) او د انتخاب سروې څخه د 'پيو' څېړنيز مرکز په ترلاسه کړئ Amazon MTurk کښلي پوښتنو څخه جوړه اداره کیږي. هغوی بیا د د معلوماتو د موډل پر بنسټ-طبقه وروسته (ښاغلي P) په کارولو سره د غیر استازيتوب عیار، او له هغه چا سره اټکل احتمال پر بنسټ د GSS / پيو سروې ګانو په کارولو سره د تعدیل اټکلونو پرتله کړي. په همدې سروې پر MTurk ترسره کول او کوښښ سره څخه د GSS / پيو تر ټولو وروستۍ مرمۍ د اټکل له مخې د خپل تعدیل د اټکل په پرتله له خوا 2a شکل او دغه شکل 2b د غځولو (د 49 پوښتنو لست لپاره ضمیمه وګوری جدول A2).

   1. سره پرتله او له پيو او GSS د پایلو ستاسو پايلې مقايسه.
   2. سره پرتله او په MTurk سروې د پایلو ستاسو پايلې مقايسه Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

4. [ ، ، ] زياتره مطالعات د موبایلونو د فعالیت د معلوماتو ځان راپور اقدامات وکاروي. دا يو په زړه پورې ماحول کې چې څېړونکو سره غونډال سلوک ځان راپور چلند سره پرتله (د بيلګې وګورئ، Boase and Ling (2013) ). دوه عام چلند ته دي غږ او په کاروني، او دوه عام وخت چوکاټونو په اړه پوښتنه: "پرون" او "تېره اونۍ په."

   1. وړاندې هر ډول معلومات، چې د ځان د راپور اقدامات تاسو څه فکر کوئ دی زيات دقيق راټولولو؟ ولې؟
   2. استخدام د خپل ملګري له 5 څخه تر ستاسو په سروې شي. مهرباني وکړئ په لنډه توګه لنډيز څنګه دا 5 ملګري د نمونې په شوي دي. ښايي د نمونه طرزالعمل ستاسو په اټکل د ځانګړو تعصب راوپاروي؟
   3. لطفا د هغوی د لاندې کوچني سروې پوښتنه:
   • "څو ځلي تاسو د ګرځنده ټليفون استعمال ته پرون نور زنګ؟"
   • "څومره ليکلي پيغامونه مو پرون استوي."
   • "څو ځلي تاسو د خپل موبایل تلیفون څخه ګټه واخلی تر څو په تېرو اوو ورځو نور زنګ؟"
   • "څو ځلې وکړ تاسو د خپل ګرځنده ټليفون استعمال ته ليږي او يا په تيرو اوو ورځو کې ليکلي پيغامونه / پیغامونه ترلاسه کړي؟" کله چې د سروې چارې بشپړې شي، وپوښتئ چې خپل کارېدنه معلومات وګورئ په توګه د خپل ټیلفون او یا د خدمت چمتو ياست ننوتي.
   4. ځان د راپور کارېدنه څنګه پرتله د معلوماتو log؟ چې تر ټولو دقيق، چې لږ تر لږه د کره؟
   5. اوس د اطلاعاتو له مخې له تاسو سره ستاسو په له ټولګي څخه د نورو خلکو د معلوماتو راټول شوي دي (که تاسو ته د دغه فعاليت لپاره يو ټولګی ته) په ګډه. سره د دې لويو و ارز، تکرار برخه (d).

5. [ ، ] Schuman او Presser (1996) استدلال کوي چې پوښتنې په امر به د پوښتنو تر منځ د اړیکو په دوه ډوله پروا: هلته دوه پوښتنې په اړه ځانګړې ورته په کچه دي برخه-برخه پوښتنو ته (لکه د ولسمشرۍ دواړو نوماندانو درجه)؛ او برخه-ټول پوښتنو کې چې یو عمومي پوښتنې د نور خاص پوښتنې لاندې (د بيلګې په غوښتنه "تاسو څنګه راضي سره ستاسو د کار دي؟" ورپسې د "تاسو څنګه خوښ د خپل د ژوند دي؟").

   دوی لا د پوښتنې په موخه اغېز دوه ډوله ځانګړنه ده: ثبات اغیزې واقع کيږي کله چې د يو وروسته پوښتنې ځوابونه نژدې (په پرتله به بل ډول وي) د هغو له مخکې پوښتنې ورکړل راوړل کیږي؛ اغیزو مقايسه واقع کيږي چې کله د دوو پوښتنو د ځوابونو تر منځ لوی توپیر لري.

   1. د برخه برخې پوښتنې چې تاسو په اند به يوه لويه پوښتنه نظم حقیقت کې، د برخه-ټول پوښتنې چې تاسو په اند به يو زيات نظم تاثير لري جوړه، او د پوښتنو د چا په موخه تاسو فکر به پروا نه بل جوړه ولري جوړې جوړول. پر MTurk يوې سروې تجربه مخ يوسو، ترڅو ستاسو پوښتنو ته وازمايي.
      
   2. څومره ستر وي په برخه برخې موخه روان وو تاسو کولای رامنځته کړي وه؟ یو ثبات او یا برعکس اغېز وه؟
   3. څومره ستر برخه-ټول موخه روان وو تاسو کولای رامنځته کړي وه؟ یو ثبات او یا برعکس اغېز وه؟
   4. ستاسو په دواړه د يوې پوښتنې په موخه اغېز ځای کې چې تاسو فکر نه کولو امر به يې پروا نه و؟

6. [ ، ] ایښودل د Schuman او Presser، د کار د Moore (2002) additive او subtractive: د پوښتنې په موخه اغېز جلا بعد تشريح کوي. په داسې حال کې برعکس او ثبات د اغیزو په تړاو يو بل ته، additive په توګه د ځواب د د دوو شيانو تر ارزونې په پايله کې توليديږي او subtractive اغیزې هغه وخت توليد کيږي ځواب دي چې د لويو چوکاټ کې چې د پوښتنو متوجه زيات حساس دي. ادامه Moore (2002) ، نو طرحه او پر MTurk يوې سروې تجربه مخ يوسو، ترڅو additive یا subtractive اغېزې.

7. [ ، ] کریستوفر Antoun او همکارانو (2015) MTurk، Craigslist، ګوګل بوټ او فیس بوک: د يوې څېړنې د تړون د نمونې څخه په څلورو مختلفو آنلاین استخدام لاس راوړي دي پرتله ترسره کړي دي. یو ساده سروې ګانو په طرحه او آن لائن ليکو لږ تر لږه دوه مختلفو منابعو د لارې ګډونوالو استخدام (دوی کولای شي له هغه څلور سرچينې په کارول د مختلفو منابعو Antoun et al. (2015) ).

   1. هر ګمارل د لګښت، د پيسو او وخت له نظره سره مقايسه، د مختلفو منابعو تر منځ.
   2. د نمونې له بېلابېلو سرچينو څخه تر لاسه د جوړښت په پرتله کړي.
   3. د نمونې تر منځ د معلوماتو د کیفیت پرتله کړي. لپاره د څرنګوالي په اړه د معلوماتو څخه د ځواب د کیفیت اندازه مفکورو، وګورئ Schober et al. (2015) .
   4. د خپلې خوښې منبع څه ده؟ ولې؟

8. [ د انټرنټ پر بنسټ د بازار څیړنې شرکت] YouGov،، د په انګلستان کې په اړه 800،000 ځواب يو پلاوي آنلاین ټاکنو ترسره او ښاغلی P. کارول وړاندوینه د اروپايي ټولنې د مبارزو (يعنې، Brexit) په پایله کې چې د انګلستان ورکوونکو د رای ورکولو يا د پاتې ته په یا د اروپايي ټولنې څخه ووځي.

   د YouGov د احصایوي موډل يو تفصيلي شرح دلته ده (https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/). نږدې خبرې کولې، YouGov ورکوونکو partitions پر اساس په 2015 کال د عمومي ټاکنو د رایو انتخاب، عمر، وړتوبونو، جنسیت، د مرکې نېټه، او همدارنګه د حوزې په. لومړی، هغوی د معلوماتو له YouGov ويناوالو راټول کارول ژوند اټکل، د هغو په منځ کې ډولونه چې رايه ورکړي، د هر رايه ورکوونکي ډول خلک چې د پرېښودلو اراده رايه ومومي. هغوی له خوا د 2015 کال د ټاکنو د برتانوي مطالعه (BES) له ټاکنو وروسته د مخ-to-مخ سروې، چې د ټاکنو په نوملړ کې د رايه ورکوونکو اعتبار په کارولو سره د هر رايه ورکوونکي ډول د رايه ورکوونکو اټکل. په پای کې هغوی اټکل څومره خلک اړوند وروستیو سرشميرنه او کلني نفوس سروې (سره له BES ځينو سربېره د معلوماتو پر بنسټ، له عمومي ټولټاکنو، او د معلوماتو په شاوخوا YouGov سروې د معلوماتو په ډیرو خلکو لپاره څه ډول رايه په د رايه ورکوونکو د هر رايه ورکوونکي ډول شتون لري په هره حوزه کې د هر ګوند).

   درې ورځې مخکې د رايو، YouGov لپاره اجازه او دوه ټکی مشري وښودله. د رايې ورکولو په درشل کې، د رايې د ورکولو ډېر نژدې غږ (49-51 پاتې شي) وښودله. د-د-د ورځې وروستۍ څېړنه کې د پاتې (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/) په ګټه 48/52 وړاندوينه کوي. په حقیقت کې، د دې اټکل له خوا څلور سلنه ټکي چې د وروستیو پایلو (52-48 اجاره لري) له لاسه.

   1. د ټولو سروې تېروتنه چوکاټ په دغه څپرکي بحث په استفادې سره د ارزونه څه کولای شوای غلط تللي.
   2. د ټاکنو د (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) وروسته YouGov د ځواب وویل: "دا په له امله د رايه ورکوونکو يوه لويه برخه ښکاري - هغه څه دي چې موږ ټول په اوږدو کې به کې د داسې یوه هوارولو متوازن نژاد د پایلو لپاره مهم وي. زموږ د رايه ورکوونکو د موډل پر بنسټ وه په يوه برخه کې، چې آیا ځواب په وروستيو عمومي ټاکنو رايه يې ورکړې او يو شمېر پورته د عمومي ټاکنو کې چې په کچه د موډل، په ځانګړې توګه په شمالي خپه. "آيا دا د (الف) برخه ستاسو ځواب ته بدلون ورکړئ؟

9. [ ، ] یو فرضی د استازيتوب غلطيو هر په 3.1 شکل کې تشریح ولیکئ.

   1. يوه حالت کې چې پر دغو غلطيو په حقيقت لغوه څخه جوړول.
   2. يوه حالت کې چې د غلطيو د يو بل پسې پیچلی جوړول.

10. [ ، ] د Blumenstock او همکارانو څېړنې (2015) يو ماشين زده موډل چې کولی شي د ډيجيټل مصرفه معلوماتو څخه ګټه وړاندوینه سروې له ځوابونو څخه په نوې پروژه کې ښکېل. اوس، تاسو به هغوی ته د یو مختلف و ارز ورته کار وکړي. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) موندلي چې د فیسبوک خوښوي انفرادي خواصو او صفاتو وړاندوینه. د حیرانتیا، دغه وړاند وينې شي په پرتله د ملګرو او همکارانو سره د هغو نور هم دقيق (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. ادامه Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) ، او 2. شکل د غځولو د هغوی د معلوماتو لپاره دلته موجود دي: http://mypersonality.org/
    2. اوس، د غځولو 3 شکل.
    3. په پای کې، هڅه خپل موډل پر خپل فیسبوک د معلوماتو: http://applymagicsauce.com/. دا د تاسو لپاره څومره ښه کار کوي؟

11. [ ] Toole et al. (2015) وړاندوینه غوښتنې استعمال تفصیل څخه د ګرځنده تیلیفونو اسناد (CDR په) د مجموعي بې کارۍ سیر.

    1. سره پرتله او د ډیزاین مقايسه Toole et al. (2015) سره Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. آیا تاسو فکر CDR په باید د دودیزو سروې پر ځای، د بشپړولو لپاره د هغوی او یا د حکومت پالیسي د ټولو د بېروزګارۍ د تعقیب و نه کارول شي؟ ولې؟
    3. تاسو به څه شواهد قانع کړي چې CDR په بشپړه توګه کولای شي د بې کارۍ کچه دوديز اقدامات ځای؟