Əlavə şərh

Bu bölmədə bir povest kimi oxumaq üçün daha çox, bir sened kimi istifadə üçün nəzərdə tutulmuşdur.

• Giriş (Bölmə 3.1)

Bu fəsildə mövzular çoxu da kimi İctimaiyyət Araşdırma Amerika Assosiasiyası (AAPOR) son prezident ünvanları, da əks-səda edilmişdir Dillman (2002) , Newport (2011) , Santos (2014) , və Link (2015) .

Survey Research inkişafı haqqında daha tarixi fon üçün bax Smith (1976) və Converse (1987) . Sorğu araşdırma üç dövrlərin ideyası daha ətraflı məlumat üçün, bax Groves (2011) və Dillman, Smyth, and Christian (2008) (az fərqli üç dövrlərini pozur).

Survey Research ikinci dövrün ilk keçid içərisində A zirvəsi Groves and Kahn (1979) arasında ətraflı baş-to-baş müqayisə edir, üz-üzə və telefon sorğu. Brick and Tucker (2007) təsadüfi rəqəmli yığım seçmə metodları tarixi inkişafı geri görünür.

Necə sorğu tədqiqat daha cəmiyyətdə dəyişikliklərə cavab olaraq keçmişdə dəyişib üçün bax Tourangeau (2004) , Mitofsky (1989) , və Couper (2011) .

• Müşahidə vs. Sualınız (Bölmə 3.2)

bəzən respondentlərin özləri daxili dövlətləri xəbərdar deyil, çünki sualların daxili dövlətlər haqqında öyrənmək problemli ola bilər. Məsələn, Nisbett and Wilson (1977) müəllifləri bağlamaq yazıda: "subyektləri bəzən (a) xəbərsiz" psixi proseslər haqqında Verbal hesabat bilirik edə bilərsiniz daha çox izah. "Evocative adı ilə gözəl kağız var əsası cavab təsir bir stimul mövcudluğu, (b) cavab mövcudluğu və (c) stimul cavab təsir ki, xəbərsiz xəbərsiz. "

Tədqiqatçılar ümumi davranış və ya münasibət müşahidə davranış seçim etməlidir dəlilləri üçün bax Baumeister, Vohs, and Funder (2007) (psixologiya) və Jerolmack and Khan (2014) və cavablar (Maynard 2014; Cerulo 2014; Vaisey 2014; Jerolmack and Khan 2014) (sosiologiya). xahiş və həmçinin müşahidə arasında fərq tədqiqatçılar bildirib və aşkar üstünlükləri haqqında danışmaq iqtisadiyyat, yaranır. Məsələn, tədqiqatçı onlar (ifadə arzularım) dondurma yemək və ya idman zalı gedən üstünlük olsun respondent xahiş edə bilər və ya araşdırma insanlar dondurma yemək necə tez-tez müşahidə və idman zalı (nazil üstünlükləri) getmək bilər. İqtisadiyyat ifadə arzularım məlumatların müəyyən növ dərin skeptisizm var (Hausman 2012) .

Bu müzakirələr bir əsas mövzusu hesabat davranış həmişə dəqiq deyil ki. Lakin, avtomatik olaraq qeyd davranış, dəqiq ola bilər maraq nümunəsi toplanmış ola bilər, və tədqiqatçılar üçün əlçatan ola bilər. Belə ki, bəzi hallarda, mən hesabat davranış faydalı ola bilər. Bundan başqa, bu müzakirələr ikinci əsas mövzu emosiyaların, bilik, gözləntiləri və fikir haqqında hesabatlar həmişə dəqiq deyil ki. Lakin bu daxili dövlətlərin haqqında məlumat lazım əgər, tədqiqatçılar-ya bəzi davranış izah yardım və ya şey izah-sonra ediləcək müvafiq ola bilər xahiş.

• Ümumi sorğu səhv (Bölmə 3.3)

Ümumi sorğu səhv kitab uzunluğu müalicə üçün bax Groves et al. (2009) və ya Weisberg (2005) . Ümumi sorğu səhv inkişaf tarixi üçün bax Groves and Lyberg (2010) .

A Research Agenda: nümayəndəliyinin baxımından qeyri-cavab və qeyri-cavab təmayüllü məsələlərinə böyük giriş Social Science Sorğular Nonresponse üzrə Milli Araşdırma Şurasının hesabat (2013) . Digər faydalı ümumi tərəfindən təmin edilir (Groves 2006) . Həmçinin, rəsmi statistika jurnalı, İctimaiyyət rüblük və Siyasi və İctimai Elmlər Amerika Akademiyasının salnamə bütün xüsusi məsələlər qeyri-cavab mövzusunda dərc edilmişdir. Nəhayət, cavab dərəcəsi hesablanması həqiqətən çox müxtəlif yolları var; Bu yanaşmalar İctimaiyyət Tədqiqatçılar Amerika Assosiasiyası (AAPOR) tərəfindən hesabatda ətraflı təsvir edilir (Public Opinion Researchers} 2015) .

1936 Literary Digest poll ətraflı tədqiq edilmişdir (Bryson 1976; Squire 1988; Cahalan 1989; Lusinchi 2012) . O, həmçinin təsadüfi məlumatların toplanması qarşı xəbərdar bir məsəl kimi istifadə edilmişdir (Gayo-Avello 2011) . 1936-cı ildə Corc Gallup nümunə bir daha mürəkkəb forması istifadə və bir çox kiçik nümunə ilə daha dəqiq hesablamalarına çıxarmağı bacardı. Literary Digest üzərində Gallup müvəffəqiyyəti bir mərhələ sorğu araşdırma inkişaf oldu (Converse 1987, Ch 3; Ohmer 2006, Ch 4; Igo 2008, Ch 3) .

Ölçü baxımından, dizayn sorğu üçün böyük bir ilk resurs deyil Bradburn, Sudman, and Wansink (2004) . Münasibət suallar xüsusi diqqət daha inkişaf etmiş bir müalicə üçün bax Schuman and Presser (1996) . Pre-test suallar More mövcuddur Presser and Blair (1994) , Presser et al. (2004) , və Fəsil 8 Groves et al. (2009) .

Sorğu xərcləri və sorğu səhvlər arasında ticarət-off klassik kitab uzunluğu müalicə Groves (2004) .

• Kim xahiş (Bölmə 3.4)

Standart ehtimal seçmə və qiymətləndirilməsi Classic kitab uzunluğu müalicə Lohr (2009) (daha giriş) və Särndal, Swensson, and Wretman (2003) (daha inkişaf etmiş). Post-təbəqələşmə və əlaqədar üsulları klassik kitabın uzunluğu müalicə Särndal and Lundström (2005) . bir digital yaş parametrləri, tədqiqatçılar keçmişdə tez-tez doğru deyil, qeyri-respondentlərin haqqında bir qədər bilirik. Tədqiqatçılar qeyri-respondentlərin haqqında məlumat var zaman qeyri-cavab tənzimlənməsi müxtəlif formaları mümkündür (Kalton and Flores-Cervantes 2003; Smith 2011) .

Xbox öyrənilməsi Wang et al. (2015) tədqiqatçılar mobil bir çox hüceyrələri var, hətta o deməkdir qiymətləndirmək üçün imkan verir (bəzən "Mister P" adlı MRP) çoxsəviyyəli reqressiya və post-təbəqələşmə adlandırılan bir texniki istifadə edir. Bu texnika alınan təxminlərə keyfiyyəti haqqında bəzi müzakirələr var baxmayaraq, tədqiq etmək üçün bir perspektivli sahəsi kimi görünür. Texnika ilk istifadə edilmişdir Park, Gelman, and Bafumi (2004) , və sonrakı istifadə və müzakirələr olmuşdur (Gelman 2007; Lax and Phillips 2009; Pacheco 2011; Buttice and Highton 2013; Toshkov 2015) . Fərdi çəkilər və mobil-based çəkilər arasında əlaqə haqqında daha ətraflı məlumat üçün bax: Gelman (2007) .

Çəki web sorğular digər yanaşmalar üçün bax Schonlau et al. (2009) , Valliant and Dever (2011) , və Bethlehem (2010) .

Nümunə uyğun təklif etdiyi Rivers (2007) . Bethlehem (2015) nümunə uyğun performance həqiqətən digər seçmə yanaşmalar (məsələn, laylı nümunə) və digər tənzimlənməsi yanaşmalar (məsələn, post-təbəqələşmə) oxşar olacaq ki, iddia edir. Online panellər üzrə daha ətraflı məlumat üçün, bax Callegaro et al. (2014) .

Bəzən tədqiqatçılar ehtimal nümunələri və qeyri-ehtimal nümunələri oxşar keyfiyyətli hesablamalarına verir ki, gördük (Ansolabehere and Schaffner 2014) , lakin digər müqayisələr qeyri-ehtimal nümunələri pis ki, gördük (Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011) . bu fərqlər üçün bir mümkün səbəbi qeyri-ehtimal nümunələri zamanla yaxşılaşmışdır ki. Qeyri-ehtimal seçmə metodları daha bədbin görünüşü üçün qeyri-seçmə on AAPOR Task Force görmək (Baker et al. 2013) , və mən də xülasə hesabat belə şərh oxu gəlir.

Qeyri-ehtimal nümunələri bias azaltmaq üçün ağırlığını təsiri bir meta-analiz üçün, masa 2.4 görmək Tourangeau, Conrad, and Couper (2013) düzəlişlər faydalı lakin yanılabilir düzəlişlər görünür "bağlamaq müəllifləri yaradan. . . "

• Xahiş necə (Bölmə 3.5)

Conrad and Schober (2008) Gələcəyin Survey müsahibə təsəvvürü adlı redaktə həcmi təmin edir, və bu bölmədə mövzular çox müraciət. Couper (2011) oxşar mövzular müraciət və Schober et al. (2015) yeni qəbulu uyğun olunur məlumatların toplanması metodları daha keyfiyyətli data ilə nəticələnə bilər necə bir gözəl nümunə təklif edir.

Sosial elmlər sorğular Facebook apps istifadə bir maraqlı misal üçün bax Bail (2015) .

Sorğular iştirakçıları üçün bir xoş və qiymətli təcrübə edilməsi daha məsləhət üçün, Tailored Design metodu haqqında iş görmək (Dillman, Smyth, and Christian 2014) .

Stone et al. (2007) ekoloji ani qiymətləndirmə və əlaqədar üsulları bir kitab uzunluğu müalicə təklif edir.

• Digər məlumatlar ilə bağlı Surveys (Bölmə 3.6)

Judson (2007) kimi sorğular və inzibati məlumatların birləşdirən prosesi təsvir "informasiya inteqrasiyası," Bu yanaşma bəzi üstünlükləri müzakirə və bəzi nümunələr təklif edir.

tədqiqatçılar digital izləri və inzibati data istifadə edə bilərsiniz başqa bir yolu xüsusi xüsusiyyətləri ilə insanlar üçün bir nümunə çərçivəsində deyil. Lakin, bu qeydlər də şəxsi ilə bağlı suallar yarada bir nümunə çərçivəsində istifadə etmək üçün daxil (Beskow, Sandler, and Weinberger 2006) .

Mən təsvir etdik necə görünür bilər kimi amplified xahiş gəldikdə isə, bu yanaşma kimi yeni deyil. Bu yanaşma statistika-model-based post-təbəqələşmə üç böyük sahələrdə dərin əlaqələri var (Little 1993) , töhmət (Rubin 2004) və kiçik ərazi qiymətləndirilməsi (Rao and Molina 2015) . O, həmçinin tibbi tədqiqat vəkil dəyişənlərin istifadə ilə bağlıdır (Pepe 1992) .

Digital iz data daxil bağlı etik məsələləri ilə yanaşı, amplified tələb də insanlar sorğu aşkar etmək üçün seçin bilər həssas əlamətlərin nəticə çıxarmaq üçün istifadə edilə bilər (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) .

Xərc və vaxt qiymətləndirmələrin Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) belə təmiz və zəng data emal dəyəri kimi bir əlavə sorğu və daxil deyil sabit xərcləri dəyişən dəyəri dəyəri daha baxın. Ümumiyyətlə, amplified tələb yəqin ki, yüksək sabit xərcləri və digital təcrübələr (Fəsil 4) oxşar aşağı dəyişən xərcləri olacaq. Ətraflı istifadə data detalları Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) kağız var Blumenstock and Eagle (2010) və Blumenstock and Eagle (2012) . Çox imputuation olan yanaşmalar (Rubin 2004) amplified xahiş təxminlərdə ələ qeyri-müəyyənlik kömək edə bilər. Tədqiqatçılar ümumi sayar, daha çox fərdi səviyyədə əlamətlərin qayğısına yalnız xahiş amplified edərək, onda da yanaşmalar King and Lu (2008) və Hopkins and King (2010) faydalı ola bilər. Maşın öyrənmə yanaşmalar haqqında daha ətraflı məlumat üçün Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) , çox James et al. (2013) (daha giriş) və ya Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) (daha inkişaf etmiş). Digər məşhur maşın təlim dərslik Murphy (2012) .

Zənginləşdirilmiş soruşan gəldikdə, Ansolabehere və Herşin nəticələr (2012) iki əsas addımlar hinge: 1) sorğu məlumatları dəqiq master datafile istehsal üçün bir çox disparate məlumat mənbələri birləşdirməyə və 2) Catalist qabiliyyəti keçid Catalist qabiliyyəti Onun master datafile. Buna görə də, Ansolabehere və Hersh diqqətlə bu addımlar hər oldu.

master datafile yaratmaq üçün Catalist birləşdirir və daxil olmaqla bir çox müxtəlif mənbələrdən məlumat harmonizes digər naməlum kommersiya təminatçıları çox səs qeydləri hər bir dövlət anlar, Ünvan Reyestrinin Post Office Milli Change məlumatlarına və məlumatların. bütün bu təmizlik və birləşmə baş necə Qori ətraflı bu kitabın çərçivəsindən kənarda, lakin nə qədər diqqətli bu proses, orijinal məlumat mənbələri səhvlər təbliğ və səhvlər təqdim edəcək. Catalist onun data emal müzakirə və xam data bəzi təmin etmək istəyən olsa tədqiqatçılar bütün Catalist data boru kəmərinin nəzərdən keçirmək üçün, sadəcə qeyri-mümkün idi. Əksinə, tədqiqatçılar Catalist data file səhv bəzi unknown və bəlkə bilinməyən, məbləği bir vəziyyət idi. bir tənqidçi deyil respondentlərin misreporting tərəfindən CCES haqqında sorğu hesabat və Catalist master data fayl davranış arasında böyük fərqlər master data fayl səhvlər səbəb idi ki, fərziyyə bilər, çünki bu ciddi narahatlıq doğurur.

Ansolabehere və Hersh data keyfiyyətli narahatlıq müraciət etmək üçün iki müxtəlif yanaşmalar etdi. Birincisi, Catalist master fayl səs üçün öz-özünə hesabat səsvermə müqayisə ilə yanaşı, tədqiqatçılar da müqayisədə öz-özünə hesabat partiya, irqi, seçici qeydiyyat status (məsələn, qeydiyyatdan və ya qeydə) və səsvermə üsulu (məsələn, şəxs, proqulçu Catalist bazaları olanlar dəyərlərə seçki və s.) bu dörd demoqrafik dəyişənlər üçün, tədqiqatçılar səsvermə üçün daha Catalist master fayl sorğu hesabat və məlumatların arasında sazişin daha yüksək səviyyədə tapılmadı. Belə ki, Catalist master data file yoxsul ümumi keyfiyyətini deyil ki, təklif, səsvermə başqa əlamətlərin üçün yüksək keyfiyyətli məlumatlar var görünür. İkincisi, Catalist veri istifadə edərək hissəsində, bir tapmaq Ansolabehere və Hersh ilçe səsvermə qeydlərinin keyfiyyəti üç müxtəlif tədbirlər inkişaf və onlar səsvermənin həddindən artıq hesabat təxmini dərəcəsi bu məlumatlar keyfiyyətli tədbirlərin hər hansı bir mahiyyətcə olmayan idi ki, tapılmadı ki, over-hesabat yüksək dərəcələri qeyri-adi aşağı data keyfiyyəti ilə mahalları idarə edilmir ki, gəlir.

Bu master səsvermə fayl yaradılması nəzərə alaraq, potensial səhvlərin ikinci mənbə onu sorğu qeydlər keçid. Bu əlaqələr səhv edilir, əgər Məsələn, ümumi və təsdiq səsvermə davranış arasında fərq bir çox smeta gətirib çıxara bilər (Neter, Maynes, and Ramanathan 1965) . hər bir şəxs, həm də məlumat mənbələri idi sabit, benzersiz bir tanıdan olsaydı, onda əlaqələr mənasız olardı. ABŞ və digər ölkələrdə, lakin heç bir universal identifikatoru var. Bundan əlavə, belə var idi, hətta bir tanıdan insanlar yəqin ki, tədqiqatçılar sorğu təmin etmək inamsız olacaq! adı, gender, doğum il və ev ünvanı: Beləliklə, Catalist bu halda, hər cavabdeh haqqında məlumat dörd ədəd qüsurlu tanımlayıcıları istifadə əlaqə etmək idi. Məsələn, Catalist CCES da Homie J Simpson onların master data fayl Homer Jay Simpson eyni şəxs idi qərar idi. Təcrübədə, uyğun tədqiqatçılar üçün məsələlər pis etmək üçün, çətin və messy prosesdir və Catalist xüsusi olmaq üçün uyğun texnika sayılır.

uyğun alqoritmlər doğrulamak üçün, iki problemlər istinad etdi. MITRE Corporation: Birincisi, Catalist müstəqil üçüncü tərəf tərəfindən olan bir uyğun müsabiqədə iştirak edib. MITRE bütün iştirakçıları iki səs-küylü faylların təqdim eşleşen və müxtəlif qrupları MITRE ən yaxşı uyğun qayıtmaq üçün yarışdı. MITRE özü düzgün uyğun bilirdi, çünki onlar komanda hesab edə bildik. yarışdı 40 firmaları, Catalist ikinci yerə gəldi. xüsusi texnologiya müstəqil, üçüncü qiymətləndirmə Bu cür çox nadir və olduqca qiymətlidir; Bu Catalist nin uyğun prosedurları dövlət-of-the-art at mahiyyətcə var ki, bizə etimad verməlidir. Amma dövlət-of-the-art kifayət qədər yaxşı? Bu uyğun müsabiqə ilə yanaşı, Ansolabehere və Hersh Catalist öz uyğun problem yaratmışdır. əvvəllər layihə From, Ansolabehere və Hersh Florida seçici qeydlər toplanmış idi. Onlar öz sahələrində Catalist üçün redacted və sonra onların faktiki dəyərləri bu sahələrdə Catalist nin hesabat müqayisədə bəzi bu qeydlər bəzi təmin edir. Xoşbəxtlikdən, Catalist nin məlumatına Catalist onların master data fayl üzərində qismən seçici qeydlər uyğun ola bilər ifadə edən tutulan dəyərlərə yaxın idi. Bu iki problemlər, Ansolabehere və Herşin tərəfindən üçüncü tərəf və bir də onların dəqiq icrasına özümüzü nəzərdən bilməz, baxmayaraq ki, bizə Catalist uyğun alqoritmlər daha çox inam verir.

səsvermə doğrulamak üçün bir çox əvvəlki cəhdlər var. Ki, ədəbiyyat ümumi üçün bax Belli et al. (1999) , Berent, Krosnick, and Lupia (2011) , Ansolabehere and Hersh (2012) , və Hanmer, Banks, and White (2014) .

Bu halda tədqiqatçılar Catalist məlumatların keyfiyyəti təşviq baxmayaraq, kommersiya satıcılar digər qiymətləndirmələr az həvəsli olmuşdur ki, qeyd etmək vacibdir. Tədqiqatçılar keyfiyyətsiz aşkar zaman (özü üç təminatçıları birlikdə data birləşdi: Acxiom, Experian, və InfoUSA) Marketing Systems Group istehlakçı fayl üçün bir sorğu data (Pasek et al. 2014) . Bu tədqiqatçılar doğru olacağı gözlənilir sorğu cavab uyğun gəlmədi data file, datafile suallar sayda və itkin data model üçün məlumat itkin itkin data sistemli idi, başqa sözlə (ümumi sorğu dəyəri sıx idi ki, var ), təsadüfi deyil.

Sorğular və inzibati məlumatlar arasında rekord əlaqələr haqqında daha ətraflı məlumat üçün, bax Sakshaug and Kreuter (2012) və Schnell (2013) . Ümumi rekord əlaqələr haqqında daha ətraflı məlumat üçün, bax Dunn (1946) və Fellegi and Sunter (1969) (historical) və Larsen and Winkler (2014) (müasir). Oxşar yanaşmalar həmçinin data deduplication, məsələn müəyyən, adı uyğun cüt aşkar kimi adlar altında informatika inkişaf və rekord aşkar dublikat edilmiş (Elmagarmid, Ipeirotis, and Verykios 2007) . Şəxsən müəyyən məlumat ötürülməsi tələb etmir əlaqə qeyd yanaşmalar qorunması gizlilik də var (Schnell 2013) . Facebook Tədqiqatçılar probabilisticsly səsvermə davranış onların uçotunun keçid proseduru inkişaf (Jones et al. 2013) ; Bu əlaqələr I Fəsil 4 haqqında sizə deyim bir sınaq qiymətləndirmək edildi (Bond et al. 2012) .

Hökumət inzibati üçün geniş miqyaslı sosial sorğu birləşdirən başqa bir misal Səhiyyə Qocalıq Sorğu və İctimai Təhlükəsizlik İdarəsi gəlir. Ki, təhsil haqqında daha ətraflı məlumat üçün, razılıq proseduru haqqında məlumat, o cümlədən bax Olson (1996) və Olson (1999) .

Catalist bəzi milli hökumətlərin statistik ofis ümumi əməkdaşları-bir master datafile-prosesinə inzibati qeydlər çox mənbələri birləşən prosesi. Statistika İsveç iki tədqiqatçılar mövzu haqqında ətraflı kitab yazıblar (Wallgren and Wallgren 2007) . (Olmstead, Minnesota, Mayo Klinikasının ev) ABŞ-da bir mahalda bu yanaşmanın nümunəsi üçün bax Sauver et al. (2011) . Inzibati görünür səhvlər haqqında daha ətraflı məlumat üçün, bax Groen (2012) .