3.4.3 Узоры неверагоднасці: адпаведнасць ўзору

Не ўсе ўзоры неверагоднасці аднолькавыя. Мы можам дадаць больш кантролю на пярэднім канцы.

Падыход Ван і яго калегі выкарысталі для ацэнкі выніках 2012 года прэзідэнцкіх выбараў у ЗША цалкам залежыць ад паляпшэння аналізу дадзеных. Гэта значыць, яны сабралі столькі адказаў, як яны маглі, а затым паспрабавалі паўторна вага іх. Дадатковы стратэгіяй працы з адборам проб неверагоднасці, каб мець большы кантроль над працэсам збору дадзеных.

Найпросты прыклад працэсу адбору пробаў часткова кантраляванай неверагоднасці квота выбаркі, метад , які ўзыходзіць да ранніх днях даследаванні абследавання. У квотнай выбарцы, даследчыкі дзеляць насельніцтва на розныя групы (напрыклад, маладых мужчын, маладых жанчын і г.д.), а затым ўсталяваць квоты на колькасць людзей, якія будуць адабраны ў кожнай групе. Рэспандэнты выбіраюцца выпадковым чынам, пакуль даследчык не выканае сваю квоту ў кожнай групе. З-за квот, атрыманы ўзор больш падобны мэтавай групы насельніцтва, чым было б правільна, у адваротным выпадку, а таму, што верагоднасці ўключэння невядомыя многія даследчыкі скептычна ставяцца да квотнай выбарцы. На самай справе, адбор проб квота была прычынай "Дзьюі Паразы Трумэна" памылка ў 1948 годзе выбарах прэзідэнта ЗША. Таму што яна забяспечвае некаторы кантроль над працэсам адбору пробаў, аднак, можна ўбачыць, як адбор пробаў квоты можа мець некаторыя перавагі ў параўнанні з цалкам некантралюемай збору дадзеных.

Пераход ад квотнай выбарцы, больш сучасныя падыходы да кіравання працэсам выбаркі неверагоднасці зараз магчымыя. Адным з такіх падыходаў называецца супастаўленнем ўзор, і ён выкарыстоўваецца некаторымі камерцыйнымі правайдэрамі інтэрнэт - панэлі. У сваёй найпростай форме, ўзгадненне ўзору патрабуе дзве крыніцы дадзеных: 1) поўны рэестр насельніцтва і 2) вялікая панэль добраахвотнікаў. Важна, што добраахвотнікі не павінны быць імавернаснай выбаркі з любой групы насельніцтва; каб падкрэсліць , што не існуе якіх - небудзь патрабаванняў для выбару ў панэль, я буду называць яго бруднай панэлі. Акрамя таго, як рэгістр насельніцтва і брудная панэль павінна ўключаць некаторую дапаможную інфармацыю аб кожным чалавеку, у гэтым прыкладзе, я буду ўлічваць узрост і пол, але ў рэальных сітуацыях гэтая дапаможная інфармацыя можа быць значна больш падрабязнымі. Трук адпаведнасці ўзору, каб адабраць ўзоры з бруднай панэлі такім чынам , што вырабляе ўзоры , якія выглядаюць як узоры верагоднасці.

адпаведнасці ўзору пачынаецца, калі імітуецца імавернасны выбарка бярэцца з рэгістра насельніцтва; гэты мадэляваных ўзор становіцца мішэнню ўзору. Затым, на падставе дапаможнай інфармацыі, выпадкі ў мэтавым узоры супастаўляюцца з людзьмі ў бруднай панэлі , каб сфармаваць парную выбарку. Напрыклад, калі ёсць 25-гадовая жанчына ў мэтавым узоры, то даследчык знаходзіць 25-гадовай жанчыны з бруднай панэлі, каб быць у ўзгодненай выбаркі. Нарэшце, члены ўзгодненага ўзору апытваюцца для атрымання канчатковага набору рэспандэнтаў.

Нават нягледзячы на ​​тое, што супастаўленне ўзор выглядае як мэтавая выбарка, важна памятаць, што супастаўленне ўзор не з'яўляецца імавернаснай выбаркі. Падабраныя ўзоры могуць адпавядаць толькі мэтавай выбаркі на вядомай дапаможнай інфармацыі (напрыклад, узрост і пол), але не на нязмерную характарыстык. Напрыклад, калі людзі на бруднай панэлі, як правіла, бядней, у рэшце рэшт, адна з прычын, каб далучыцца да абследавання панэль, каб зарабіць грошы, то нават калі ўзгоднены ўзор выглядае як мэтавай выбаркі па падлозе і ўзросце ён усё роўна будзе мець ўхіл у бок бедных людзей. Магія праўдзівай імавернаснай выбаркі з'яўляецца, каб выключыць праблемы на абодвух вымераных і нязмерную характарыстык (кропка, якая ўзгадняецца з нашай дыскусіі ўзгадненні для прычыннай высновы з наглядальных даследаванняў, у чале 2).

На практыцы ўзгаднення ўзору залежыць ад наяўнасці вялікай і разнастайнай панэлі які прагне завяршыць апытанні, і, такім чынам, гэта ў асноўным робіцца кампаніямі, якія могуць дазволіць сабе развіваць і падтрымліваць такую ​​панэль. Акрамя таго, на практыцы могуць узнікнуць праблемы з адпаведнасцю (часам добры матч для кагосьці ў мэтавым узоры не існуе на панэлі) і неответов (часам людзі ў супастаўляць адмовіцца ад удзелу ў апытанні). Таму на практыцы, даследчыкі робяць адпаведнасць ўзору таксама выконваць нейкія карэкціроўкі пасля стратыфікацыі, каб зрабіць ацэнкі.

Цяжка даць карысныя тэарэтычныя гарантыі адносна адпаведнасці ўзору, але на практыцы ён можа выконваць добра. Напрыклад, Стывен Ansolabehere і Браян Schaffner (2014) параўналі тры паралельных абследавання каля 1000 чалавек , праведзеных у 2010 годзе з выкарыстаннем трох розных метадаў адбору пробаў і інтэрв'ю метады: пошта, тэлефон, а таксама панэль Інтэрнэт з дапамогай супастаўлення узораў і карэкціроўкі пасля стратыфікацыі. Ацэнкі з трох падыходаў, былі вельмі падобныя з ацэнкамі з высакаякасных тэстаў, такіх як Бягучы абследаванне насельніцтва (CPS) і інтэрв'ю National Health Survey (NHIS). Больш канкрэтна, як Інтэрнэт і паштовыя апытанні былі выключаны ў сярэднім на 3 працэнтныя пункты, а апытанне тэлефон быў адключаны на 4 працэнтныя пункты. Памылкі гэта вялікія прыкладна тое, што можна было б чакаць ад узораў каля 1000 чалавек. Хоць ні адзін з гэтых рэжымаў вытворчасці істотна больш дакладных дадзеных, як Інтэрнэт і тэлефонны апытанне (які прайшоў некалькі дзён ці тыдняў) былі значна хутчэй поле, чым паштовы апытанне (які ўзяў восем месяцаў), а таксама апытанне Інтэрнэт, які выкарыстоўваецца супастаўленне выбаркі, было танней, чым у двух іншых рэжымах.

У заключэнне, сацыёлагі і статысты неверагодна скептычна ставяцца да высноў з гэтых узораў неверагоднасці, збольшага таму , што яны звязаны з некаторымі якія зводзяць няўдач даследаванняў абследавання , такіх як апытанне Literary Digest. У прыватнасці, я згодны з гэтым скепсісам: нескорректированные ўзоры неверагоднасці, хутчэй за ўсё, для атрымання дрэнных ацэнак. Тым не менш, калі даследчыкі могуць адрэгуляваць для адхіленняў у працэсе адбору пробаў (напрыклад, пост-стратыфікацыі) або кантраляваць працэс адбору пробаў некалькі (напрыклад, адпаведны ўзор), яны могуць вырабляць больш дакладныя ацэнкі, і нават ацэнкі якасці, дастатковай для большасці мэтаў. Вядома, гэта не было б лепш, каб зрабіць бездакорна выкананы імавернасную выбарку, але гэта ўжо не па-відаць, з'яўляецца рэалістычным варыянтам.

Абодва ўзору без верагоднасці і ўзоры верагоднасці адрозніваюцца па якасці, і ў цяперашні час, верагодна, так, што большасць адзнак з узораў верагоднасці з'яўляюцца больш надзейнымі, чым ацэнкі з узораў неверагоднасці. Але нават цяпер, паводле ацэнак ад добра праведзеных пробаў без верагоднасці, верагодна, лепш, чым ацэнкі з дрэнна праведзеных пробаў верагоднасці. Акрамя таго, ўзоры неверагоднасці істотна танней. Такім чынам, уяўляецца, што верагоднасць супраць выбаркі неверагоднасці прапануе эканамічна якасны кампраміс (Малюнак 3.6). Гледзячы ў будучыню, я чакаю, што ацэнкі ад добра зробленых узорах без верагоднасці стане танней і лепш. Акрамя таго, з-за збояў у працы стацыянарных тэлефонных апытанняў і нарастальных тэмпаў неответов, я чакаю, што ўзоры верагоднасці стане больш дарагім і ніжэйшай якасці. З-за гэтых доўгатэрміновых тэндэнцый, я думаю, што адбор проб не верагоднасцю будзе набываць ўсё большае значэнне ў трэцяй эпосе агляднага даследавання.

Малюнак 3.6: Верагоднасць выбаркі на практыцы і выбаркі неверагоднасці з'яўляюцца як буйныя, неаднародныя катэгорыі. Увогуле, бок, кошт памылак кампраміс з адборам проб, ня верагоднасць быць больш нізкай кошту, але вышэй памылка. Тым не менш, добра прапражаныя выбаркі без верагоднасці можа прывесці да больш дакладныя ацэнкі, чым дрэнна зробленай імавернаснай выбаркі. У будучыні, я чакаю, што адбор пробаў без верагоднасці будзе станавіцца ўсё лепш і танней, у той час як імавернасны выбарка будзе яшчэ горш і даражэй.