nga mga Kalihokan

Key:

  • nga matang sa kalisud: sayon ​​sa sayon , medium medium , lisud nga lisud nga , Kaayo lisud nga lisud kaayo
  • nagkinahanglan math ( nagkinahanglan math )
  • nagkinahanglan coding ( nagkinahanglan coding )
  • koleksyon nga data ( koleksyon sa data )
  • akong mga paborito ( akong paborito )

  1. [ lisud nga , nagkinahanglan math ] Sa kapitulo, ako kaayo positibo mahitungod sa post-stratification. Apan, kini dili kanunay sa pagpalambo sa kalidad sa mga banabana. Pagtukod sa usa ka sitwasyon diin post-stratification mahimo pagkunhod sa kalidad sa mga banabana. (Alang sa usa ka Timaan, tan-awa Thomsen (1973) ).

  2. [ lisud nga , koleksyon sa data , nagkinahanglan coding ] Design ug pagpahigayon sa usa ka non-kalagmitan survey sa Amazon MTurk sa pagpangutana mahitungod sa pusil nga pagpanag-iya ( "ba, o nagabuhat sa bisan kinsa sa imong panimalay, iya sa usa ka armas, rifle o pistola? Mao nga ikaw o laing tawo diha sa imong panimalay?") Ug kinaiya ngadto sa gun control ( "Unsay imong hunahuna mao ang mas importante-sa pagpanalipod sa katungod sa mga Amerikano sa iya pusil, o sa pagpugong sa armas nga pagpanag-iya?").

    1. Hangtud anus-a ang inyong survey sa pagkuha? Sa unsang paagi nga daghan ang kini gasto? Unsang paagi ang mga demographics sa imong sample itandi sa ayo sa populasyon sa populasyon sa US?
    2. Unsa ang hilaw nga banabana sa pusil pagpanag-iya sa paggamit sa imong sample?
    3. Husto nga alang sa mga non-representativeness sa imong sample sa paggamit sa post-stratification o sa ubang paagi. Karon unsa man ang banabana sa pusil pagpanag-iya?
    4. Unsa nga paagi nga ang inyong mga banabana itandi sa pinaka-ulahing banabana gikan sa Pew Research Center? Unsa sa imong hunahuna sa pagpatin-aw sa mga kalainan, kon adunay bisan unsa nga?
    5. Balika ang ehersisyo 2-5 alang sa mga kinaiya ngadto sa gun control. Unsa nga paagi nga ang inyong mga kaplag magkalahi?

  3. [ lisud kaayo , koleksyon sa data , nagkinahanglan coding ] Goel ug kaubanan (2016) gipahigayon sa usa ka non-kalagmitan-based survey nga naglangkob sa 49 daghang-pinili nga attitudinal mga pangutana nga gikuha gikan sa sa General Social Survey (GSS) ug pinili nga survey sa Pew Research Center sa Amazon MTurk. Sila dayon adjust alang sa mga non-representativeness sa data sa paggamit sa modelo-based post-stratification (Mr. P), ug itandi ang mga adjust banabana sa mga gibana-bana nga sa paggamit sa kalagmitan-based GSS / Pew survey. Pagpahigayon sa sama nga survey sa MTurk ug naningkamot sa pagkopya sa Figure 2a ug Figure 2b pinaagi sa pagtandi sa imong mga bag-ong banabana sa mga banabana gikan sa labing bag-o nga rounds sa GSS / Pew (Tan-awa sa Appendix Table A2 alang sa listahan sa 49 mga pangutana).

    1. Itandi ug itandi ang mga resulta sa mga resulta gikan sa Pew ug GSS.
    2. Itandi ug itandi ang mga resulta sa mga resulta gikan sa MTurk survey sa Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

  4. [ medium , koleksyon sa data , nagkinahanglan coding ] Daghang mga pagtuon sa paggamit sa mga lakang-sa-kaugalingon report sa mobile data sa telepono nga kalihokan. Kini mao ang usa ka makapaikag nga kahimtang diin ang mga tigdukiduki nga sama-sa-kaugalingon report kinaiya uban sa Logged kinaiya (tan-awa sa pananglitan, Boase and Ling (2013) ). Duha ka komon nga kinaiya sa pagpangutana mahitungod sa mga calling ug text, ug duha ka komon nga panahon bayanan mao ang "kagahapon" ug "sa miaging semana."

    1. Sa wala pa sa pagkolekta sa bisan unsa nga data, nga sa-sa-kaugalingon report mga lakang sa imong hunahuna mao ang mas tukmang? Ngano?
    2. Recruit 5 sa imong mga higala nga mahimong diha sa imong survey. Palihug sa daklit summarize sa unsa nga paagi kini nga mga 5 higala nga sample. Kaha kini nga sampling pamaagi gipilit piho nga pagpihig diha sa inyong mga banabana?
    3. Palihug pangutan-a sila sa mosunod nga mga micro-survey:
    • "Sa unsang paagi nga sa daghang mga higayon wala kamo sa paggamit sa mobile phone sa pagtawag sa uban kagahapon?"
    • "Sa unsang paagi nga sa daghan nga mga text messages nga wala kamo magpadala kagahapon?"
    • "Sa unsang paagi nga sa daghang mga higayon wala kamo sa paggamit sa sa imong mobile phone sa pagtawag sa uban sa katapusan nga sa pito ka adlaw?"
    • "Sa unsang paagi nga sa daghan nga mga higayon ikaw sa paggamit sa imong mobile phone sa pagpadala o makadawat text message / SMS sa katapusan nga pito ka adlaw?" Sa higayon nga ang survey mao ang bug-os nga, mangutana sa pagsusi sa ilang mga data sa paggamit ingon nga Logged sa ilang telepono o pag-alagad sa provider.
    1. Unsa nga paagi nga-sa-kaugalingon report paggamit itandi sa log sa data? Nga mao ang labing tukma, nga mao ang labing gamay tukma?
    2. Karon combine sa mga data nga imong nakolekta sa mga impormasyon gikan sa ubang mga tawo diha sa imong klase (kon ikaw sa pagbuhat niini nga kalihokan alang sa usa ka klase). Uban niini nga mas dako nga panid, balik bahin (d).

  5. [ medium , koleksyon sa data ] Schuman ug Presser (1996) makiglalis nga pangutana sugo nga importante alang sa duha ka matang sa mga relasyon tali sa mga pangutana: bahin-bahin sa mga pangutana diin ang duha ka mga pangutana sa sama nga ang-ang sa kapihoan (eg ratings sa duha ka presidential mga kandidato); ug bahin-tibuok nga mga pangutana diin ang usa ka kinatibuk-ang pangutana mosunod usa ka labaw nga piho nga pangutana (sama sa pagpangutana "Unsa matagbaw kamo sa inyong mga buhat?" gisundan sa "unsang paagi nga matagbaw kamo sa inyong mga kinabuhi?").

    Sila dugang nga magpaila sa duha ka matang sa pangutana aron epekto: pagkamakanunayon epekto mahitabo sa diha nga ang mga tubag sa usa ka ulahi nga pangutana gidala mas (kay sila kon dili mahimong) sa mga gihatag ngadto sa sa usa ka sayo pa nga pangutana; itandi epekto mahitabo sa diha nga adunay mas dako nga kalainan tali sa mga tubag sa duha ka mga pangutana.

    1. Paghimo og usa ka parisan sa bahin-bahin sa mga pangutana nga sa imong hunahuna adunay usa ka dako nga pangutana order epekto, usa ka parisan sa bahin-tibuok nga mga pangutana nga sa imong hunahuna adunay usa ka dako nga kahusay epekto, ug ang lain nga parisan sa mga pangutana kansang aron nga kamo wala maghunahuna nga importante. Run sa usa ka survey eksperimento sa MTurk sa pagsulay sa imong mga pangutana.
    2. Sa unsang paagi nga dako ang bahin-bahin nga epekto ka makahimo sa paghimo sa? Kini usa ka pagkamakanunayon o kalainan epekto?
    3. Sa unsang paagi nga dako ang bahin-bug-os nga epekto sa mga ikaw makahimo sa paghimo sa? Kini usa ka pagkamakanunayon o kalainan epekto?
    4. Didto sa usa ka pangutana order epekto sa imong paris diin dili ikaw wala maghunahuna sa kapunongan nga importante?

  6. [ medium , koleksyon sa data ] Pagtukod sa buhat sa Schuman ug Presser, Moore (2002) naghubit sa usa ka lain nga kabahin sa pangutana order epekto: additive ug subtractive. Samtang ang kalainan ug pagkamakanunayon epekto gipatungha ingon sa usa ka resulta sa mga respondents 'ebalwasyon sa duha ka mga butang diha sa relasyon sa usag usa, additive ug subtractive epekto gipatungha sa diha nga respondents gihimo nga mas sensitibo sa mas dako nga gambalay sa sulod nga ang mga pangutana gipangutana. Basaha ang Moore (2002) , unya pagdisenyo ug modagan sa usa ka survey eksperimento sa MTurk sa pagpakita additive o subtractive epekto.

  7. [ lisud nga , koleksyon sa data ] Christopher Antoun ug kaubanan (2015) nga gipahigayon sa usa ka pagtuon sa pagtandi sa kasayon ​​sample nga nakuha gikan sa upat ka lain-laing mga online nga tinubdan pagdani: MTurk, tauhan, Google Adwords ug Facebook. Plano sa usa ka yano nga survey ug recruit mga partisipante pinaagi sa sa labing menos duha ka lain-laing mga tinubdan online pagdani (sila mahimong lain-laing mga tinubdan gikan sa upat ka mga tinubdan nga gigamit sa Antoun et al. (2015) ).

    1. Itandi ang gasto matag recruit, sa mga termino sa salapi ug panahon, sa taliwala sa lain-laing mga tinubdan.
    2. Itandi sa komposisyon sa mga sample nga nakuha gikan sa lain-laing mga tinubdan.
    3. Itandi ang kalidad sa mga data sa taliwala sa mga sample. Alang sa mga ideya kon sa unsang paagi sa pagsukod sa data sa kalidad nga gikan sa mga respondents, tan-awa Schober et al. (2015) .
    4. Unsa ang imong gusto nga tinubdan? Ngano?

  8. [ medium ] YouGov, usa ka internet-based nga merkado research lig-on, nga gipahigayon sa online piniliay sa usa ka panel sa mga 800,000 ka mga respondents sa UK ug gigamit Mr. P. sa pagtagna sa resulta sa EU referendum (ie, Brexit) diin ang UK botante pagboto sa bisan hain nga magpabilin sa o mobiya sa European Union.

    Ang usa ka detalyado nga paghulagway sa statistical nga modelo ni YouGov dinhi (https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/). Sa mapintas gayud sa pagsulti, YouGov partitions botante ngadto sa matang base sa 2015 nga kinatibuk-ang eleksyon boto pagpili, edad, kwalipikasyon, gender, petsa sa interbyu, ingon man sa katawhan sila nagpuyo sa. Una, gigamit sila datos nga nakolekta gikan sa YouGov panelists sa pagbanabana, sa taliwala sa mga nga pagboto, ang gidaghanon sa mga tawo sa matag matang voter nga tuyo sa pagboto Leave. Gibanabana sa sila turnout sa matag matang voter pinaagi sa paggamit sa 2015 British Election sa Pagtuon (BES) post-eleksyon nawong-sa-nawong survey, nga validated turnout sa eleksyon rolyo. Sa kataposan, Gibanabana sa sila kon sa unsang paagi sa daghan nga mga tawo didto mga sa matag matang voter sa mga botante base sa pinaka-ulahing Census ug Annual Population Survey (uban sa pipila Dugang pa nga impormasyon gikan sa mga BES, YouGov survey nga data gikan sa palibot sa mga kinatibuk-ang eleksyon, ug impormasyon kon sa unsang paagi sa daghang mga tawo nagboto alang sa ang matag partido sa matag katawhan).

    Tulo ka adlaw sa wala pa ang boto, YouGov gipakita sa usa ka duha ka puntos nga labaw sa Leave. Sa bisperas sa pagbotar, sa ulo nagpakita kaayo suod sa pagtawag (49-51 Pabilin). Ang katapusan nga sa-ang-adlaw nga pagtuon sa gitagna 48/52 pabor sa Pabilin (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/). Sa pagkatinuod, kini nga banabana gimingaw ang katapusan nga resulta (52-48 Leave) sa upat ka porsyento puntos.

    1. Gamita ang kinatibuk-survey sayop gambalay gihisgotan sa kapitulo aron sa pagtimbang-timbang kon unsay na sayop.
    2. tubag ni YouGov human sa eleksyon (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) mipasabut: "Kini daw sa usa ka dako nga bahin tungod sa turnout - usa ka butang nga kami miingon sa tanan sa daplin nga importante kaayo sa resulta sa maong usa ka maayong pagkabuhat balanse lumba. Ang atong turnout modelo gipasukad, sa bahin, kon respondents nga nagboto sa miaging kinatibuk-ang eleksyon ug sa usa ka turnout ang-ang sa ibabaw nga sa kinatibuk-ang eleksyon masuko ang modelo, ilabina sa North. "-Usab ba kini ang imong tubag sa bahin (sa usa ka)?

  9. [ medium , nagkinahanglan coding ] Isulat sa usa ka simulation aron sa paghulagway sa matag usa sa mga sayop nga representasyon sa Figure 3.1.

    1. Create sa usa ka kahimtang diin kini nga mga sayop sa tinuod pagkanselar sa gawas.
    2. Paghimo og usa ka kahimtang diin ang mga kasaypanan maghimo sa usag usa.

  10. [ lisud kaayo , nagkinahanglan coding ] Ang research sa Blumenstock ug kaubanan (2015) nga nalambigit sa pagtukod sa usa ka makina nga modelo sa pagkat-on nga sa paggamit sa digital data sa pagsubay sa pagtagna sa mga tubag sa survey. Karon, ikaw moadto aron sa pagsulay sa samang butang uban sa usa ka lain-laing mga panid. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) nga makita nga ang Facebook ganahan makatagna indibidwal nga mga kinaiya ug mga hiyas. Sa katingalahan, kini nga mga panagna mahimong bisan sa mas tukma pa kay sa mga higala ug mga kauban sa trabaho (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. Basaha Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) , ug pagkopya sa Figure 2. Ang ilang mga datos anaa dinhi: http://mypersonality.org/
    2. Karon, pagkopya sa Figure 3.
    3. Sa kataposan, sa pagsulay sa ilang modelo sa ibabaw sa imong kaugalingon nga mga data Facebook: http://applymagicsauce.com/. Kon sa unsang paagi sa maayo nga paagi kini sa trabaho alang kaninyo?

  11. [ medium ] Toole et al. (2015) mga rekord detalye sa paggamit sa tawag (CDRs) gikan sa mobile phone sa pagtagna hiusa dagan kawalay trabaho.

    1. Itandi ug itandi sa plano sa Toole et al. (2015) uban sa Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Imong hunahuna CDRs kinahanglan pulihan tradisyonal nga survey, katimbang sila o dili gamiton sa tanan alang sa policymakers sa gobyerno sa pag-monitor sa walay trabaho? Ngano?
    3. Unsang ebidensiya ang pagdani kaninyo nga CDRs bug-os mopuli tradisyonal nga mga lakang sa kawalay trabaho rate?

Powered by Open Review Toolkit