Dugang pa nga komentaryo

Kini nga seksyon mao ang gihimo aron gamiton ingon nga usa ka reperensiya, inay kay sa pagbasa ingon sa usa ka asoy.

• Pasiuna (Section 3.1)

Daghan sa mga tema sa sini nga kapitulo usab gipalanog sa bag-ohay Presidential Adres sa American Association sa Public Opinion Research (AAPOR), sama sa Dillman (2002) , Newport (2011) , Santos (2014) , ug ang Link (2015) .

Alang sa dugang nga sa kasaysayan background kabahin sa pagpalambo sa survey research, tan-awa Smith (1976) ug sa Converse (1987) . Alang sa dugang sa ideya sa tulo ka mga panahon sa survey research, tan-awa Groves (2011) ug sa Dillman, Smyth, and Christian (2008) (nga mga higayon sa tulo ka mga panahon gamay sa lahi nga paagi).

Usa ka peak sa sulod sa transisyon gikan sa una ngadto sa ikaduha nga panahon sa survey research Groves and Kahn (1979) , nga ang usa ka detalyado nga ulo-sa-ulo sa pagtandi tali sa usa ka nawong-sa-nawong ug sa telepono survey. Brick and Tucker (2007) nagatan-aw balik sa kasaysayan sa pagpalambo sa random digit pamaagi sa dialing sampling.

Alang sa dugang kon sa unsang paagi nga survey research nausab sa nangagi sa tubag sa mga kausaban sa katilingban, tan-awa Tourangeau (2004) , Mitofsky (1989) , ug ang Couper (2011) .

• Pagpangayo vs. obserbar (Section 3.2)

Pagkat-on mahitungod sa internal nga nag-ingon pinaagi sa pagpangutana sa mga pangutana mahimong problemado tungod kay usahay ang mga respondents sa ilang kaugalingon dili nahibalo sa ilang internal nga estado. Kay sa panig-ingnan, Nisbett and Wilson (1977) adunay usa ka talagsaon nga papel uban sa mga evocative titulo: "Ang pagsulti labaw pa kay sa makahibalo kita:. Berbal taho sa panghunahuna nga proseso" Sa papel sa mga tigsulat mihinapos: "mga sakop usahay (sa usa ka) wala mahibalo sa paglungtad sa usa ka stimulus nga importante nakaimpluwensya sa usa ka tubag, (b) wala mahibalo sa paglungtad sa tubag, ug (c) wala mahibalo nga ang stimulus nga apektado sa tubag. "

Kay argumento nga tigdukiduki kinahanglan mas gusto obserbahan kinaiya sa report kinaiya o tinamdan, tan-awa Baumeister, Vohs, and Funder (2007) (psychology) ug Jerolmack and Khan (2014) ug sa mga tubag (Maynard 2014; Cerulo 2014; Vaisey 2014; Jerolmack and Khan 2014) (Sociology). Ang kalainan tali sa pagpangayo ug sa obserbar usab mitungha sa economics, diin ang mga tigdukiduki-istorya mahitungod sa gipahayag ug gipadayag gusto. Pananglitan, ang usa ka tigdukiduki nga mangutana respondents kon gusto sila sa pagkaon sa ice cream o adto sa gym (gipahayag gusto) o sa research nga pagtuman sa kon sa unsang paagi sa kasagaran sa mga tawo sa pagkaon sa ice cream ug moadto sa gym (gipadayag gusto). Adunay lawom nga pagduhaduha sa pipila ka matang sa gipahayag gusto nga data sa economics (Hausman 2012) .

Ang usa ka nag-unang tema gikan niini nga mga mga debate mao nga report nga kinaiya mao ang dili kanunay nga tukma. Apan, awtomatikong natala nga kinaiya dili tukma, dili nga kolektahon sa usa ka sample sa interes, ug dili mahimo nga accessible sa mga tigdukiduki. Mao kini ang, sa pipila ka mga sitwasyon, sa akong hunahuna nga ang report nga kinaiya mahimong mapuslanon. Dugang pa, ang usa ka ikaduha nga nag-unang tema gikan niini nga mga mga debate mao nga mga taho mahitungod sa mga emosyon, kahibalo, paglaum, ug mga opinyon dili kanunay nga tukma. Apan, kon ang impormasyon mahitungod niini nga mga internal nga estado sa mga gikinahanglan sa mga tigdukiduki-sa bisan hain sa pagtabang sa pagpatin-aw sa pipila ka mga kinaiya o ingon nga ang mga butang nga gipatin-aw-dayon sa pagpangutana mahimong angay nga.

• Total survey sayop (Section 3.3)

Kay ang gitas-on nga basahon paagi sa pagtambal sa kinatibuk-survey sayop, tan-awa Groves et al. (2009) o Weisberg (2005) . Kay sa usa ka kasaysayan sa sa pagpalambo sa kinatibuk-ang survey sayop, tan-awa ang Groves and Lyberg (2010) .

Sa termino sa representasyon, ang usa ka dakung pasiuna sa mga isyu sa mga non-tubag ug non-tubag pagpihig mao ang report sa National Research Council sa Nonresponse sa Social Science surbi: Usa ka Research Agenda (2013) . Laing mapuslanon nga kinatibuk-ang pagpasabut nga gihatag pinaagi sa (Groves 2006) . Usab, bug-os nga mga espesyal nga isyu sa Journal sa Opisyal nga Statistics, Public Opinion Quarterly, ug ang mga Cronicas sa mga American Academy sa Political ug Social Science na gipatik sa hilisgutan sa mga dili-tubag. Sa katapusan, adunay tinuod nga daghan nga mga nagkalain-lain nga mga paagi sa pagkuwenta sa tubag rate; kini nga mga mga paagi nga gihulagway diha sa detalye sa usa ka taho sa American Association sa Public Opinion tigdukiduki (AAPOR) (Public Opinion Researchers} 2015) .

Ang 1936 Literary Digest poll nga gitun-an sa detalye (Bryson 1976; Squire 1988; Cahalan 1989; Lusinchi 2012) . Kini usab nga gigamit ingon nga usa ka sambingay sa pagpasidaan batok sa haphazard koleksyon nga data (Gayo-Avello 2011) . Sa 1936, si George Gallup gigamit sa usa ka mas sopistikado matang sa sampling, ug nakahimo sa pagmugna mas tukma nagbanabana uban sa usa ka mas gamay sample. Ni Gallup kalampusan sa ibabaw sa Literary Digest mao ang usa ka importante nga hitabo sa pagpalambo sa survey research (Converse 1987, Ch 3; Ohmer 2006, Ch 4; Igo 2008, Ch 3) .

Sa termino sa sukod, usa ka dakung unang kapanguhaan alang sa pagdisenyog mga pangutana mao ang Bradburn, Sudman, and Wansink (2004) . Kay sa usa ka mas abante nga pagtambal ilabi focus sa tinamdan mga pangutana, tan-awa Schuman and Presser (1996) . Dugang sa mga pangutana nga pre-testing anaa sa Presser and Blair (1994) , Presser et al. (2004) , ug sa Kapitulo 8 sa Groves et al. (2009) .

Ang classic, basahon-ang gitas-on sa pagtambal sa mga trade-off tali sa gasto survey ug sa survey mga sayop mao ang Groves (2004) .

• Kinsa sa pagpangutana (Section 3.4)

Classic nga basahon-ang gitas-on sa pagtambal sa mga sumbanan nga kalagmitan sampling ug pagbana-bana mao ang Lohr (2009) (nga mas pasiunang) ug Särndal, Swensson, and Wretman (2003) (mas abante). Usa ka classic nga basahon-ang gitas-on sa pagtambal sa mga post-stratification ug may kalabutan nga mga pamaagi mao ang Särndal and Lundström (2005) . Sa pipila ka digital setting edad, tigdukiduki nasayud na sa usa ka gamay mahitungod sa non-respondents, nga dili sa kanunay tinuod nga sa nangagi. Iba-iba nga matang sa kausaban non-tubag mahimo sa dihang ang mga tigdukiduki nga adunay impormasyon mahitungod sa non-respondents (Kalton and Flores-Cervantes 2003; Smith 2011) .

Ang Xbox pagtuon sa Wang et al. (2015) gigamit sa usa ka teknik nga gitawag multilevel pagbalik ug post-stratification (MRP, usahay gitawag nga "Mister P") nga nagtugot sa mga tigdukiduki sa Gibanabana sa cell nagpasabot bisan sa diha nga adunay daghan, daghan nga mga selula. Bisan tuod adunay pipila ka debate mahitungod sa kalidad sa mga banabana nga gikan sa niini nga paagi, kini daw sama sa usa ka nagsaad nga dapit sa pag-usisa. Teknik Ang unang gigamit sa Park, Gelman, and Bafumi (2004) , ug adunay sunod-sunod nga paggamit ug sa debate (Gelman 2007; Lax and Phillips 2009; Pacheco 2011; Buttice and Highton 2013; Toshkov 2015) . Alang sa dugang sa koneksyon tali sa tagsa-tagsa nga mga bato sa timbangan ug cell-based mga bato sa timbangan nga makakita Gelman (2007) .

Alang sa ubang pamaagi sa kabug-aton web survey, tan-awa Schonlau et al. (2009) , Valliant and Dever (2011) , ug ang Bethlehem (2010) .

Sample matching gisugyot sa Rivers (2007) . Bethlehem (2015) lantugi nga ang performance sa sample nga matching gayod nga susama sa uban nga mga sampling pamaagi (pananglitan, stratified sampol) ug sa ubang mga kausaban mga pamaagi (pananglitan, post-stratification). Alang sa dugang sa online dayandayan niana, tan-awa ang Callegaro et al. (2014) .

Usahay tigdukiduki nakakaplag nga ang kalagmitan sample ug non-kalagmitan mga sampol mohatag banabana sa susama nga kalidad nga (Ansolabehere and Schaffner 2014) , apan ang ubang mga pagtandi nakakaplag nga ang mga dili-kalagmitan mga sampol sa pagbuhat sa mas grabe pa (Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011) . Usa ka posible nga rason alang niini nga mga mga kalainan mao nga ang mga dili-kalagmitan mga sampol milambo sa panahon. Kay sa usa ka labaw nga negatibong panglantaw sa mga dili-kalagmitan sampling mga pamaagi sa pagtan-aw sa mga ang AAPOR Task Force sa Non-kalagmitan sampling (Baker et al. 2013) , ug ako usab sa rekomend sa pagbasa sa komentaryo nga mosunod nga summary sa taho.

Kay sa usa ka meta-analysis sa epekto sa kabug-aton sa pagpakunhod sa pagpihig sa mga dili-kalagmitan sample, tan-awa Table 2.4 sa Tourangeau, Conrad, and Couper (2013) , nga mosangpot sa mga tigsulat sa paghinapos "mga kausaban daw mapuslanon apan masayop koreksyon. . . "

• Sa unsa nga paagi sa pagpangutana (Section 3.5)

Conrad and Schober (2008) naghatag og usa ka edited gidaghanon nga giulohan og ang paghanduraw sa Survey Interbyu sa Umaabot, ug kini nagsulbad sa daghan sa mga tema sa niini nga seksyon. Couper (2011) mamulong susama nga mga tema, ug Schober et al. (2015) nagtanyag sa usa ka nindot nga panig-ingnan kon sa unsang paagi koleksyon datos sa mga pamaagi nga ipahaum sa usa ka bag-o nga kahimtang mahimong moresulta sa mas taas nga mga datos nga kalidad.

Kay sa lain nga makapaikag nga panig-ingnan sa paggamit sa apps Facebook alang sa social survey siyensiya, tan-awa Bail (2015) .

Alang sa dugang nga tambag sa paghimo sa survey sa usa ka makalingaw ug bililhon nga kasinatian alang sa mga partisipante, tan-awa ang trabaho sa ipahaum Design Pamaagi (Dillman, Smyth, and Christian 2014) .

Stone et al. (2007) nagtanyag sa usa ka gitas-on nga basahon pagtambal sa ecological umalagi assessment ug may kalabutan sa mga pamaagi.

• Surbi nalambigit sa ubang mga data (Section 3.6)

Judson (2007) mihulagway sa proseso sa paghiusa survey ug administratibo nga data sama sa "integration impormasyon," naghisgot sa pipila ka mga bentaha niini nga paagi, ug nagtanyag sa pipila ka mga ehemplo.

Ang laing paagi nga ang mga tigdukiduki sa paggamit digital mga timailhan ug administratibo nga data mao ang usa ka sampling frame alang sa mga tawo uban sa piho nga mga kinaiya. Apan, access niini nga mga talaan nga gigamit sa usa ka sampling frame mahimo usab nga sa paghimo sa mga pangutana nga may kalabutan sa privacy (Beskow, Sandler, and Weinberger 2006) .

Mahitungod sa mapalambo pagpangayo, niini nga paagi mao nga dili ingon sa bag-o nga ingon nga kini mahimo nga makita gikan sa kon sa unsang paagi ko gihulagway niini. Kini nga pamaagi adunay lawom nga koneksyon sa tulo ka dagkong mga dapit sa statistics-modelo-based post-stratification (Little 1993) , ngari kanato (Rubin 2004) , ug ang gamay nga dapit pagbana-bana (Rao and Molina 2015) . Kini usab mao ang may kalabutan sa paggamit sa puli nga baryable sa medikal nga panukiduki (Pepe 1992) .

Dugang pa sa mga pamatasan nga mga isyu bahin sa access sa digital data sa pagsubay, mapalambo pagpangayo mahimo usab nga gamiton sa gihunahuna sensitibo kinaiya nga ang mga tawo dili unta mopili sa pagpadayag sa usa ka survey (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) .

Ang gasto ug sa panahon banabana sa Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) nagtumong sa labaw pa sa baryable gasto-ang gasto sa usa ka dugang nga survey-ug dili maglakip sa natudlong gasto sama sa gasto sa paglimpyo ug pagproseso sa mga data sa tawag. Sa kinatibuk-an, mapalambo pagpangayo tingali adunay hataas nga natudlong gasto ug ubos nga baryable gasto nga sama sa digital eksperimento (tan-awa sa Kapitulo 4). Dugang detalye sa mga data nga gigamit sa Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) nga papel anaa sa Blumenstock and Eagle (2010) ug sa Blumenstock and Eagle (2012) . Pamaagi gikan sa daghang mga imputuation (Rubin 2004) aron sa pagtabang sa pagbihag walay kasiguroan sa banabana gikan sa mapalambo pagpangayo. Kon ang mga tigdukiduki pagbuhat mapalambo sa pagpangutana lamang sa pag-atiman mahitungod sa hiusa importante, kay sa tagsa-tagsa nga-level nga mga kinaiya, nan ang mga paagi sa King and Lu (2008) ug sa Hopkins and King (2010) mahimong mapuslanon. Alang sa dugang mahitungod sa mga mga paagi sa makina sa pagkat-on sa Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) , tan-awa James et al. (2013) (nga mas pasiuna) o Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) (mas abante). Ang laing popular nga makina sa pagkat-on libro mao ang Murphy (2012) .

Mahitungod sa ginapadato pagpangayo, ang mga resulta sa Ansolabehere ug Hersh (2012) agad sa duha ka yawe nga mga lakang: 1) sa abilidad sa Catalist sa combine sa daghan nga mga disparate tinubdan sa data sa pagmugna sa usa ka tukma nga agalon datafile ug 2) ang abilidad sa Catalist sa pagsumpay sa mga data sa survey sa sa iyang agalon datafile. Busa, Ansolabehere ug Hersh check sa matag usa sa niini nga mga mga lakang pag-ayo.

Aron sa paghimo sa agalon datafile, Catalist kombinar ug nahiuyon sa impormasyon gikan sa daghang nagkalain-laing mga tinubdan lakip na: daghang mga rekord sa voting mga report gikan sa matag estado, data gikan sa Post Office sa National Kausaban sa Address Registry, ug data gikan sa ubang tino nga komersyal nga mga providers. Ang gory detalye kon sa unsang paagi ang tanan niini nga paghinlo ug nagkauban mahitabo anaa sa unahan sa kasangkaran sa niini nga basahon, apan niini nga proseso, bisan sa unsa nga paagi magbantay, ipakaylap mga sayop diha sa orihinal nga mga tinubdan sa data ug pagpaila sa mga sayop. Bisan tuod Catalist andam sa paghisgot sa iyang mga data pagproseso ug paghatag sa pipila sa iyang hilaw nga mga data, kini lamang imposible alang sa mga tigdukiduki sa pagribyu sa tibuok Catalist data sa pipeline. Hinunoa, ang mga tigdukiduki diha sa usa ka kahimtang diin ang Catalist data file may pipila ka mga wala hiilhi, ug tingali mailhan, nga kantidad sa kasaypanan. Kini mao ang usa ka seryoso nga kabalaka tungod kay sa usa ka kritiko mahimo nagbanabana nga ang dako nga kalainan sa taliwala sa mga mga taho survey sa ibabaw sa mga CCES ug sa kinaiya sa Catalist agalon sa data file sa mga hinungdan sa mga sayop diha sa agalon data file, dili pinaagi sa sayup sa pagreport sa mga respondents.

Ansolabehere ug Hersh mikuha sa duha ka lain-laing mga paagi sa pagtubag sa data sa kalidad sa kabalaka. Una, diha sa dugang pa sa pagtandi sa-sa-kaugalingon report pagbotar sa pagboto diha sa Catalist agalon file, ang mga tigdukiduki usab itandi-sa-kaugalingon report partido, rasa, botante status registration (pananglitan, narehistro o wala narehistro) ug pamaagi voting (pananglitan, sa tawo, absentee balota, ug uban pa) ngadto sa mga prinsipyo sa database Catalist. Kay kini nga mga upat ka demographic baryable, ang mga tigdukiduki nga makita sa daghan nga mas taas nga lebel sa kasabutan tali sa survey report ug mga data sa Catalist agalon file kay sa pagbotar. Busa, ang Catalist agalon sa data file makita nga adunay taas nga kalidad nga impormasyon alang sa mga kinaiya sa ubang mga kay sa pagbotar, nga nagpasabot nga kini mao ang dili sa mga kabus nga kinatibuk-ang kalidad. Ikaduha, sa bahin sa paggamit sa data gikan sa Catalist, Ansolabehere ug Hersh naugmad sa tulo ka lain-laing mga mga lakang sa kalidad sa mga rekord sa lalawigan sa voting, ug ilang nakita nga ang gibana-bana nga rate sa sa ibabaw sa-pagreport sa pagbotar mao ang esensya nga walay kalabutan sa bisan unsa nga sa niining mga sukora sa data nga kalidad, nga usa ka pagpangita og katudloan nga nagsugyot nga ang hataas nga rates sa sa-pagreport wala gimaneho sa lalawigan uban sa talagsaon ubos nga kalidad nga data.

Tungod sa paglalang niini nga file agalon voting, ang ikaduha nga tinubdan sa potensyal nga mga sayop nga nagsumpay sa mga talaan survey niini. Pananglitan, kon kini nga kalambigitan ang gibuhat sayop kini modala ngadto sa usa ka sa ibabaw-banabana sa kalainan tali sa report ug sa validated kinaiya voting (Neter, Maynes, and Ramanathan 1965) . Kon ang matag tawo nga may usa ka lig-on, talagsaon nga ilhanan nga sa duha tinubdan sa data, nan kalambigitan nga importante. Sa US ug labing ubang mga nasud, bisan pa niana, walay universal nga ilhanan. Dugang pa, bisan pa kon adunay mga ang maong ilhanan sa mga tawo nga tingali magpanuko sa paghatag niini sa survey tigdukiduki! Busa, Catalist nga sa pagbuhat sa sa pagkadugtong sa paggamit sa dili-hingpit nga mga ilhanan, sa niini nga kaso sa upat ka mga piraso sa impormasyon mahitungod sa matag respondent: ngalan, gender, pagkatawo tuig, ug adres sa balay. Pananglitan, Catalist kinahanglang mohukom kon ang Homie J Simpson sa CCES mao ang sama nga tawo nga ingon nga ang mga Homer Jay Simpson sa ilang agalon sa data file. Sa praktis, matching mao ang usa ka malisud ug nagkayamukat nga proseso, ug, sa paghimo sa mga butang mas grabe alang sa mga tigdukiduki, Catalist giisip sa paris nga teknik nga mahimong proprietary.

Aron validate sa matching algorithms, sila nagsalig sa duha ka mga hagit. Una, Catalist miapil sa usa ka matching kompetisyon nga modagan sa usa ka gawasnon, ikatulo-party: sa Mitra Corporation. Mitra gihatag sa tanan nga mga partisipante sa duha ka saba file sa data nga maparis, ug lain-laing mga teams kompetisyon nga mobalik sa Mitra sa labing maayo nga matching. Tungod kay Mitra sa iyang kaugalingon nahibalo sa husto nga matching sila makahimo sa iskor sa mga teams. Sa 40 mga kompanya nga kompetisyon, Catalist miabut sa ikaduha nga dapit. Kini nga matang sa independente, ikatulo-party evaluation sa proprietary nga teknolohiya mao na talagsaon ug maanindot ug bililhon nga; kini kinahanglan nga sa paghatag kanato pagsalig nga matching pamaagi ni Catalist mga esensya sa state-of-the-art. Apan ang state-of-the-art nga maayo nga igo? Dugang pa niini nga matching kompetisyon, Ansolabehere ug Hersh gibuhat sa ilang kaugalingon nga matching hagit alang sa Catalist. Gikan sa usa ka sa sayo pa nga proyekto, Ansolabehere ug Hersh nga nakolekta botante sa mga rekord gikan sa Florida. Sila gihatag ang pipila sa niini nga mga talaan uban sa pipila sa ilang mga kaumahan redacted sa Catalist ug unya itandi taho sa niini nga mga kaumahan sa ilang aktuwal nga mga prinsipyo ni Catalist. Maayo na lang, ang mga taho ni Catalist mga suod sa gipugngan mga mithi, nga nagpakita nga Catalist nga pagpares sa partial mga rekord botante ngadto sa ilang agalon sa data file. Kining duha ka mga hagit, ang usa sa usa ka ikatulo nga-sa partido ug ang usa sa Ansolabehere ug Hersh, sa paghatag kanato sa dugang pagsalig sa Catalist matching algorithms, bisan kita dili pagribyu sa ilang tukma nga pagpatuman sa atong mga kaugalingon.

Adunay daghan nga nangaging mga paningkamot sa pagsubay sa pagbotar. Alang sa usa ka kinatibuk-ang paghulagway sa mga literatura nga, tan-awa Belli et al. (1999) , Berent, Krosnick, and Lupia (2011) , Ansolabehere and Hersh (2012) , ug ang Hanmer, Banks, and White (2014) .

Kini mao ang importante nga timan-nga bisan tuod sa niini nga kaso tigdukiduki gidasig pinaagi sa kalidad sa mga data gikan sa Catalist, ang ubang mga ebalwasyon sa mga komersyal nga vendors nga dili kaayo madasigon. Nakita sa mga tigdukiduki kabus nga kalidad nga sa dihang ang impormasyon gikan sa usa ka survey sa usa ka consumer-file gikan sa Marketing System Group (nga sa iyang kaugalingon Merged sa tingub nga data gikan sa tulo ka providers: Acxiom, Experian, ug InfoUSA) (Pasek et al. 2014) . Kana mao, ang mga data file wala pagpares mga tubag survey nga tigdukiduki gilauman nga husto, ang datafile nga nawala nga data alang sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga pangutana, ug sa mga missing sa data nga sumbanan pagkahan-ay sa report nga bili survey (sa lain nga mga pulong sa nawala nga mga datos nga sistematiko , dili random).

Alang sa dugang pa nga rekord kalambigitan tali sa mga survey ug sa administratibo nga data, tan-awa Sakshaug and Kreuter (2012) ug sa Schnell (2013) . Alang sa dugang pa nga rekord kalambigitan sa kinatibuk-an, tan-awa ang Dunn (1946) ug sa Fellegi and Sunter (1969) (sa kasaysayan) ug Larsen and Winkler (2014) (modernong). Ang susamang pamaagi naugmad na usab sa computer science sa ilalum sa mga ngalan sama sa mga data deduplication, Pananglitan sa pag-ila, sa ngalan sa matching, hulad, kopya detection, ug usban rekord detection (Elmagarmid, Ipeirotis, and Verykios 2007) . Adunay usab privacy pagpreserbar pamaagi sa pagrekord kalambigitan nga wala nagkinahanglan sa transmission sa personal nga pag-ila sa impormasyon (Schnell 2013) . Tigdukiduki sa Facebook og usa ka pamaagi sa probabilisticsly pagsumpay sa ilang mga rekord sa kinaiya voting (Jones et al. 2013) ; kini nga kalambigitan gihimo sa pagtimbang-timbang sa usa ka eksperimento nga ako mosulti kaninyo mahitungod sa sa Kapitulo 4 (Bond et al. 2012) .

Lain nga ehemplo sa taytayan, sa usa ka dako nga-scale sa social survey sa gobyerno sa mga rekord administratibo gikan sa Health ug Retirement Survey ug sa Social Security Administration. Alang sa dugang nga pagtuon, lakip sa impormasyon mahitungod sa pamaagi sa pag-uyon, tan-awa Olson (1996) ug sa Olson (1999) .

Ang proseso sa paghiusa sa daghang mga tinubdan sa administratibo nga mga talaan ngadto sa usa ka agalon datafile-ang proseso nga Catalist empleyado-ang komon sa statistical mga buhatan sa pipila nasyonal nga mga gobyerno. Duha ka mga tigdukiduki gikan sa Statistics Sweden nga gisulat sa usa ka detalyado nga nga basahon sa hilisgutan (Wallgren and Wallgren 2007) . Alang sa usa ka panig-ingnan sa kini nga paagi sa usa ka county sa Estados Unidos (Olmstead County, Minnesota, sa balay sa Mayo Clinic), tan-awa Sauver et al. (2011) . Alang sa dugang pa kasaypanan nga makita sa administratibo nga mga talaan, tan-awa ang Groen (2012) .