3.4.2 Non-kalagmitan sample: nga kabug-aton

Uban sa mga dili-kalagmitan sample, mga bato sa timbangan makawagtang pagtuis tungod sa gituohan sampling proseso.

Sa samang paagi nga tigdukiduki ang gibug-aton sa mga tubag gikan sa kalagmitan sample, mahimo usab nga sila ang gibug-aton sa mga tubag gikan sa mga dili-kalagmitan sample. Pananglitan, ingon nga usa ka alternatibo sa sa mga CPS, handurawa nga gibutang kamo bandila ads sa mga linibo sa mga website sa pag-recruit sa mga partisipante alang sa usa ka survey sa pagbanabana sa kawalay trabaho rate. Natural, ikaw nagduhaduha nga ang yano nga nagpasabot sa imong sample nga usa ka maayo nga banabana sa kawalay trabaho rate. Ang imong pagkamaduhaduhaon tingali kay nagahunahuna kamo nga ang ubang mga tawo mas lagmit sa paghingpit sa inyong survey kay sa uban. Pananglitan, ang mga tawo nga dili mogahin sa usa ka daghan sa panahon sa web dili kaayo lagmit sa pagkompleto sa sa imong survey.

Sama sa atong nakita sa katapusan nga seksyon, Apan, kon kita nasayud kon sa unsang paagi nga ang sample gipili-sama sa kita uban kalagmitan sample-nan kita sa pagwagtang sa pagtuis tungod sa sampling proseso. Ikasubo, sa diha nga nagtrabaho uban sa mga dili-kalagmitan sample, kita wala masayud kon sa unsang paagi nga ang sample gipili. Apan, kita sa paghimo sa mga pagpakaingon mahitungod sa sampling proseso ug dayon gamiton nga kabug-aton sa samang paagi. Kon kini nga mga panghunahuna husto, nan ang kabug-aton magwagtang sa mga pagtuis tungod sa sampling proseso.

Pananglitan, handurawa nga sa tubag sa inyong mga ads bandila, ikaw recruit 100,000 ka mga respondents. Apan, kamo dili motoo nga kini nga mga 100,000 ka mga respondents mao ang usa ka yano nga random sample sa mga hamtong nga Amerikano. Sa pagkatinuod, sa diha nga itandi ka sa imong mga respondents ngadto sa populasyon sa US, imong makita nga ang mga tawo gikan sa pipila nag-ingon (pananglitan, New York) anaa sa ibabaw sa-girepresentahan ug nga ang katawhan gikan sa pipila nag-ingon (pananglitan, Alaska) anaa sa ilalum sa-girepresentahan. Busa, ang kawalay trabaho rate sa imong sample mao ang lagmit nga mahimong usa ka dili maayo nga banabana sa gidaghanon sa walay trabaho sa target nga populasyon.

Usa ka paagi sa pagtangtang sa mga bugkos sa pagtuis nga nahitabo sa sampling proseso mao ang assign mga bato sa timbangan sa matag tawo; ubos nga mga bato sa timbangan sa mga tawo gikan sa mga nag-ingon nga ang mga sa ibabaw sa-girepresentahan sa sample (pananglitan, New York) ug mas taas nga mga bato sa timbangan sa mga tawo gikan sa mga nag-ingon nga ang mga ubos sa-girepresentahan sa sample (pananglitan, Alaska). Mas espesipiko, ang gibug-aton alang sa matag respondent ang may kalabutan sa ilang pagkaylap sa imong sample paryente sa ilang pagkaylap sa populasyon sa US. Kini nga kabug-aton nga pamaagi mao ang gitawag nga post-stratification, ug ang ideya sa may gibug kinahanglan magpahinumdom kaninyo sa sa panig-ingnan diha sa Seksyon 3.4.1 diin respondents gikan sa Rhode Island gihatag dili kaayo gibug-aton kay sa respondents gikan sa California. Post-stratification nagkinahanglan nga kamo igo nga nasayud sa pagbutang sa imong mga respondents ngadto sa mga grupo ug nga masayud sa gidaghanon sa mga target nga populasyon sa matag grupo.

Bisan tuod nga ang kabug-aton sa kalagmitan sample ug sa mga dili-kalagmitan sample mao ang mga sama nga mga mathematically (tan-awa sa teknikal nga apendise), sila maayo sa lain-laing mga sitwasyon. Kon ang tigdukiduki nga adunay usa ka hingpit nga kalagmitan sample (ie, walay coverage sayop ug walay non-tubag), nan nga kabug-aton og patas nga banabana alang sa tanan nga mga kinaiya diha sa tanan nga mga kaso. Kini nga lig-on nga theoretical garantiya ang hinungdan nga tigpaluyo sa kalagmitan mga sampol makaplagan sila sa ingon madanihon. Sa laing bahin, nga kabug-aton sa dili-kalagmitan sample lang og patas nga banabana alang sa tanan nga mga kinaiya kon ang tubag kahiligan mao ang mga sama nga alang sa tanan diha sa matag grupo. Sa laing mga pulong, naghunahuna balik sa atong panig-ingnan, sa paggamit sa post-stratification og patas nga banabana kon ang tanan sa New York adunay sama nga kalagmitan sa pag-apil ug sa tanan nga tawo sa Alaska adunay sama nga kalagmitan sa pag-apil ug sa ingon sa. Pangagpas Kini mao ang gitawag nga pare-pareho-tubag-kahiligan-sulod-grupo sa pangagpas, ug kini pasundayag sa usa ka yawe nga papel sa sa pagkahibalo kon post-stratification magabuhat ug maayo sa mga non-kalagmitan sample.

Ikasubo, sa atong panig-ingnan, ang mga pare-pareho-tubag-kahiligan-sulod-grupo sa pagpakaingon daw dili tingali nga tinuod. Nga mao, daw dili tingali nga ang tanan sa Alaska adunay sama nga kalagmitan sa nga sa imong survey. Apan, adunay tulo ka importante nga mga punto aron sa pagbantay sa hunahuna mahitungod sa post-stratification, ang tanan nga sa paghimo niini nga daw mas nagsaad.

Una, pare-pareho-tubag-kahiligan-sulod-grupo sa pagpakaingon mahimong mas makataronganon nga ingon sa gidaghanon sa mga grupo nga pagtaas. Ug, tigdukiduki dili limitado sa mga grupo lang base sa usa ka geograpikanhong kabahin. Kay sa panig-ingnan, kita sa paghimo sa mga grupo base sa estado, edad, sekso, ug ang-ang sa edukasyon. Kini daw mas makataronganon nga adunay pare-pareho kahiligan tubag sulod sa grupo sa 18-29, ang mga graduwado nga babaye, kolehiyo nga nagpuyo sa Alaska kay sa sulod sa grupo sa tanan nga mga tawo nga nagpuyo sa Alaska. Busa, ingon nga ang gidaghanon sa mga grupo nga gigamit alang sa post-stratification pagtaas, ang mga panghunahuna nga gikinahanglan aron sa pagsuporta sa kini mahimo nga mas makataronganon. Tungod niini nga kamatuoran, kini daw sama sa usa ka tigdukiduki buot sa paghimo sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga grupo alang sa post-stratification. Apan, ingon nga ang gidaghanon sa mga grupo sa pagtaas, tigdukiduki modagan ngadto sa usa ka lain-laing mga problema: sa data sparsity. Kon adunay mga lamang sa usa ka gamay nga gidaghanon sa mga tawo sa matag grupo, unya ang mga banabana nga mas matino, ug sa grabeng kaso sa diin adunay usa ka grupo nga walay mga respondents, unya post-stratification sa bug-os sa mga higayon sa. Adunay duha ka paagi gikan niining kinaiyanhong tensyon tali sa plausibility sa homogeneous- tubag-hilig-sulod-grupo sa pagpakaingon ug ang panginahanglan alang sa makatarunganon nga gidak-on sampol sa matag grupo. Usa ka paagi mao nga mobalhin sa sa usa ka mas sopistikado statistical modelo alang sa pagkalkulo mga bato sa timbangan ug ang laing mao ang pagkolekta sa usa ka mas dako, mas nagkalain-lain nga sample, nga makatabang sa pagsiguro sa makatarunganon sample gidak-on sa matag grupo. Ug, usahay tigdukiduki sa pagbuhat sa duha, ingon sa ako paghulagway sa dugang nga detalye sa ubos.

Ang ikaduhang konsiderasyon sa dihang nagtrabaho uban sa post-stratification gikan sa non-kalagmitan sample mao nga ang pare-pareho-tubag-hilig-sulod-grupo sa pagpakaingon na kanunay nga gihimo sa diha analisar kalagmitan sample. Ang rason nga kini nga pangagpas nga gikinahanglan alang sa kalagmitan mga sampol diha sa buhat mao nga ang kalagmitan mga sampol adunay non-tubag, ug ang labing komon nga paagi sa pagpasibo alang sa non-tubag mao ang post-stratification sama sa gihulagway sa ibabaw. Siyempre, tungod lang kay sa daghan nga mga tigdukiduki sa paghimo sa usa ka pangagpas wala magpasabot nga kinahanglan buhaton ninyo kini sa usab. Apan, kini nagpasabut nga sa diha nga pagtandi sa mga dili-kalagmitan sample sa kalagmitan mga sampol diha sa buhat, kita kinahanglan gayud nga ibutang sa hunahuna nga ang duha nagdepende sa panghunahuna ug sa auxiliary nga impormasyon aron sa pagmugna mga banabana. Sa labing realistiko setting, walay pagtuo-free paagi sa pangagpas lamang.

Sa katapusan, kon pag-atiman kaninyo mahitungod sa usa ka banabana sa partikular-sa atong panig-ingnan sa kawalay trabaho rate-nan kinahanglan kamo sa usa ka kahimtang nga mas mahuyang kay sa pare-pareho-tubag-hilig-sulod-grupo sa pangagpas. Piho nga paagi, kamo dili kinahanglan nga maghunahuna nga ang tanan adunay sama nga tubag hilig, nga kamo kinahanglan lamang sa paghunahuna nga walay masabtan ang relasyon tali tubag hilig ug sa kawalay trabaho rate sulod sa matag grupo. Siyempre, bisan kini nga mas huyang nga kahimtang dili naghupot sa pipila ka kahimtang. Pananglitan, handurawa pagbana-bana sa gidaghanon sa mga Amerikano nga boluntaryo nga trabaho. Kon ang mga tawo nga sa pagbuhat sa boluntaryo nga trabaho mao ang mas lagmit nga mouyon sa sa usa ka survey, nan tigdukiduki kabubut sistematikong sa-Gibanabana sa sa kantidad sa pagboluntaryo, bisan kon sila mobuhat post-stratification kausaban, usa ka resulta nga gipakita kasinatianong sa Abraham, Helms, and Presser (2009) .

Ingon nga ako miingon sa sayo pa, ang mga dili-kalagmitan mga sampol giisip uban sa dako nga pagduhaduha pinaagi sa sosyal nga mga siyentipiko, sa bahin tungod sa ilang papel sa pipila sa labing makauulaw kapakyasan sa unang mga adlaw sa survey research. Ang usa ka tin-aw nga ehemplo sa unsa nga paagi nga halayo kita moabut uban sa mga dili-kalagmitan sample mao ang research sa Wei Wang, si David Rothschild, Sharad Goel, ug si Andres Gelman nga sa husto nga paagi nakuha ang resulta sa 2012 US sa eleksyon gamit ang usa ka non-kalagmitan sample sa American Xbox tiggamit ka decidedly non-random sample sa mga Amerikano (Wang et al. 2015) . Ang mga tigdukiduki recruit respondents gikan sa sistema sa Xbox pagdula, ug sama sa imong madahom, sa Xbox sample skewed nga lalake ug skewed batan-on: 18 - 29 anyos sa paghimo sa 19% sa mga botante apan 65% sa Xbox sample ug sa mga tawo sa paghimo sa 47% sa mga botante ug sa 93% sa mga Xbox sample (Figure 3.4). Tungod niini nga mga lig-on nga demographic pagpihig, ang hilaw Xbox data sa usa ka kabus nga timailhan sa election returns. Kini gitagna sa usa ka lig-on nga kadaugan alang sa Mitt Romney sa Barack Obama. Pag-usab, kini mao ang lain nga panig-ingnan sa mga kapeligrohan sa hilaw, unadjusted non-kalagmitan sample ug makapahinumdom sa Literary Digest isyu.

Figure 3.4: Demograpiya sa mga respondents sa Wang et al. (2015) . Tungod kay ang mga respondents girekluta gikan sa Xbox, sila mas lagmit nga mahimong mga batan-on ug mas lagmit nga lalaki, paryente sa mga botante sa 2012 eleksyon.

Apan, Wang ug kaubanan ang mga nahibalo sa niini nga mga problema ug misulay sa gibug-aton sa mga respondents sa pagtul-id alang sa sampling proseso. Sa partikular, gigamit nila ang usa ka mas sopistikado matang sa mga post-stratification nga akong gisulti kaninyo mahitungod sa. Kini mao ang bili sa pagkat-on sa usa ka gamay nga mas mahitungod sa ilang mga pamaagi tungod kay kini nagtukod panan mahitungod sa post-stratification, ug sa partikular nga bersyon Wang ug mga kauban nga gigamit mao ang usa sa labing kulbahinam nga paagi sa kabug-aton sa dili-kalagmitan sample.

Sa atong yano nga panig-ingnan mahitungod sa pagbana-bana sa kawalay trabaho sa Seksiyon 3.4.1, gibahin kami sa populasyon ngadto sa mga grupo base sa kahimtang sa pinuy-anan. Sa kasukwahi, Wang ug kaubanan gibahin sa populasyon ngadto sa ngadto sa 176.256 mga grupo gihubit sa: gender (2 kategoriya), lumba (4 kategoriya), edad (4 kategoriya), edukasyon (4 kategoriya), estado (51 kategoriya), partido ID (3 kategoriya), ideolohiya (3 kategoriya) ug 2008 boto (3 kategoriya). Uban sa dugang nga mga grupo, ang mga tigdukiduki naglaom nga kini mas lagmit nga sa sulod sa matag grupo, tubag hilig mao uncorrelated uban sa suporta alang sa Obama. Sunod, kay sa pagtukod sa tagsa-tagsa-level mga bato sa timbangan, ingon sa gibuhat sa atong panig-ingnan, Wang ug mga kauban nga gigamit sa usa ka komplikado nga modelo sa pagbanabana sa gidaghanon sa mga tawo sa matag grupo nga pagboto alang sa Obama. Sa katapusan, sila hiniusa nga kini nga mga grupo sa banabana sa suporta sa mga nailhan nga gidak-on sa matag grupo sa pagmugna sa usa ka gibanabana nga kinatibuk-ang ang-ang sa suporta. Sa laing mga pulong, ilang tinadtad ang populasyon ngadto sa lain-laing mga grupo, gibana-bana nga ang suporta alang sa Obama sa matag grupo, ug unya mikuha sa usa ka weighted average sa mga banabana nga grupo sa pagmugna sa usa ka kinatibuk-ang banabana.

Busa, ang dako nga hagit sa ilang pamaagi mao ang sa pagbanabana sa suporta alang sa Obama sa matag usa niini nga mga 176.256 mga grupo. Bisan tuod ang ilang panel naglakip sa 345.858 talagsaon partisipante, usa ka dako nga gidaghanon sa mga sukdanan sa eleksyon polling, dihay daghan, daghang grupo nga Wang ug kaubanan nga hapit walay respondents. Busa, sa pagbanabana sa suporta sa matag grupo nga gigamit nila ang usa ka teknik nga gitawag multilevel pagbalik uban sa post-stratification, nga tigdukiduki mapinanggaong pagtawag Mr. P. panguna, sa pagbanabana sa suporta alang sa Obama sa sulod sa usa ka piho nga grupo, Mr. P. linaw impormasyon gikan sa daghang pag-ayo nga may kalabutan sa mga grupo. Pananglitan, tagda ang hagit sa pagbana-bana sa suporta alang sa Obama sa taliwala sa babaye, Hispanics, sa taliwala sa 18-29 ka tuig ang panuigon, nga mga college graduates, nga narehistro demokrata, nga-sa-kaugalingon sa pag-ila ingon nga kasarangan, ug nga nagboto sa Obama sa 2008. Kini mao ang usa ka kaayo, kaayo sa piho nga grupo, ug kini mao ang posible nga nga adunay walay sa sample uban sa niini nga mga kinaiya. Busa, aron sa paghimo sa mga banabana bahin sa niini nga grupo, Mr. P. linaw sa tingub nagbanabana gikan sa mga tawo diha sa kaayo nga susama nga mga grupo.

Pinaagi sa paggamit sa niini nga pagtuki nga pamaagi, Wang ug kaubanan ang mga makahimo sa paggamit sa mga Xbox non-kalagmitan sample sa kaayo pag-ayo Gibanabana sa sa kinatibuk-ang suporta nga Obama nadawat sa sa 2012 eleksyon (Figure 3.5). Sa pagkatinuod ang ilang mga banabana mas tukma kay sa usa ka hiusa, sa publiko nga eleksyon opinyon. Mao kini ang, sa niini nga kaso, nga kabug-aton-ilabi Mr. P.-daw sa pagbuhat sa usa ka maayo nga trabaho sa pagtul-id sa mga pagpihig sa non-kalagmitan nga data; pagpihig nga makita sa diha nga motan-aw kamo sa mga banabana nga gikan sa unadjusted Xbox data.

Figure 3.5: Gibanabana nga gikan sa Wang et al. (2015) . Unadjusted Xbox sample nga gihimo dili tukma nagbanabana. Apan, ang mga pabug-at sa Xbox sample og mga nagbanabana nga mas tukma kay sa usa ka average nga sa kalagmitan-based survey sa telepono.

Adunay duha ka mga nag-unang mga leksyon gikan sa pagtuon sa Wang ug kaubanan. Una, unadjusted non-kalagmitan sample modala ngadto sa dili maayo nga mga banabana; kini mao ang usa ka leksyon nga sa daghan nga mga tigdukiduki nakadungog sa atubangan. Apan, ang ikaduha nga leksyon mao nga ang mga dili-kalagmitan sample, sa diha nga sa kahago sa hustong paagi, sa pagkatinuod og maayo kaayo nagbanabana. Sa pagkatinuod, ang ilang mga banabana mas tukma kay sa mga nagbanabana nga gikan sa pollster.com, usa ka kobransa sa dugang mga tradisyonal nga eleksyon sa eleksyon.

Sa katapusan, adunay mga importante nga mga limitasyon sa unsay atong makat-onan gikan niini nga usa ka piho nga pagtuon. Tungod lang kay post-stratification nagtrabaho pag-ayo sa sini nga partikular nga kaso, walay garantiya nga kini pagbuhat sa maayo sa ubang mga kaso. Sa pagkatinuod, eleksyon tingali sa usa sa mga labing sayon ​​engaste tungod kay pollsters nagtuon eleksyon sa halos 100 ka tuig, adunay regular nga feedback (atong makita nga daog sa eleksyon), ug sa party-ila ug sa demographic nga mga kinaiya mao ang medyo matagnaong sa pagbotar. Sa niini nga punto, kita kulang lig-on nga teorya ug empirical nga kasinatian nga masayud sa diha nga ang kabug-aton mga kausaban sa mga dili-kalagmitan sample og igo tukmang banabana. Usa ka butang nga tin-aw, bisan pa niana, mao ang kon ikaw napugos sa pagtrabaho uban sa mga dili-kalagmitan sample, nan adunay lig-on nga rason nga motuo nga bag-ong mga banabana mahimong mas maayo pa kay sa dili-adjust banabana.