jarduerak

Gakoa:

  • Zailtasun-maila: erraza erraza , ertain medium , hard gogor , Oso gogorra Oso gogorra
  • math eskatzen ( math eskatzen )
  • eskatzen kodifikazioa ( eskatzen kodetze )
  • datu bilketa ( datu bilketa )
  • Nire gogokoetara ( nire gogokoena )

  1. [ gogor , math eskatzen ] Kapituluan, postestratifikazioa buruz oso positiboa izan nintzen. Hala ere, ez da beti kalkuluen kalitatea hobetzeko. Eraiki egoera bat non postestratifikazioa ahal kalkuluen kalitatea murriztu daiteke. (Aholku bat lortzeko, ikusi Thomsen (1973) ).

  2. [ gogor , datu bilketa , eskatzen kodetze ] Diseinua eta jokabide ez-probabilitatea Amazon MTurk buruzko inkesta bat buruz pistola jabetza eskatu ( "Do you, edo edonork ez du zure etxeko jabea pistola bat, eskopeta edo pistola? Hori al duzu edo zure etxeko beste norbaitek?") Eta pistola kontrol aldeko jarrerak ( "Zer uste duzu garrantzitsuagoak-to amerikarrek eskubidea pistola jabea izatea, edo pistola jabetza kontrolatzeko babesteko?").

    1. Zenbat denbora irauten du inkestak? Zenbat balio du? Nola zure lagin demografia AEBetako biztanleen demografia alderatu?
    2. Zer da pistola jabetza lagin erabiliz estimazioa gordinak?
    3. Zure lagin postestratifikazioa edo beste teknika batzuk erabiliz ez-adierazgarritasuna zuzentzea. Orain zer pistola jabetza estimazioa da?
    4. Nola zure kalkuluen Pew Research Center azkeneko estimazio alderatu nahi? Zer desadostasunak azaltzeko uste duzu, ez da inolako bada?
    5. Errepikatu ariketa 2-5 pistola kontrol jarrera da. Nola zure aurkikuntza datoz?

  3. [ Oso gogorra , datu bilketa , eskatzen kodetze ] Goel eta lankideek (2016) administratzen ez-probabilitatea oinarritutako inkesta bat 49 aukera anitzeko jarrerazko Gizarte Inkesta General (GSS) eta hautatu inkestetatik eratorritako Pew Research Center Amazon MTurk buruzko galderak osatua. ondoren, ereduetan oinarritutako postestratifikazioa (Mr. P) erabiliz datu ez-adierazgarritasuna egokitu dute, eta egokitu da horiek probabilitatea oinarritutako GSS / Pew inkestak estimatu dituzten kalkuluen alderatu. Jokabide MTurk buruzko inkesta bera eta saiatu irudian 2a eta 2b irudia errepikatzeko zure doitutako kalkuluen alderatuz GSS / Pew berrienetakoa errondak kalkuluen arabera batera (ikus eranskinean Table A2 49 galderen zerrenda egiteko).

    1. Konparatu eta zure emaitzak kontrastatu Pew eta GSS emaitzekin izateko.
    2. Konparatu eta zure emaitzak kontrastatu MTurk en inkestaren emaitzak den Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

  4. [ medium , datu bilketa , eskatzen kodetze ] Askok ikasketak auto-txostena sakelako telefono jarduera datuen neurriak erabili. Hau ezarpen interesgarri bat non ikertzaile auto-berri Jarrera Erregistratutako alderatu da (ikus adibidez, Boase and Ling (2013) ). komun Bi jokabideak deitzen eta Texting, eta bi denbora komun markoak galdetzeko "atzo", eta "iragan astean."

    1. Datu edozein, neurriak auto-txosten zein uste duzu dela zehatzagoak bildu aurretik? Zergatik?
    2. Bildu zure lagunak eta 5 inkestak izan. Mesedez, laburki laburtzeko 5 lagun horiek nola lagindu ziren. Baliteke laginketa prozedura hori bultzatu lodirik partida zure estimazioetan?
    3. Mesedez galdetu horiek honako mikro-inkesta:
    • "Zenbat aldiz ez telefono mugikorra erabiltzen duzun beste batzuk deitu atzo?"
    • "Zenbat testu mezuak bidaltzen zuen atzo duzu?"
    • "Zenbat aldiz ez zure telefono mugikorra erabiltzen duzun beste batzuk deitu azken zazpi egunetan?"
    • "Zenbat aldiz egin zure sakelako telefonoa erabil bidaltzeko edo testu mezuak / SMS jasotzeko azken zazpi egunetan?" Inkesta bukatu ondoren, galdetu bere erabilera datuak egiaztatu beren telefono edo zerbitzu-hornitzaileak saioa gisa.
    1. Nola auto-txostena erabilera alderatu datuak saioa hasteko? Zein da gehien zehatzak, zein da gutxienez zehatza?
    2. Orain konbinatzen dituzten beste pertsona batzuen datuak zure klasean batera aukeratu bildu (Jarduera hau klase bat egiten ari bada) datuak. multzoaren handiago honekin, parte (d) errepikatu.

  5. [ medium , datu bilketa ] Schuman eta Presser (1996) argudiatu Galdera aginduak duten bi galdera arteko harremanak mota axola litzateke: parte-parte galdera non bi galdera espezifikotasun maila berean daude (adibidez presidentetzarako bi hautagaien ratings); eta non galdera orokor bat galdera gehiago jakin bati jarraitzen dio parte-osotasun galderak (adibidez galdetuz "Nola pozik zaude lanarekin?" jarraian "Nola pozik zaude bizitzarekin?").

    gehiago karakterizatu dituzte bi galdera Efektu mota: koherentzia efektuak gertatzen denean geroago galdera bati erantzun bat hurbilago (bestela baino lukete izan) dutenek galdera bat lehenago jakin ekarri; kontrastatu efektuak gertatzen denean, erantzunen arteko aldeak handiagoak bi galdera daude.

    1. Sortu parte-parte galdera hori handiak izaten efektu bat, parte-osotasun galdera, ordena eragin handia izango dute uste duzu pare bat, eta galdera zeinen ordena ez luke axola uste duzu beste pare bat izango dute uste duzu pare bat. Run inkesta esperimentu bat MTurk on zure galdera probatzeko.
    2. Nola handiak izan zen parte-zati efektua zeunden sortzeko gai? Izan zen, eta koherentzia edo kontraste efektua?
    3. Nola handiak izan zen parte-osotasun efektua zeunden sortzeko gai? Izan zen, eta koherentzia edo kontraste efektua?
    4. Zegoen Galdera Efektu zure bikotea non ez zuen uste ordena axola litzateke bat?

  6. [ medium , datu bilketa ] Schuman eta Presser, lana eraikitzea Moore (2002) kenketa eta gehiketa: Galdera Efektu dimentsio bereizi bat deskribatzen du. Bitartean kontrastea eta koherentzia ondorioak inkestatuen 'bi elementu ebaluazioak ondorioz sortzen dira, aldean beste, aditiboa bakoitzean eta kenketa efektuak sortzen dira, betiere, inkestatuen egiten dira gehiago esparru handiago horren barruan galderak planteatzen dira sentikorrak. Irakurri Moore (2002) , eta ondoren, diseinatzeko eta inkesta esperimentu bat exekutatu MTurk on-gehigarri edo kenketa ondorioak erakusteko.

  7. [ gogor , datu bilketa ] Christopher Antoun eta lankideek (2015) MTurk, Craigslist, Google AdWords eta Facebook: lau ezberdinak online kontratatu iturrietatik lortu erosotasuna laginak alderatuz ikerketa bat egin. Diseinatzea inkesta sinple bat eta parte-hartzaile bildu gutxienez bi online kontratatu iturri ezberdinen bidez (erabilitako lau iturri batetik iturri ezberdinak izan daitezke Antoun et al. (2015) ).

    1. Tarifa kontratatu bakoitzeko kostua, dirua eta denbora aldetik, iturri ezberdinen arteko.
    2. Konparatu hainbat iturritatik lortutako laginen konposizioa.
    3. Tarifa laginak arteko datuen kalitatea. Inkestatuen dira datuak kalitatea neurtzeko buruzko ideiak lortzeko, ikus Schober et al. (2015) .
    4. Zer da zure gustuko iturria? Zergatik?

  8. [ medium ] YouGov, internet oinarritutako merkatu ikerketa enpresa bat, egindako inkesten online Erresuma Batuan inkestatuen 800.000 panel bat eta erabili Mr. P. EB erreferenduma (hau da, Brexit) emaitza non UK Hautesleek botoa bai geratzen iragartzeko edo Europar Batasuneko uztea.

    YouGov estatistika eredu deskribapen zehatza da hemen (https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/). Gutxi gorabehera, hitz, YouGov partizioak hautesleen oinarritutako 2015eko hauteskunde orokorretan botoa aukeratu, adina, tituluak, genero, elkarrizketa-data, baita barruti bizitzeko. Lehen, YouGov panelists bildutako datuak erabili zituzten dute balioesteko, dutenen artean on motatan botoa eman, hautesleak mota bakoitzeko pertsona utzi bozkatzeko asmoa duten proportzioa. hautesleak mota bakoitzean lainotu kalkulatu dute 2015. British Hauteskunde Study (BES) hauteskunde osteko face-to-face inkesta, zein futbolzale balidatu hauteskunde erroiluak erabiliz. Azkenik, zenbat pertsona hautesleak hautesleak ere mota bakoitzaren dira oinarritutako azken errolda eta Annual Biztanleriaren Inkesta (BES batetik Horrez informazio batzuk on, YouGov inkesta datuak hauteskunde orokorrak, eta informazioa osoko on zenbat pertsona bozkatu kalkulatu dute alderdi bakoitzak barruti bakoitzean).

    botoa Hiru egun lehenago, YouGov erakutsi bi puntu Utzi dagoen aldea ere. boto bezperan, inkesta hurbilegi deitu (49-51 Geldi) erakutsi. final on-the-egun Azterketa iragarri 48/52 Geldi of (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/) alde. Izan ere, kalkulu honen azken emaitza (52-48 Utzi) galduak ehuneko lau puntuz.

    1. Erabili guztira inkesta error esparru kapitulu honetan eztabaidatu zer oker joan izan da ebaluatzeko.
    2. YouGov en hauteskundeen (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) ondoren erantzuna azaldu du: "Hau da, turnout zati handi batean, badirudi - zerbait esan dugun guztia batera bereziko arraza fin orekatu baten emaitza erabakigarria izango litzateke. Gure futbolzale eredua oinarritzen zen, hein handi batean, on inkestatuen ote zuen azken hauteskunde orokorretan bozkatu eta futbolzale hauteskunde orokorren gainetik mailan eredua, batez ere Iparraldean apurtutzat. "Ez du hori aldatzeko zure erantzuna parte (a) den?

  9. [ medium , eskatzen kodetze ] Simulazio bat ordezkaritza akatsak bakoitza ilustratzeko 3.1 irudian idaztea.

    1. Sortu egoera bat non akats hauek benetan indargabetzen dituzte.
    2. Sortu egoera bat non akatsak konposatuak elkarrengandik.

  10. [ Oso gogorra , eskatzen kodetze ] Blumenstock eta lankideek ikerketak (2015) parte hartzen arrastorik digital datuak erabili izan duten inkestaren erantzunak aurreikusteko makinen ikasketa eredu bat eraikitzeko. Orain, gauza bera saiatzeko ezberdinak multzoaren batekin zoazen. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) aurki Facebook gustatzen banakako ezaugarri eta atributuak aurresan daiteke. Harrigarria bada ere, iragarpen horiek are gehiago lagun eta lankide izandakoak baino zehatzagoa izan daiteke (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. Irakurri Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) , eta errepikatzeko 2. irudia Haien datuak eskuragarri daude hemen: http://mypersonality.org/
    2. Orain, errepikatzeko 3. irudia.
    3. Azkenik, saiatu euren zure Facebook datuak kabuz eredua: http://applymagicsauce.com/. Nola ondo du zuretzat baliagarria izatea?

  11. [ medium ] Toole et al. (2015) erabiltzeko deia zehatz-erregistroak (CDR) sakelako telefonoen agregatua Langabezia-joerak aurreikusteko.

    1. Konparatu eta diseinua kontrastatu Toole et al. (2015) batera Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Uste duzu CDR inkesten tradizionala ordezkatu behar, horiek osatzeko edo ez den guztia gobernu politikagileentzako berean erabili langabezia jarraitzeko? Zergatik?
    3. Zer froga konbentzitzen litzateke CDR hori erabat langabezia tasa neurri tradizionalak ordezkatu ahal?

Powered by Open Review Toolkit