Starfsemi

Key:

  • hversu erfitt: auðvelt auðvelt , miðlungs miðlungs , erfitt erfitt , mjög erfitt mjög erfitt
  • krefst stærðfræði ( krefst stærðfræði )
  • krefst erfðaskrá ( krefst erfðaskrá )
  • gagnasafn ( gagnasafn )
  • mín uppáhalds ( uppáhaldið mitt )

  1. [ erfitt , krefst stærðfræði ] Í kaflanum, sem ég var mjög jákvæð um eftir lagskiptingu. Hins vegar er það ekki alltaf bæta gæði áætlanir. Teikna aðstæður þar sem hægt er post-lagskipting getur lækkað gæði áætlanir. (Fyrir vott, sjá Thomsen (1973) ).

  2. [ erfitt , gagnasafn , krefst erfðaskrá ] Hönnun og stunda ekki líkur könnun á Amazon MTurk að spyrja um eignarhald byssu ( "Finnst þér, eða er einhver á heimilinu, eiga byssu, riffill eða skammbyssa? Er það þú eða einhver annar á heimilinu?") Og viðhorf gagnvart stjórn byssu ( "Hvað finnst þér mikilvægara til að vernda rétt Bandaríkjamanna til að eiga byssur, eða til að stjórna byssu eignarhald?").

    1. Hversu langan tíma tekur könnunin þín taka? Hversu mikið kostar það? Hvernig gera Lýðfræði sýnishorn saman lýðfræði Bandaríkjamanna?
    2. Hvað er hrár mat á byssu eignarhald nota sýnishorn?
    3. Rétt fyrir utan dæmigert sýnishorn með post-lagskipting eða einhver önnur tækni. Nú er það mat á eignarhaldi byssu?
    4. Hvernig gera áætlanir þínar saman við nýjustu áætlun frá Pew Research Center? Hvað finnst þér útskýra misræmi, ef það er einhver?
    5. Endurtaktu æfinguna 2-5 fyrir viðhorfum gagnvart stjórn byssu. Hvernig set niðurstöður þínar öðruvísi?

  3. [ mjög erfitt , gagnasafn , krefst erfðaskrá ] Goel og samstarfsmenn (2016) gefið upp sem ekki líkur byggir könnun sem samanstendur af 49 Krossaspurningar viðhorfum spurningum dregið frá General Social Survey (GSS) og velja könnunum af Pew Research Center á Amazon MTurk. Þeir stilla þá fyrir non-dæmigert gögnum með líkan byggir post-lagskipting (Mr. P), og bera stilla áætlanir með þeim metin með líkur byggir GSS / kirkjubekkinn könnunum. Umgengni sömu könnun á MTurk og reyna að endurtaka Mynd 2a og mynd 2b með því að bera leiðréttan áætlunina með áætlunum nýjustu umferðir af GSS / Pew (Sjá viðauka Tafla A2 til lista yfir 49 spurningar).

    1. Bera saman og andstæða niðurstöður við niðurstöður úr Pew og GSS.
    2. Bera saman og andstæða niðurstöður við niðurstöður úr MTurk könnun í Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

  4. [ miðlungs , gagnasafn , krefst erfðaskrá ] Margar rannsóknir nota sjálf-skýrslu ráðstafanir af hreyfanlegur gögn sími starfsemi. Þetta er áhugavert stilling þar sem vísindamenn geta bera sjálf-greint hegðun með innskráð hegðun (sjá td Boase and Ling (2013) ). Tvær algengar hegðun að spyrja um eru að hringja og vefnaður, og tvö sameiginleg tímabilum eru "í gær" og "í síðustu viku."

    1. Áður safna öllum gögnum, sem að sjálf-skýrslu ráðstafanir heldurðu að sé nákvæmara? Hvers vegna?
    2. Ráða 5 af vinum þínum að vera í könnuninni þinni. Vinsamlegast stuttlega saman hvernig þessar 5 vinir voru sýni. Gæti þetta Sýnatökuaðferðinni valdið ákveðin hlutdrægni í áætlunum þínum?
    3. Vinsamlegast spyrja þá eftirfarandi ör-könnun:
    • "Hversu oft gerðir þú notar farsíma til að hringja í aðra gær?"
    • "Hversu margir textaskilaboð sendirðu gær?"
    • "Hversu oft gerðir þú notar símann til að hringja í aðra á síðustu sjö dögum?"
    • "Hversu oft gerðir þú notar farsíma til að senda eða taka á móti textaskilaboð / SMS í síðustu sjö daga?" Þegar könnun er lokið, biðja að athuga notkun þeirra gögn sem skráður með síma eða þjónustuveitunni þeirra.
    1. Hvernig virkar sjálfstætt skýrslu notkun saman skrá þig inn gögn? Sem er nákvæmur, sem er amk rétt?
    2. Nú sameina gögn sem þú hefur safnað með gögnum frá öðru fólki í bekknum þínum (ef þú ert að gera þetta verkefni fyrir bekknum). Með þessum stærri gagnasafni endurtaka hluta (D).

  5. [ miðlungs , gagnasafn ] Schuman og Presser (1996) halda því fram að spurningin pantanir myndi máli fyrir tvær tegundir af samskiptum spurningum: hluti-hluta spurningum þar tvær spurningar eru á sama stigi sérhæfni (td einkunnir tveimur forsetakosningarnar frambjóðendur); og hluti-heild spurningar þar almennt spurning segir nákvæmari spurningu (td að spyrja "Hversu ánægð ertu með vinnu?" eftir "Hversu ánægð ertu með líf þitt?").

    Þeir lýsa frekar tvær tegundir af spurning röð verkun: samkvæmni áhrif fram þegar svörun við síðari spurningunni er fært nær (en ella) að þeir fá til fyrri spurningunni; andstæða áhrif eiga sér stað þegar það eru meiri munur á milli svara við tveimur spurningum.

    1. Búa til par af hluta-hluta spurningum sem þú telur munt hafa a stór spurning röð framkvæmda, a par af hluta-allt spurningar sem þú teljum að muni hafa stór röð áhrif, og annað par af spurningum sem röð þú heldur myndi ekki máli. Keyrðu könnun tilraun á MTurk að prófa spurningum þínum.
    2. Hversu stór var hluti-hluti áhrifin voru ert fær um að búa til? Var það samkvæmni eða andstæða áhrif?
    3. Hversu stór var hluti-heild áhrif voru ert fær um að búa til? Var það samkvæmni eða andstæða áhrif?
    4. Var það spurning röð áhrif á par þínu þar sem þú did ekki hugsa til þess myndi skipta máli?

  6. [ miðlungs , gagnasafn ] Uppbygging á starfi Schuman og Presser, Moore (2002) lýsir sér vídd spurning röð áhrif: aukefni og Andstæðir. Þó andstæða og samkvæmni áhrifin komi sem afleiðing af mat þátttakenda á tveimur atriðum í tengslum við hvert annað, aukefni og frádráttar áhrifin komi þegar svarendur eru gerðar næmari stærri ramma sem spurningarnar eru stafar. Lesa Moore (2002) , þá hanna og keyra könnun tilraun á MTurk að sýna samleggjandi eða frádráttar áhrif.

  7. [ erfitt , gagnasafn ] Christopher Antoun og samstarfsmenn (2015) sem gerð samanburðarrannsókn á þægindi sýni fengin frá fjórum mismunandi online ráðningu aðilum: MTurk, craigslist, Google AdWords og Facebook. Hönnun einfalda könnun og ráða þátttakendur í gegnum að minnsta kosti tveimur mismunandi aðilum á netinu ráðningu (þeir geta verið mismunandi heimildir frá fjórum aðilum sem notuð eru í Antoun et al. (2015) ).

    1. Bera kostnað á nýliða, í skilmálar af peningum og tíma, á milli mismunandi uppsprettum.
    2. Bera á samsetningu sýnanna fengin frá mismunandi uppsprettum.
    3. Bera saman gæði gagna milli sýnanna. Til að fá hugmyndir um hvernig á að mæla gæði gagna frá svarenda, sjá Schober et al. (2015) .
    4. Hvað er valinn uppspretta? Hvers vegna?

  8. [ miðlungs ] YouGov, internet-undirstaða markaðsrannsóknir fyrirtæki, fram á netinu kannanir á pallborð um 800.000 svarenda í Bretlandi og er notað Mr P. að spá fyrir um niðurstöðu ESB Þjóðaratkvæðagreiðsla (þ.e. Brexit) þar sem UK kjósendur kjósa annað hvort að vera áfram í eða yfirgefa Evrópusambandið.

    Nákvæm lýsing á tölfræðilegar upplýsingar YouGov er hér (https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/). Grófum dráttum má segja, YouGov skipting kjósendur í tegundir sem byggist á 2015 almennum kosningum atkvæði val, aldri, menntun og hæfi, kyni, dagsetning viðtal, auk kjördæminu þeir lifa í. Fyrst þeir nota gögn sem safnað úr YouGov þátttakendanna að meta, meðal þeirra sem kjósa, hlutfall fólks á hver kjósandi gerð sem ætla að kjósa fara. Þeir áætla aðsókn hver kjósandi gerð með því að nota 2015 breska Kosning Study (BES) eftir kosningar augliti til auglitis könnun, sem staðfestar aðsókn frá kosningakerfi rúllum. Að lokum, áætla þeir hversu margir eru hverrar kjósandi gerð í kjósendur byggt á nýjustu Census og Annual Íbúafjöldi Survey (með nokkrum viðbótar upplýsingum frá BES, YouGov könnun gögn frá í kring the almennum kosningum, og upplýsingar um hversu margir kusu hvor aðili í hverju kjördæmi).

    Þremur dögum áður en atkvæði, YouGov sýndi tveggja stiga forskot fara. Í aðdraganda atkvæðagreiðslu, könnun sýndi of nálægt til að hringja (49-51 Verið). Endanleg on-the-daga rannsókn spáð 48/52 í þágu Verið (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/). Í raun er þetta mat missti endanlega niðurstöðu (52-48 Leave) um fjögur prósentustig.

    1. Notaðu heildar könnun villa ramma fjallað er um í þessum kafla að meta hvað gæti hafa farið úrskeiðis.
    2. Viðbrögð YouGov eftir kosningarnar (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/~~HEAD=pobj) útskýrði: "Þetta virðist í stórum hluta vegna aðsókn - eitthvað sem við höfum sagt allan tímann væri mikilvægt að niðurstöðu slíkrar fínt jafnvægi keppninni. aðsókn fyrirmynd okkar var byggð að hluta á því hvort svarendur höfðu kosið á síðustu almennum kosningum og aðsókn stigi yfir að þingkosningum í uppnámi fyrirmynd, sérstaklega á norðurslóðum. "Er þessi breyting svarið að hluta (a)?

  9. [ miðlungs , krefst erfðaskrá ] Skrifa uppgerð til að varpa ljósi hvert framsetning villur á mynd 3.1.

    1. Skapa aðstæður þar sem þessi villa í raun að hætta út.
    2. Skapa aðstæður þar sem villur Compound hvert annað.

  10. [ mjög erfitt , krefst erfðaskrá ] Rannsóknum Blumenstock og samstarfsmenn (2015) sem taka þátt að byggja upp vél nám líkan sem gæti notað stafræn gögn snefil að spá Könnun. Nú, þú ert að fara að reyna það sama með mismunandi gagnasafni. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) fann að Facebook finnst geta spáð einstaka eiginleika og eiginleika. Furðu, þessar spár má jafnvel nákvæmari en þau vinum og samstarfsmönnum (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. Lestu Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) , og endurtaka Mynd 2. gögn þeirra eru í boði hér: http://mypersonality.org/
    2. Nú, endurtaka Mynd 3.
    3. Að lokum, reyna fyrirmynd þeirra á eigin Facebook gögnum: http://applymagicsauce.com/. Hversu vel virkar það fyrir þig?

  11. [ miðlungs ] Toole et al. (2015) Notkun kalla smáatriði færslur (CDRs) frá farsíma til að spá aggregate atvinnuleysi þróun.

    1. Bera saman og andstæða hönnun Toole et al. (2015) með Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Finnst þér CDR ættir að skipta hefðbundnum kannanir, viðbót þá eða ekki hægt að nota á öllum fyrir stefnumótendur stjórnvalda að fylgjast atvinnuleysi? Hvers vegna?
    3. Hvaða merki myndi sannfæra þig um að CDR getur alveg skipta hefðbundnum ráðstafanir um atvinnuleysi?

Powered by Open Review Toolkit