Іс-шаралар

  • қиындық дәрежесі: оңай оңай , орташа орта , қиын қиын , өте қиын өте қиын
  • математиканы қажет етеді математика қажет )
  • кодтауды талап етеді ( кодтауды талап етеді )
  • деректерді жинау ( деректерді жинау )
  • менің сүйіктідерім ( менің сүйікті )

  1. [ қиын , математика қажет ] Бөлімде пост-стратификация туралы өте жағымды болдым. Алайда, бұл бағалаудың сапасын үнемі жақсарта бермейді. Пост стратификация бағалаудың сапасын төмендете алатын жағдайды құрыңыз. ( Thomsen (1973) қараңыз Thomsen (1973) .

  2. [ қиын , деректерді жинау , кодтауды талап етеді ] Amazon Mechanical Turk-ға қаруды меншікке және қаруды бақылауға қатысты көзқарасқа қатысты ықтималдықты зерттеуді құрастырыңыз және жүргізіңіз. Бағалауыңызды ықтималдық үлгісінен алынғандармен салыстыру үшін сұрақ мәтінін және жауап нұсқаларын тікелей Pew Research Center жүргізетін жоғары сапалы зерттеуден көшіріңіз.

    1. Сауалнамаға қанша уақыт кетеді? Ол қанша тұрады? Сіздің үлгісіңіздің демографиялық көрсеткіштері АҚШ халқының демографиялық көрсеткіштерімен қалай салыстырылады?
    2. Сіздің үлгіңізді пайдаланып тапаншалық иеленудің шамадан тыс бағасы қандай?
    3. Пост стратификация немесе басқа да техниканы қолданып, үлгііңіздің жарамсыздығына түзетіңіз. Енді қаруды иеленудің бағасы қандай?
    4. Сіздің бағалаулар ықтималдылыққа негізделген үлгідегі соңғы бағалаумен қалай салыстырылады? Қалай ойлайсыз, келіспеушіліктерді түсіндіреді, егер бар болса?
    5. (B) - (d) қаруды бақылауға қатысты көзқарастарды қайталаңыз. Сіздің қорытындыларыңыз қалай ерекшеленеді?

  3. [ өте қиын , деректерді жинау , кодтауды талап етеді ] Goel және colleagues (2016) жалпы әлеуметтік сауалнамадан (GSS) тартылған 49 сұраққа жауапты сұрақтарды басқарып, Pew Research Centre-тің Amazon Mechanical Turk-ден алынған респонденттердің ықтимал үлгісіне сауалнамаларын таңдайды. Содан кейін олар модельдік пост стратификацияны пайдалана отырып, деректердің өкілдігі жоқтығы үшін түзетіп, олардың түзетілген бағаларын GSS және Pew ықтималды зерттеулеріне салыстырады. Amazon Mechanical Turk-та бірдей сауалнаманы өткізіп, GA және Pew зерттеулерінің соңғы раундтарынан түзетілген бағаларды салыстыру арқылы 2a және 2b суреттерін қайталауға тырысыңыз. (Сұрақтардың тізімі үшін A2 кестесін қараңыз.)

    1. Сіздің нәтижелеріңізді Pew және GSS компанияларымен салыстыру және салыстырыңыз.
    2. Сіздің нәтижелеріңізді Goel, Obeng, and Rothschild (2016) механикалық түрік сауалнамаларымен салыстыру және салыстырыңыз.

  4. [ орта , деректерді жинау , кодтауды талап етеді ] Көптеген зерттеулер ұялы телефонды пайдалану туралы өздігінен хабарланған шараларды қолданады. Бұл зерттеушілер өзін-өзі баяндаған мінез-құлықты Boase and Ling (2013) мінез-құлықпен салыстыра алады (қараңыз, мысалы, Boase and Ling (2013) ). Сұрау болатын екі ортақ мінез-құлық қоңырау шалып, мәтін жолдауда және екі жалпы уақытша шеңбер «кеше» және «өткен аптада» болып табылады.

    1. Өзіңіз туралы есеп берудің қандай да бір деректерін жинамас бұрын, неғұрлым нақты деп ойлайсыз? Неліктен?
    2. Сіздің сауалнамаға қатысу үшін достарыңыздың бесін жинаңыз. Пожалуйста, қысқаша сипаттаңыз, бұл бес достар іріктелген. Бұл іріктеу процедурасы сіздің бағалауларыңызда белгілі бір бұрмалануларды тудырады ма?
    3. Келесі сұрақтарды сұраңыз:
    • «Кеше телефон соғу үшін ұялы телефоныңызды қанша рет пайдаландыңыз?»
    • «Кеше қанша мәтіндік хабар жібердіңіз?»
    • «Соңғы жеті күнде ұялы телефоныңызды басқа адамдарға қоңырау шалу үшін қанша рет пайдаландыңыз?»
    • «Соңғы жеті күнде ұялы телефоныңызды SMS хабарламаларын / SMS хабарларын жіберу немесе алу үшін қанша рет пайдаландыңыз?»
    1. Осы микроскопия аяқталғаннан кейін олардың пайдалану деректерін телефон немесе қызмет провайдері тіркегендей тексеріңіз. Өзіндік есепті пайдалану журналдық деректермен қалай салыстырылады? Ең дәл қайсысы дәл болып табылады, ол неғұрлым дәл емес?
    2. Енді сіз өзіңіздің сыныптағы басқа адамдардан алынған деректермен жиналған деректерді біріктіріңіз (егер бұл әрекетті сынып үшін жасасаңыз). Осы үлкен деректер жиынтығымен (d) бөлігін қайталаңыз.

  5. [ орта , деректерді жинау ] Шуман және Прессер (1996) екі мәселе бойынша сұрақ ордерлері маңызды болатынын айтады: екі мәселе бірдей деңгейде болатын екі жақты сұрақтар (мысалы, екі президенттікке үміткердің рейтингтері); және жалпы сұрақ нақты мәселені (мысалы, «Сіздің жұмысыңыз қаншалықты қанағаттанасыз?» деген сұрақпен, содан кейін «Өміріңізбен қаншалықты қанағаттанасыз?» деп сұрайды) ішінара толғандырады.

    Бұдан басқа, олар сұрақтың тәртібінің екі түрін сипаттайды: кейінгі сұраққа жауап беру бұрынғы сұраққа берілгендерге (олар басқаша болмаса) жақындағанда жауаптылық әсерлері орын алады; Контрасты әсерлері екі сұраққа жауаптар арасында үлкен айырмашылық болған кезде пайда болады.

    1. Үлкен мәселе тәртібінің әсері бар деп ойлайтын жұп бөлік сұрақтарды жасаңыз; үлкен тапсырыс әсеріне ие болатынын ойлайтын жұп сұрақтар; және сіздің тапсырысыңыз маңызды деп ойлайтын жұп сұрақ. Сұрақтарыңызды сынау үшін Amazon Mechanical Turk-та зерттеу экспериментін іске қосыңыз.
    2. Сіз қаншалықты үлкен бөлікке ие болдыңыз? Бұл бірізділік немесе контраст әсері ме?
    3. Сіз қалайша толықтай әсер ете аласыз? Бұл бірізділік немесе контраст әсері ме?
    4. Сіздің жұбыңызда сұрақ пайда болған ма еді, онда сіз бұйрықты маңызды деп ойлаған жоқсыз ба?

  6. [ орта , деректерді жинау ] Schuman және Presser жұмысына негізделе отырып, Moore (2002) мәселенің әсер етуінің жеке өлшемін сипаттайды: қосынды және субтрактивті әсерлері. Қарама-қайшылық пен салдардың нәтижесі респонденттердің екі бірлікті бір-біріне қатысты бағалауы нәтижесінде туындаған кезде, респонденттер сұрақтарға жауап беретін кең ауқымды құрылымға неғұрлым сезімтал бола отырып, қосымша және субтрактивтік әсерлер шығарылады. Moore (2002) оқыңыз Moore (2002) , одан кейін MTurk-та қосалқы немесе субтрактивті әсерлерді көрсету үшін зерттеу экспериментін құрастырыңыз және орындаңыз.

  7. [ қиын , деректерді жинау ] Кристофер Антон және әріптестер (2015) төрт түрлі онлайн жинау көздерінен алынған ыңғайлылық үлгілерін салыстыру бойынша зерттеу жүргізді: MTurk, Craigslist, Google AdWords және Facebook. Қарапайым сауалнаманы жасаңыз және кем дегенде екі түрлі онлайн жинау көздері арқылы қатысушыларды тартыңыз (бұл көздер Antoun et al. (2015) ) пайдаланған төрт дереккөзден өзгеше болуы мүмкін.

    1. Әртүрлі дереккөздер арасында ақша мен уақытты жалдау бойынша құны бойынша салыстырыңыз.
    2. Түрлі көздерден алынған үлгілердің құрамын салыстырыңыз.
    3. Үлгілердің арасында деректердің сапасын салыстыру. Респонденттерден деректердің сапасын қалай өлшеуге болатынын білу үшін Schober et al. (2015) .
    4. Сіздің көзқарасыңыз қандай? Неліктен?

  8. [ орта ] 2016 жылғы ЕО референдумының нәтижелерін болжау үшін (яғни, Brexit), Интернет-маркетингтік зерттеу фирмасы YouGov - Ұлыбританияда шамамен 800,000 респондент тақтасында онлайн сауалнама жүргізді.

    YouGov статистикалық моделінің толық сипаттамасын https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/ сайтынан табуға болады. Айтуынша, YouGov сайлаушыларға 2015 жылға арналған жалпы сайлауды, жасын, біліктілігін, жынысын және сұхбаттасу күнін, сондай-ақ олар тұратын елді мекендерді түрлеріне бөлді. Біріншіден, дауыс беру үшін дауыс беруге ниеттенген әрбір сайлаушы адамның үлесі дауыс бергендер арасында бағалау үшін YouGov тақтасында жиналған мәліметтерді пайдаланды. Олар әрбір сайлаушының түрін 2015 жылғы Британдық Сайлау туралы зерттеуді (БЭК) пайдалана отырып, сайлау алдындағы сауалнамадан кейінгі сайлау алдындағы сауалнамаларды пайдаланып бағалады. Ақыр соңында, олар соңғы санақ пен жыл сайынғы халықты зерттеуге негізделген (басқа деректер көздерінен кейбір қосымша ақпаратпен) сайлаушылардың ішінде сайлаушылардың санына қанша адам қатысты.

    Дауыс беруден үш күн бұрын YouGov «Люкс» үшін екі ұпайлық көрсеткішті көрсетті. Дауыс беру қарсаңында сауалнама нәтижеге шақыру тым жақын екенін көрсетті (49/51 Remain). Күндізгі зерттеуде 48/52 Remain пайдасына болжам жасалды (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/). Шындығында, бұл бағалау түпкілікті нәтижені (52/48 қалдыру) төрт пайыздық пунктпен өткізіп жіберген жоқ.

    1. Бұл тарауда талқыланған сауалнамадағы қателердің жалпы схемасын пайдаланып, дұрыс емес нәрсені анықтауға болады.
    2. YouGov сайлаудан кейінгі жауап (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) былай деп түсіндірді: «Бұл көбіне қатысуға байланысты біз осындай теңдестірілген нәсілдің нәтижесі үшін өте маңызды болар едік. Біздің қатысу үлгілері ішінара, соңғы жалпы сайлауда респонденттердің дауыс бергені туралы және жалпы сайлаудан жоғары, әсіресе солтүстіктегі модельді бұзу мәселесіне қатысты негізделген ». Бұл Сіздің жауапыңызды өзгертеді (a)?

  9. [ орта , кодтауды талап етеді ] 3.2-суретте ұсынылған қателердің әрқайсысын көрсету үшін симуляция жазыңыз.

    1. Бұл қателер шынымен жойылған жағдайды жасаңыз.
    2. Қателер бір-бірін біріктіретін жағдайды жасаңыз.

  10. [ өте қиын , кодтауды талап етеді ] Blumenstock және әріптестерінің зерттеулері (2015) Зерттеу сұрауларын болжау үшін цифрлық бақылау мәліметтерін пайдаланатын машина оқыту моделін құруды қарастырады. Енді сіз бірдей деректерді басқа деректер жиынтығымен сынап көресіз. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) Facebook-тің ұнататыны жеке қасиеттер мен белгілерді болжай алатындығын анықтады. Бір қызығы, бұл болжам достар мен әріптестердің (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) қарағандағыдан да дәлірек болуы мүмкін.

    1. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) , 2-суретті қайталаңыз. Бұл деректер http://mypersonality.org/ сайтында орналасқан.
    2. Енді 3-суретті қайталаңыз.
    3. Соңында, өздерінің Facebook деректеріне өз үлгілерін қолданыңыз: http://applymagicsauce.com/. Сіз үшін бұл қаншалықты жақсы?

  11. [ орта ] Toole et al. (2015) жалпылама жұмыссыздық үрдістерін болжау үшін телефонның ұялы телефондарынан қоңыраулардың толық жазуларын (CDR Toole et al. (2015) пайдаланды.

    1. Toole et al. (2015) зерттеу жобаларын салыстыру және салыстыру Toole et al. (2015) Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Қалай ойлайсыз, CDR-лер дәстүрлі сауалнамаларды ауыстырып, оларды толтырады немесе жұмыссыздықты қадағалау үшін үкіметтік саясаткерлер үшін мүлдем пайдаланылмайды? Неліктен?
    3. Сізге CDR-тің жұмыссыздық деңгейінің дәстүрлі шараларын толығымен ауыстыруға болатындығына қандай дәлелдер болады?

Powered by Open Review Toolkit