3.3.1 өкілдігі
Өкілдік сіздің халықтың нысаналы сіздің респонденттерден қорытындылар жасау туралы.
Үлкен халыққа респонденттердің талаптарының кезде орын алуы мүмкін қателер түрін түсіну үшін, алушының 1936 АҚШ президенттік сайлау қорытындысы болжауға тырысты әдеби Дайджест сабан Сауалнама қарастырайық. астам 75 жыл бұрын болғанына қарамастан, бұл әлі күнге дейін Фиаско зерттеушілерді үйрету маңызды сабақ бар.
Әдеби Дайджест танымал генерал-пайыздық журналы болды, ал 1920 жылдан бастап олар президенттік сайлаудың нәтижелерін болжау үшін сабан сауалнамалар жұмыс істеп бастады. Осы болжау, олар адамдардың көптеген бюллетеньдер жіберуге еді жасауға, және содан кейін ғана қайтарылған бюллетеньдерді айтып үшін; Әдеби Дайджест мақтанышпен олар алынған бюллетеньдерде «., Өлшенген түзетілген, не түсіндіріледі» болды, деп хабарлады де Бұл процедура дұрыс жеңімпазды болжаған 1936 жылы 1920, 1924, 1928 және 1932 жылы сайлау, Ұлы депрессия ортасында, әдеби Дайджест есімдері негізінен телефон каталогтар және автомобиль тіркеу жазбаларын келді 10 миллион адам, сайлау бюллетеньдерiн жіберді. Мұнда олар әдістемесін сипатталған әдісі:
«Дайджест ның үздіксіз жұмыс машина қатты фактілерге жол бермейді азайту үшін отыз жылдық тәжірибесі SWIFT дәлдікпен жылжиды. . . Осылай аптада 500 қаламдар миллион мекенжайлар бойынша күніне төрттен артық жүзеге сызат. Күн сайын, мотор-ribboned Төртінші даңғылы жоғары үлкен бөлмеде, Нью-Йоркте, 400 қызметкерлері ловко атына ішіне блоктарды-қырық қала ашатын баспа-жеткілікті миллион дана сырғытыңыз [SIC] конверттерді. Әр сағат сайын, дайджест өз Post Office ҚС, үш болтающим почта есептеу машиналары ақ oblongs қойылған, мөрі басылған; білікті пошталық қызметкерлер mailsacks выпученными оларды игере алмай аударылған; паркі DIGEST транспорт пошта-пойыз білдіруге оларды тездетті. . . Келесі аптада осы он миллион бірінші жауаптар үш тексерілуі тиіс, тексерілген, бес дүркін кросс-жіктеледі және құрады, белгіленген бюллетеньдер судың басталады. Соңғы көрсеткіш шығарды және тексерілген кезде өткен тәжірибесі өлшемі болса, ел 1 проценті фракциясының ішінде қырық миллион [сайлаушылардың] нақты танымал дауысқа білетін болады «. (Тамыз 22, 1936)
мөлшерін Дайджест ның fetishization бүгін кез келген «үлкен деректер» зерттеуші үшін бірден танымал болып табылады. үлестірілген 10 млн бюллетеньдер, таңғажайып 2,4 млн бюллетеньдер оралды, яғни болды қазіргі заманғы саяси сауалнамалар қарағанда шамамен 1000 есе көп екен. Осы 2,4 млн респонденттерден үкімі анық еді: Әдеби Дайджест Challenger Альф Landon қазіргі Франклин Рузвельт жеңіп жиналады деп болжануда. Бірақ, шын мәнінде, дәл қарама-қарсы болды. Рузвельт көшкін жылы Landon жеңді. Қалай Әдеби Дайджест сонша деректермен дұрыс жүре алар еді? Сынамаларды іріктеу Біздің қазіргі заманғы түсінік Әдеби Дайджест берушінің қателер анық және АҚШ болашақта осындай қателерді қабылдаудан аулақ көмектеседі.
сынамаларды іріктеу туралы анық ойлау адамға (сурет 3.1) төрт түрлі топтарын қарастыру үшін бізге талап етеді. Адамдардың алғашқы тобы халықтың нысаналы болып табылады; Осы зерттеу қызығушылық халықтың ретінде анықтайды тобы болып табылады. Әдеби Digest жағдайда халықтың нысаналы 1936 президенттік сайлаудағы сайлаушылар болды. Халықтың нысаналы топтары туралы шешім қабылдау кейін, зерттеуші келесі сынамаларды іріктеу үшін пайдаланылуы мүмкін адамдардың тізімін әзірлеуі қажет. Бұл тізім дискреттеу жақтау деп аталады және таңдама жақтауда халық саны жақтау халық саны деп аталады. Әдеби Digest жағдайда жақтау халық саны есімдері телефон каталогтар және автомобиль тіркеу жазбаларынан негізінен келді 10 миллион адамды құрады. Ең дұрысы халықтың және кадр халық саны дәл осындай болар еді, бірақ іс жүзінде бұл көбінесе олай емес. Халықтың нысаналы және жақтау халықтың арасындағы айырмашылықтар қамту қате деп аталады. Қамтылу қате проблемаларды кепілдік өзі, жоқ. Бірақ, егер жақтау халықтың адамдар қамту еңісі болады халқының емес жақтау халықтың бастап жүйелі әр түрлі. Қамтылу қате Әдеби Дайджест сауалнама ірі кемшіліктерді бірінші болды. Олар, осы технологиялардың екі Альф Landon (Естеріңізге сала кетейік, қолдау үшін, ең алдымен, болды бай американдықтар артық атынан бұл сайлаушылардың-олардың халықтың нысаналы-бірақ болды, олар телефон каталогтар және автомобиль тізбелеріндегі негізінен дискреттеу жақтауын салынған, көздері туралы білу үшін келді бүгін ортақ болып табылатын, уақытта және) АҚШ Ұлы Тоқырау ортасында екенін салыстырмалы жаңа болды.
Өкілдік қателерді: 3.1 сурет.
Жақтау халықты анықтағаннан кейін, келесі қадам үлгісі халықты таңдау үшін зерттеуші арналған; Осы зерттеуші сұхбат әрекет етеді адамдар. Үлгісі жақтау халықтың қарағанда әр түрлі сипаттамалары бар болса, онда біз Іріктеу қателігі енгізу болады. Бұл әдетте сметасын еріп қате маржа бойынша сандық қате түрі болып табылады. Әдеби Дайджест фиаско жағдайда, іс жүзінде ешқандай үлгісі болды; олар жақтау халықтың барлығына хабарласыңыз тырысты. жоқ таңдама қате пайда болды Тіпті, қате әлі анық болды. Бұл әдетте сауалнама бағалау баяндалады қателер шеттері әдетте өткіңіз шағын екенін түсіндіреді; Олар қатенің барлық көздері қамтымайды.
Соңында, зерттеуші үлгісі халықтың барлығына сұхбат тырысады. Табысты сұхбат жатыр адамдар респонденттер деп аталады. Ең дұрысы, үлгісі, халық және респонденттер дәл осындай болар еді, бірақ іс жүзінде емес жауап бар. Бұл үлгідегі таңдалған адамдар қатысудан бас тартуға болады. Жауап адам жауап жоқ, кім өзгеше болса, онда емес жауап өтемі болуы мүмкін. Non-жауап өтемі әдеби Дайджест сауалнама екінші басты мәселе болды. сайлау бюллетенiн алған адамдардың тек 24% жауап, және ол Landon қолдау адамдар жауап ықтималдығы көбірек екенін шықты.
Ғана өкілдік идеяларды енгізу үшін үлгі болып табылатын Beyond, әдеби Дайджест сауалнамаға кездейсоқ сынамаларды іріктеу зияны туралы зерттеушілердің ескертіп жиі қайталанып Нақыл. Өкінішке орай, мен көптеген адамдар осы оқиғадан аударту екенін сабақ дұрыс бірі болып табылады деп ойлаймын. әңгіме ең көп таралған адамгершілік зерттеушілер емес ықтималдығы үлгілерін ештеңе (қатысушыларды таңдау қатаң ықтималдығы негізді ережелер жоқ, яғни, үлгілері) үйренуге мүмкін емес болып табылады. Бірақ, менің ойымша, кейінірек осы тарауда көрсетейін ретінде әбден дұрыс емес екен. Оның орнына, мен бұл тарихы екі мораль шын мәнінде бар деп ойлаймын; олар 1936 жылы Бірінші себебі бүгінгі күні де шынайы мораль, жүйесіз жиналған деректердің үлкен көлемі жақсы бағалауды кепілдік бермейді. Екіншіден, зерттеушілер, олар одан бағалауларды кезде олардың деректер жиналған қалай есепке алу үшін қажет. Әдеби Дайджест сауалнамаға деректер жинау процесі жүйелі кейбір респонденттер қарай қисайып, өйткені Басқаша айтқанда, зерттеушілер кейбір респонденттер көп басқаларға қарағанда бұл салмақтар неғұрлым күрделі бағалау процесін пайдалану қажет. Кейінірек осы тарауда, Мен саған емес ықтималдығы үлгілерін жақсы сметасын жасауға мүмкіндік береді алатын weighting рәсімі-пост-stratification-бірін көрсетейін.
