3.4 kî bipirsin
Di temenê dîjîtal de nimûne mimkunek zehmet e ku di pratîk de dijwar e û derfetên nerazîbûna nehebek nû çêbikin.
Li dîroka nimûne, du hevpeymanên pêşbaziyê hene hene: derfetên nimûne û rêbazên nimûne yên neplakêş. Her çiqas herdu rêbazan di destpêka pêşîn a modelê de têne bikaranîn, mimkunek sampling hatibû serdest kirin, û lêkolînerên sosyal sosyalîst têne hîn kirin ku bi nerazîbûnek nehêşengî re bi şiklekî mezin re bibînin. Lêbelê, wekî ku ez ê binivîse, guhertinên ji hêla dîjîtal ve tê afirandin tê wateya ku ev demek ji bo lêkolînvanên ku ji bo nimûne-nehêleya ne-nehêbaweriyê ve bigire. Di taybetî de, nimûneya nerazîbûnê pir zêde dibe ku di pratîkê de, û nerazîbûna neheqiyê zûtir, erzan û baş e. Lêpirsînek bi lez û zêrîn bi tenê ne di nav xwe de ne: ew derfetên nû yên wekî lêkolînan û pirrên mimûneyên mezintirîn bikar bînin. Ji bo nimûne, rêbazên neheq ên nebaş ên lêkolînê yên Kongreya Hilbijartinê (CCES) dikare bikaribin beşdariya nimûne ya bi pêşî xebatên pêşî xebatên pêşîn di 10 caran zêdetir beşdar bibin. Ev mînakek pir pir mezin dibe ku lêkolînerên sîyasî yên ku di helwest û tevgerê de li seranserî komên civakî û têgehên sosyal bixwînin. Wekî din, tevahiya vê pîvana bêyî di qalîteya nirxên (Ansolabehere and Rivers 2013) bêyî kêm kêm bûn.
Niha, nêzîkatiya serdest a nimûne ji bo lêkolîna sosyal e ku nimûne nimûne . Di encamên nimûnekirinê de, hemî endamên niştecihên armanc hene ku tê zanîn, nerazîbûnek nezeroşîn, nimûne, û hemî kesên ku bi temamî vekolînê re bersîv dikin. Dema ku van rewşan pêk tên, encamên mathematîk ên berbiçav bi derheqê derheqê kapasîteya lêkolîner a ku ji bo nimûne karanîna pisporên li ser nifûsa hedef bikin.
Lêbelê cîhanê rastîn, şertên bingehîn ev encamên mathematîkî yên bingehîn diqewimin in. Ji bo nimûne, gelek caran çewtî û neferansê tête. Ji ber van pirsgirêkan, lêkolîneran pir caran bi awayekî pîvanên statîstîk ên kardar dikin ku ji bo nimûneya xwe ya nimûne li gel nifûsa wan ve bikin. Ji ber vê yekê, girîng e ku di navbera prensîpê de mimkûnî de , ku garantên teorîk aoretîk a bihêztirîn, û nerazîbûna nimûne di praktîkê de girîng e ku şert nîne û li ser cûreyên statîstîk digire.
Di demjimêr de, cudahiyên di navbera nimûne û nimûne de nimûne dabeşkirina nimûne di praktîkê de zêde dibe. Ji bo nimûne, rêjeyên neresponse bi berdewam zêde bûn, heta ku di lêkolînên bilind ên bilind de, lêgerînên bihayên bihêztirîn (nifûsa 3.5) (National Research Council 2013; BD Meyer, Mok, and Sullivan 2015) . Rêjeyên neferansê di lêkolînên telefonê yên bazirganî de gelek car-carinan ji sedî 90% (Kohut et al. 2012) . Ev zêdebûna neferansî kalîteya qezencê tehdît dikin ji ber ku texmîn bi zêdebûna modela statîstîkan re girêdayî ye ku lêkolîner bikar tînin ku ji bo neferansê. Wekî din, ev qalîteyê kêm dibe, tevî hewldanên ku bi lêkolînerên lêkolîner ên ku ji bo lêkolînên bilind ên bersîva bilind ên biparêze biparêzin. Hin mirov ji ditirsin ku riya pêvajoyên kêmbûna kalîteyê û bihayê zêde dibe ku bingeha lêkolînê lêkolînê (National Research Council 2013) .
Nifûsa 3.5: Nerazîbûn bi lezgînî zêde bû, hêj di lêkolînên bihayên bilind ên kalîteya (National Research Council 2013; BD Meyer, Mok, and Sullivan 2015) . Rêjeyên neferansê ji bo lêkolînên telefonê bazirganî ne, heger carinan ji sedî 90% (Kohut et al. 2012) . Ev ramanên demdirêj ên demdirêj ên wateyê ku wateya daneyên daneyên bêhtir mesref e û texmînên kêmtir bawerî ne. Ji BD Meyer, Mok, and Sullivan (2015) , nimûne 1.
Di heman demê de ku tedbîrên mezin ên ji bo rêbazên nimûne hebe, pêşveçûnên tecrûbeyên mezin ên di rêbazên nimûne de ne . Cûreyên cûda yên cûreyên nehêl ên ne-hûrgelan hene, lê tiştek ku ew di gelemperî de ye, ew e ku bi hêsanî di çarçoveya mathematical-ê de nerazîbûna nimûne (Baker et al. 2013) bi hêsanî nebe. Bi awayekî din, di rêbazên nimûne de ne gengaziyê ne her kes nabe ku tevahiya tevlêbûna tevlêbûnê û nezero heye. Di rêbazên nimûne yên nerazîbûnê de di nav lêkolînerên sosyal de neheq e û ew bi têkelên pirrjimar ên dramatîk ên lêkolîner ên lêkolîner ên ku bi dagirkeriya digel Edebî (berî pêşî) û "Dewey Defeats Truman," li ser pêşniyara neerîkî ya Amerîkayê ve girêdayî ne. Hilbijartinên serokatiya 1948 (3.6 kesayetiyê).
Nîşan 3.6: Serok Obama Harry Truman li ser sernivîsa rojnameyeke ku bi şaşê xwe şaş kir. Ev yekem di beşa nimûneyên (Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007) . Tevî "Dewey Defeats Truman" di sala 1948 de bû, di heman demê de ew sedem e ku lêkolînvanan li ser nimûneyên neheqê ne texmîn li ser texmînan in. Serçawe: Pirtûkxaneya Harxan S. Truman û Muzîkê .
Yek formek nimûne ya neheqê ya ku temenê bi taybetî bi dîjîtal re ye, ew e ku karanîna panelên online . Lêkolînerên bikarhênerên panelsên online ên girêdayî li ser hin panel-ê, şirket, hikûmetê an jî zanîngehan re girêdayî ye-ji bo afirandina avahiyek mezin, celebên cûda yên mirovên ku ji bo bersivên ji bo bersîvên xizmetkar re xizm bikin. Ev beşdarên panelê pir caran bi karanîna çend rêbazên adresan ên wekî adresa banner-ê vekirî têne bikaranîn. Piştre, lêkolînerê dikare dikare ji bo taybetmendiyên xwestinê (wek nimûne, nûneriya neteweyî ya mezinan) ji bo nimûneyên nimûnerên bersivkaran bide panelê bidin. Ev panelên online, rêbazên neheb ine ne ji ber ku her kes nayê naskirin, nezero hebbûna tevlêbûnê. Tevî ku panelên neheq ên nebelê ji hêla lêkolînerên sosyal (wek mînak, CCES) têne bikaranîn, ew hinek nîqaşên derbarê kalîteya texmînan ên ku ji wan re têne (Callegaro et al. 2014) .
Tevî van nîqaşan, ez difikire ku çima dema ku ji bo lêkolînerên sosyalê veguhestina nimûne ya nerazîbûna nemaze tim heye. Ya yekem, di temenê dîjîtal de, di gelekhevkirin û analîzkirina nimûneyên neheqê de gelek pêşveçûn hene. Ev rêbazên nû yên ji rêbazên ku ji ber ku berê de ez difikirim ku ew têgihîştina wan "nimûne nimûne 2.0. pratîk bi zehmet zehmet dibe. Dema ku rêjeyên bilind ên ne bersîv hene hene ku niha di lêkolînên rastîn de-îhtîmalên rastî yên beşdarbûnê ji bo bersiva nayên zanîn têne zanîn, û ji ber vê yekê, nimûne nimûneyên nimûne û nim-nehêflên nimûne ne wek ku lêkolînerên bawer dikin.
Wekî ku min berê gotiye, nimûne nehêlên bi gelek lêkolînvanan ji hêla lêkolînerên lêkolîner ên sosyalîstan ve, ji ber ku di rola destpêkê de lêkolînên lêkolînê de di rola wan de gelek şehîdên şermezar kirin. Nimûne diyar e ku em çiqas pisporên neheq ên ne-anî nebe, lêkolînek ji hêla Wei Wang, David Rothschild, Sharad Goel û Andrew Gelman (2015) vekolîn e ku ev encama hilbijartinên 2012ê yên amerîkî 2012 bi karanîna nim-nehêlebûna Bikarhênerên amerîkaya Xbox-a nimûneya nerandomê ya Amerîkayê. Lêkolînerên bersivên ji sîstema lîstikên XBox re dixebitin, û wekî ku hûn hêvî bibin, xuyabek Xbox-ê zilamek û zilam zilamî û jinek zewicî: 18- heta 29-salî-hilberên% 1 hilbijêre lê 65% ya xulas û mêran ji% 47 hilbijêre lê lêgerîna 93% ya Xbox-ê (nirx 3.7). Ji ber ber van demografîk ên bihêz, daneyên xboxên xuya yên raw rawestek nîşankirina hilbijartinên hilbijartinê ne. Ev serkeftina serkeftina Mitt Romney li Barack Barack Barack. Dîsa, ev nimûneyên din ên xetereyên raw, neheqê neheqê neheqî ye û reminiscent ya digestirîn digel Literary .
Figure 3.7: Demografîk ên bersivên li W. Wang et al. (2015) . Ji ber ku bersiva bersivên ji XBox ve hatine avêtin, ew gelek caran dibe ku ciwan be û bêtir dibe ku mêran be, bi dengdana li 2012-ê hilbijartinan. Ji W. Wang et al. (2015) , xuya 1.
Lêbelê, Wang û hevalên wan ji van pirsgirêkan dizanin û hewldanên pêvajoyek nimûne ya ne-bîranîna ku dema texmînkirina hevdûriya xwe ya bîhnfireh bikin. Bi taybetî, wan piştî-stratification , karanîna teknîkî ku bi awayek mezin tê bikaranîn ku ji bo nimûneyên pêvajoyê yên ku çewtiyê û ne-bersîva şopandinê pêk tê.
Fikra sereke ya post-stratîk e ku ji bo mirovên armanca alîkarî bikar bînin ku ji bo ku ji nimûne hebe ku hejmareke çêtir bikin. Dema ku peyda-paşgavkirina post-stratêkirinê bi karanîna nimûneyên xwe yên nehêşengî, wang û hevkariya gelan li gel komên cuda cuda kir, piştevanîya piştgiriya Obama ji her grûbê re, û piştre hema hema hema tevahî grûpê gora tevahî texmîn kirin. Ji bo nimûne, ew dikarin du kesan (mêran û jinên), ji bo piştgiriya Obama ji mêr û jinên di Obama de bi hêjayî piştevanîya xwe ji bo Obama ji hêla tevahiya giran a ku ji bo rastiya jinan didin hesab bikin, hebû. ji sedî 53% hilbijêre û mêran 47%. Heya, piştî-stratîsyona ji bo nimûneyên tevlîhevkirina komên komên ku di alîkariya alîkariyê de alîkariyê bi rêkûpêkek nermalekirî alîkar dike.
Kêşeya ku piştî post-stratificationê ew e ku komên rastê çêbikin. Heke hûn dikarin li gel komên homogenous ên ku di bin her grûp de her kesî de bersivên berbiçav eynî heman bisekinin, paşê-paşnavê dê nirxên bêbawer hilberînin. Bi gotinên din, paşnavkirina zayendî dê nirxên bêbawer hilberînin eger heger hemû mirovan bersiv bikin û hemî jinên hemî heman bersivê hene. Ev fikra tê gotin ku homogeneous-bersiv-hûrgelan-di nav komên grûpan de , û ez di nav vê beşê de di mijara matematîk de bêtir eşkere bikim.
Bê guman, ew xuya ye ku bersivên berbiçav dê ji bo her mêr û hemî jinan be. Lê belê, gumanbarên homogeneous-response-propensities-di nava grûpan de bêhtir bêhtir dibe ku hejmara hejmarek koman zêde dibe. Heke, ku hûn komên din zêdetir çêbikin, ew e ku hûn komên homogeneous hêsantir bikin. Ji bo nimûne, ev dibe ku xuya dike ku hemî jinan heman rengî hene, lê dibe ku ew bersiva bêtir e ku bersiva hemî jinên ku ji 18-29 salî ye, yên ku ji zanîngehê vekolîn, û yên li California . Ji ber vê yekê, ku hejmarek komên ku piştî post-stratîkan tête bikaranîn, bêhtir dibe, fikra hewceyê ku piştgiriya rêbazê rêbazek hêsan be. Di vê rastiyê de, lêkolîneran pir caran gelek hejmarên komên ji bo peydakirina stratejiyê çêbikin. Lêbelê, hejmarek hejmara komên zêdebû, lêkolînvanan pirsgirêkek cihek digerin: Daxistina danûstendinê. Heke hejmareke hejmareke hejmareke biçûk di her komek de hebe, wê texmîn bêtir bêguman, û di rewşeke pirfireh de ku li komeke ku heye ku bersivnekirî tune ye, paşê paşdirêjê bi tevahî veqetîne.
Du awayan ji sedema tengahiyê ya navxweyî-bersîv-bersiv-nav-grûp û komên nimûneyên nimûne yên ku di her grûpê de hene. Pêşîn, lêkolîner dikarin bigihînin mezintir, mezintirîn cûda, ku ji bo her çete di her grûpê de nimûneyên berbiçav yên berbiçav bikin. Ya duyemîn, ew dikarin modela statistîkek bêtir bikar bînin ku ji bo komên nirxan pêk tînin. Û, rastî, carinan lêkolînvan jî herdu jî, wekî Wang û hevalên xwe bi lêkolîna hilbijartinan ji Xbox-ê re bersivê didin.
Ji ber ku ew bi rêbazên komputerê yên ku komputer-rêveberên birêveberî bikar tînin, (ez ê li ser beşa sêwirdariyê de-rêveberî-birêvebirinê di beşa 3.5-ê de), Wang û hevalkarên daneyên danûstandinên gelemperî yên erzan bû, ku ew ji bo beşdarên 345,858 beşdarên xwe yên kolektîf derxistin. , hejmareke mezin ji hêla hilbijêre dengdanê hilbijartin. Ev mezinahiya nimûne ya mezin a ku ew ji bo komên mezin ên piçûk ên piçûk çêbikin. Gava ku piştî post-stratejiyê bi gelemperî bi sedan komên çandî, wang û hevalên xwe di nav xelkê 176,256 de parçe kirin, ku ji hêla cinsî (2 kategoriyan), rêjeyên rêjîmê (4 kategoriyan), temen (4 kategoriyan), perwerdehiyê (4 kategorî), diyar dike (51 kategoriyan), nasnameya partiyê (3 kategoriyan), îdeolojî (3 kategoriyan), û dengdana 2008 (3 kategoriyan). Bi awayekî din, mezinahiya nimûneyên pir mezin, ku ji hêla komkirina daneyên kêm-bihayê ve hatibû veguherand, ew ji bo ku pêvajoyek texmînkirina wan de bêhtir fikrên bêhtir çêbikin.
Her weha tevlî beşdarên 345,858 bi taybetî, hema gelek kesan bûn, ji bo ku Wang û hevpeymanan hema hebûn bersiv nekir. Ji ber vê yekê, ew teknolojî tê gotin ku bi navê " zexta pirrjimar" tê gotin ku ji bo her grûpek piştgirî dike. Ya bingehîn, da ku piştevanîya Obama ji hundurek taybetî de, hejmarek piştrastkirina pirrjimarkirina piraniya komên gelemperî ji gelek komên têkildar peyda kirin. Ji bo nimûne, difikirin ku piştgiriya Obama ji nav 18 û 29 salan di navbera Hispanics û jinan de, hebûna karkerên zanîngehê, yên demokrasî hatine qeyd kirin, ku xwe bi navendî nas dikin, û ji bo 2008ê Obama ji bo dengdan. , grûpek gelemperî, û dibe ku ew ne bi mînakek bi van taybetmendiyê tune. Ji ber vê yekê, ji bo vê koma grûpê çêbikin, nerazîbûnek pirrjimara modela statîstîk bikar tîne ku ji hêla komên gelemperî ve tê texmîn dikin.
Ji ber vê yekê, Wang û hevalên xwe bikar anîn ku nêzîkbûn û paşdirêjiya pirzimanî û paşdirêjiya hevgirtî bi hev re tê bikaranîn, da ku ew stratejiya xwe ya paşerojê ya bi paş-stratîsyonê an jî, bi awayekî din re got, "Birêz Mr. P. Dema ku Wang û hevalên xwe bikar anîn p. Ji bo texmînan ji XBox-ne-ango-nehêbaweriyê çêbikin, ew texmîn bi gelemperî piştgiriya tevahî ya ku Obama di 2012-ê hilbijartinê (3.8 mîlyon) dabîn. Di rastiyê de hejmarên wan ji jimareya raya giştî ya gelemperî ya kevneşopî ya bêtir rast e. Wisa, di vê rewşê de, guhertinên îstatîstîk-bi taybetî ji birêz P.-xuya dike ku karê baş baş dike ku daneyên ne-nehêle ne rast dike; Dema ku hûn texmîn ji hêla Xbox-Xbox-unformed unadjusted look visible.
Figure 3.8: Ji W. Wang et al. (2015) . Nimûne XBoxê Unadjusted texmên hilberandin. Lê, nimûne XBoxê texmînan diyar kir ku ji hêla navendên telefonî yên navîn-êhtir ve bêtir rasttir bûne. Ji W. Wang et al. (2015) , nirxên 2 û 3.
Du xwendekaran ji xwendina Wang û hevalên xwe hene. Ya yekem, nimûneyên neheqiyên neheqkirî ne nerazî dibe ku texmînên xerab xerab bibin; ev yek fêr dibe ku gelek lêkolînerên berê bihîstin. Lêbelê, dersek duyemîn e ku ev nimûne, nema ku çiqas analîz kirin, bi rastî jî texmînên baş çêbikin; Nimûneyên neheqê ne hewce ne hewce nebe ku tiştek bi fikirîn digel Literary Digest .
Hûn diçin, heger hûn dixwazin ku di navbera bikaranîna nimûne an naveroka nerazîbûnê de biryar bikin û nerazîbûna nerazîbûnê ne ku hûn bijartineke dijwar be. Gelek lêkolîner dixwazin ku desthilatdariyeke lez û zordar dixwazin (wek, her tim her demek rêbazên nimûne didin bikaranîna rêbazan), lê belê pir zêde zehmet e ku ev pêşniyet pêşkêş dikin. Lêkolînerên ku di nav pratîkên nimûne de rêbazên nimûne yên di pratîkê de dijwar e, bi encamên giran û dûr yên ji encamên toreorîkî yên ku bi karanîna nimûne-rêbazên nimûne-ne-nehêle-yên ku bi erzan û zûtir e, lê kêmtir bizanin û cûda jî ne. Her tiştek eşkere ye ku ew eşkere ye ku heke hûn bi zorê re bi karanîna neheqên nehêl û çavkaniyên mezin ên mezin ên mezin ên nebigere (karbidestin ku ji bo Pêxember 2) bikin, ji ber vê yekê sedem heye ku bawer bikin ku texmîn bi karanîna post-stratîk û teknolojiyên têkildar dê ji nirxên rawestî yên bêtir çêtirîn çêtirîn.
