3.4.3 Не-веројатност примероци: примерок појавување
Не сите не-веројатност примероци се исти. Ние можеме да додадете повеќе контрола на предниот крај.
Ванг пристапот и неговите колеги се користи за да се процени исходот од претседателските избори во САД во 2012 година зависи целосно на подобрувања во анализа на податоци. Тоа е, тие собираат како многу одговори како што може, а потоа се обиде повторно да ги тежина. А комплементарни стратегија за работа со не-теоријата на веројатност е да има повеќе контрола врз процесот на собирање на податоци.
Наједноставен пример за делумно контролиран процес на земање мостри не-веројатност е земање мостри квота, техника која датира од раните денови на анкетно истражување. Во квота земање мостри, истражувачите се подели на населението во различни групи (на пример, младите мажи, млади жени, итн), а потоа во собата на квоти за бројот на луѓето да бидат избрани во секоја група. Испитаниците се избрани на случаен начин до истражувач ги исполни своите квоти во секоја група. Поради квоти, како резултат на примерок повеќе личи на целната популација отколку што би било точно на друг начин, туку затоа што на веројатностите на вклучување не се познати многу истражувачи се скептични за земање мостри квота. Всушност, земање мостри квота беше причината за "Дјуи порази Труман" грешка во 1948 година американските претседателски анкети. Поради тоа што обезбедува некои контрола врз процесот на земање примероци, сепак, може да се види како земање мостри квота може да има некои предности во однос на целосно неконтролиран собирање на податоци.
Се движат надвор од квотата земање мостри, повеќе современи пристапи за контрола на процесот на земање примероци не-веројатност сега се е можно. Еден таков пристап се нарекува примерок за појавување на, и се користи од страна на некои комерцијални онлајн даватели на панелот. Во својот наједноставен облик, мостра појавување бара два извори на податоци: 1) целосен регистар на населението и 2) голем панел на волонтери. Важно е дека волонтерите не треба да биде веројатност примерок од секоја популација; да се нагласи дека не постојат услови за избор во панелот, јас ќе го наречеме валкан панел. Исто така, и на регистарот на население и валкани плоча мора да содржи некои помошни информации за секое лице, во овој случај, јас ќе се разгледа возраст и пол, но во реални ситуации оваа помошна информација може да биде многу повеќе детали. Трикот на примерокот појавување е да изберете примероци од валкан панел на начин кој произведува примероци кои личат на веројатност примероци.
појавување на примерок започнува кога симулирани веројатност Примерокот се зема од регистарот на населението; ова симулирани примерок станува целен примерок. Потоа, врз основа на помошни информации, случаи во целен примерок се споредуваат со луѓе во валкани плоча за да формираат исти примерок. На пример, ако постои 25 години Жена во целен примерок, а потоа истражувачот наоѓа на 25-годишна жена од валканите панел да бидат во исти примерок. Конечно, членовите на исти примерок се интервјуирани за да се произведе последниот сет од испитаниците.
И покрај тоа што се совпаѓа примерок изгледа како целен примерок, важно е да се запамети дека исти примерок не е веројатноста примерок. Исти примероци може да одговара само целниот примерок на познатите помошни информации (на пример, возраст и пол), но не и на неизмерен карактеристики. На пример, ако луѓето околу валканите панел имаат тенденција да бидат посиромашни, на крајот на краиштата, една причина да се приклучат на панел дискусијата на истражувањето е да заработите пари, тогаш дури и ако се исти примероци изгледа како целен примерок во однос на возраста и полот тоа сепак ќе има пристрасност кон сиромашните луѓе. Магијата на вистинската теоријата на веројатност е да се исклучи проблеми на двете мери и неизмерен карактеристики (што е во согласност со нашата дискусија на појавување за причинско-последична заклучок од набљудување студии во Глава 2).
Во пракса, мостра појавување зависи што имаат голема и разновидна панел желни да ја заврши истражувања, а со тоа се врши главно од страна на компании кои можат да си дозволат да се развие и да се одржи таквата панел. Исто така, во пракса, може да има проблеми со појавување (понекогаш се добар натпревар за некој во целен примерок не постои на панелот) и не-одговор (понекогаш луѓето во исти примерок одбијат да учествуваат во истражувањето). Затоа, во практиката, истражувачите прави примерок за појавување на, исто така, изврши некој вид на прилагодување на пост-стратификација да се направи проценки.
Тешко е да се обезбеди корисни теоретски гаранции за примерок појавување, но во пракса тоа може да се претстави добро. На пример, Стивен Ansolabehere и Брајан Schaffner (2014) во споредба три паралелни истражувања на околу 1.000 луѓе спроведено во 2010 година со користење на три различни примероци и интервјуирање методи: пошта, телефон, и интернет панел користење примерок појавување и прилагодување на пост-стратификација. Проценките од три пристапи беа доста слични проценките од високо-квалитетни критериуми, како што се истражување на сегашната популација (CPS) и интервјуто Националниот здравствено истражување (NHIS). Поточно, двете истражувања на интернет и пошта тргнавме во просек за 3 процентни поени и телефонската анкета беше надвор за 4 процентни поени. Грешки овој голем околу она што би очекувале од примероци на околу 1.000 луѓе. И покрај тоа, ниту еден од овие начини произведуваат значително подобри податоци и истражувањето интернет и телефон (кој се денови или недели) беа значително побрзо во полето од истражувањето пошта (кои биле потребни осум месеци), и истражување на интернет, кој се користи примерок за појавување на, беше поевтин од другите два начини.
Во заклучок, социолози и статистичари се неверојатно скептични за заклучоци од овие не-веројатност примероци, делумно поради тоа што тие се поврзани со засрамувачки грешки на анкетно истражување како анкета на книжевната билтени. Во вториот дел, се согласувам со овој скептицизам: нерегулиран примероци не-веројатност, најверојатно, ќе се произведуваат лоши проценки. Меѓутоа, ако истражувачите може да се прилагоди за предрасуди во процесот на земање примероци (на пример, пост-стратификација) или контрола на процесот на земање примероци нешто (на пример, за појавување на примерок), тие може да произведат подобри проценки, па дури и проценки на доволно квалитет за повеќето намени. Се разбира, тоа ќе биде подобро да се направи совршено извршува теоријата на веројатност, но тоа веќе не се појавува да биде реална опција.
И не-веројатност примероци и примероци веројатност да се разликуваат во нивниот квалитет, и во моментов тоа е веројатно случај дека повеќето проценки од веројатност примероци се повеќе доверба отколку проценките од не-веројатност примероци. Но, дури и сега, проценките од добро спроведени не-веројатност примероци се веројатно подобро од проценките од лошо спроведена веројатност примероци. Понатаму, не-веројатност примероци се значително поевтини. Така, се чини дека веројатноста наспроти не-теоријата на веројатност нуди цена-квалитет трампа (Слика 3.6). Очекувам со нетрпение очекувам дека проценките од добро направено не-веројатност примероци ќе биде поевтино и подобро. Понатаму, поради дефект во фиксни телефонски анкети и зголемување на стапката на неодговор, очекувам дека веројатноста примероци ќе станат поскапи и на понизок квалитет. Поради овие долгорочни трендови, мислам дека не е теоријата на веројатност ќе станат многу значајни во третата ера на анкетно истражување.
Слика 3.6: примерок на веројатност во пракса и не-теоријата на веројатност се големи, хетерогени категории. Во принцип, постои цена-грешка трампа со не-теоријата на веројатност да биде пониска цена, но поголема грешка. Сепак, добро направено не-теоријата на веројатност може да произведе подобри проценки од лошо направено теоријата на веројатност. Во иднина, очекувам дека не-теоријата на веројатност ќе се подобри и поевтини, а теоријата на веројатност ќе се влоши и поскапи.
