Дараагийн хэсгийг унш
- Танилцуулга (хэсэг 3.1)
Энэ бүлгээс олон сэдэвтэй олон нийтийн санал асуулгын Америкийн Америкийн Олон нийтийн санал асуулгын нийгэмлэг (DAP) Dillman (2002) Newport (2011) , Newport (2011) , Santos (2014) , болон Link (2015) .
Судалгааны судалгаа болон гүнзгийрүүлсэн ярилцлагын хоорондох зөрүүний талаар дэлгэрэнгүйг Small (2009) үзнэ үү. Гүнзгийрүүлсэн ярилцлагатай холбоотой нь угсаатны зүй гэж нэрлэгддэг аргуудын нэг юм. Угсаатны зүйн судалгаанд судлаачид ерөнхийдөө байгаль орчиндоо оролцогчид илүү их цагийг зарцуулдаг. Угсаатны зүй болон гүн гүнзгийрүүлсэн ярилцлагын хоорондох ялгаануудын талаар дэлгэрэнгүйг Jerolmack and Khan (2014) үзнэ үү. Цахим угсаатны зүйн тухай илүү дэлгэрэнгүйг Pink et al. (2015) нараас үзнэ үү Pink et al. (2015) .
Судалгааны түүхийн талаархи миний тодорхойлолт нь явуулж буй олон сонирхолтой үйл явдлыг багтаахад хэтэрхий богино байна. Түүхэн түүхийн хувьд Smith (1976) , Converse (1987) , Igo (2008) зэргийг үзнэ үү. Судалгааны судалгааны гурван жилийн санааг илүү дэлгэрэнгүй авч үзье гэвэл Groves (2011) , Dillman, Smyth, and Christian (2008) (энэ нь гурван аргыг нэлээн ялгаатай).
Groves and Kahn (1979) нь нүүр тулсан болон телефон утсаар хийсэн судалгаагаар толгой болон толгойн харьцуулалт хийх замаар судалгааг анх удаагаа хоёр дахь эрин үеэс эхлээд шилжин иржээ. ( ??? ) санамсаргүй тоон-залгагдах түүвэрлэлтийн аргын түүхэн хөгжилд эргэн харах.
Нийгэмд гарсан өөрчлөлтүүдийн хариуд судалгааны судалгаа хэрхэн өөрчлөгдсөнийг Tourangeau (2004) , ( ??? ) , Couper (2011) үзнэ үү.
- Зөрчил ажиглах (3.2-р хэсэг)
Хүмүүсийг асуух, ажиглах давуу ба сул талуудыг сэтгэл судлаачид (жишээлбэл, Baumeister, Vohs, and Funder (2007) ), социологичид ( Jerolmack and Khan (2014) , Maynard (2014) , Cerulo (2014) , Vaisey (2014) , Jerolmack and Khan (2014) ] асууж, мөн ажиглан ялгаа нь эдийн засаг, судлаачид мэдэгдсэн, илэрсэн давуу талаар ярих үүссэн Жишээ нь, судлаач тэд зайрмаг идэж, эсвэл биеийн тамирын заал руу явж илүүд үздэг эсэх оролцогчдыг асууж болох юм.. (тогтоосон давуу тал), эсвэл зайрмаг хэр их иддэг, биеийн тамирын дасгал хийдэг (илүүд үздэг) ажиглаж болох Hausman (2012) тайлбарласанчлан эдийн засгийн тодорхой төрлийн тодорхой өгөгдлүүдийн талаархи эргэлзээний талаар гүнзгий ойлголттой байдаг.
Эдгээр мэтгэлцээний гол сэдэв нь зан төлөвийг мэдээлэх нь үргэлж зөв байдаггүй явдал юм. Гэхдээ 2-р бүлэгт тодорхойлсны дагуу том мэдээллийн эх сурвалж нь үнэн зөв биш байж болох тул тэдгээрийг сонирхлын загвар дээр цуглуулж болохгүй бөгөөд судлаачид үүнийг ашиглах боломжгүй байж болно. Тиймээс, зарим тохиолдолд тайлагнах зан үйл нь ашигтай байж болно гэж би бодож байна. Цаашлаад, эдгээр мэтгэлцээнээс хоёр дахь гол сэдэв нь сэтгэл хөдлөл, мэдлэг, хүлээлт, үзэл бодлын тухай мэдээлэл үргэлж зөв байдаггүй явдал юм. Гэхдээ эдгээр дотоод байдлын талаархи мэдээлэл нь судлаачдаас хэрэгтэй байдаг. Зарим зан үйлийг тайлбарлах эсвэл тайлбарлахад туслах аль аль нь хэрэгтэй байж болох юм. Мэдээжийн хэрэг, дотоод улс орнуудын талаар асуулт асууж асуулт асууж асуудалтай байж болох юм. Заримдаа хариулагчид өөрсдөө дотоод улсуудаа мэддэггүй (Nisbett and Wilson 1977) .
- Нийт судалгааны алдаа (3.3-р хэсэг)
Groves (2004) бүлгийн 1-р бүлэг нь судалгааны нийт алдааны хүрээг тодорхойлох зорилгоор судлаачдын судлаачдын ашигладаг заримдаа нийцэхгүй нэр томъёо юм. Судалгааны нийт алдааны хүрээний номны урт хугацааны эмчилгээний зорилгоор Groves et al. (2009) , мөн түүхэн тоймыг харахын тулд Groves and Lyberg (2010) .
Алдааны алдаа болон ялгаварт алдаанд хүргэх санаа нь машин суралцах явцад гардаг. Жишээлбэл, Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) 7.3) хэсгийг үзнэ үү. Энэ нь судлаачдад "хэвийсэн өөрчлөлт" -ийн талаар ярихад хүргэдэг.
Төлөөллийн хувьд төлөөлөгчийн хувьд хүлээн зөвшөөрөгдөөгүй, хариуцлагагүй хандлагын талаархи танилцуулга нь Үндэсний судалгааны зөвлөлийн тайлан Нийгмийн шинжлэх ухааны судалгаанд хариу өгөхгүй байх нь: Судалгааны хөтөлбөр (2013) . Өөр нэг ашигтай тоймыг Groves (2006) . Түүнчлэн, Албан ёсны Статистикийн Сэтгүүл , Олон Нийтийн Дүгнэлт Улирал , АНУ-ын Улс төр, Нийгмийн Шинжлэх Ухааны Академийн Товчооны бүх асуудлыг хөндөөгүй сэдэвт нийтлэв. Эцэст нь хариуны хувь хэмжээг тооцоолох олон янзын арга байдаг. Эдгээр аргыг Америкийн олон нийтийн санал асуулгын судалгаанд (AAPOR) ( ??? ) гаргасан тайланд дэлгэрэнгүй тайлбарласан байгаа.
1936 Literary Digest-ийн судалгаанд Bryson (1976) , Squire (1988) , Cahalan (1989) , Lusinchi (2012) . Энэ санал асуулгын талаар өөр нэг хэлэлцүүлгийн хувьд Gayo-Avello (2011) цуглуулганд өгөхөөс сэрэмжлүүлэх тухай сургаалт зүйрлэл болгон Gayo-Avello (2011) үзнэ үү. 1936 онд Жорж Галуп илүү нарийн түүвэр хийх хэлбэрийг ашигласан бөгөөд илүү нарийн дээжийг илүү нарийвчлалтай тооцоолох чадвартай болсон. Literalt Digest- ийн амжилтанд Gallup-ийн амжилт нь судалгаа шинжилгээний ажилд ихээхэн амжилт олсон нь @ converse_survey_1987; Ohmer (2006) 4-р бүлэг Ohmer (2006) ; @ igo_averaged_2008-ийн 3-р бүлэг.
Хэмжлийн хувьд асуулгын хуудсыг боловсруулах хамгийн анхны эх сурвалж нь Bradburn, Sudman, and Wansink (2004) юм. Нэмэлт дэвшилтэт эмчилгээний Schuman and Presser (1996) үзнэ үү, энэ нь илүү ерөнхий шинж чанартай асуултууд, Saris and Gallhofer (2014) . -Д заасны дагуу хэмжилтийг А арай өөр арга барил, psychometrics авч байна ( ??? ) . Presser and Blair (1994) процессорын талаар илүү дэлгэрэнгүй мэдээлэл авах боломжтой. Presser et al. (2004) , Groves et al. (2009) 8-р бүлэг Groves et al. (2009) . Судалгааны туршилтуудын талаар илүү дэлгэрэнгүй мэдээлэл авахыг хүсвэл Mutz (2011) үзнэ үү.
Өртөг нь зардал, судалгааны алдааны хоорондын худалдааны сонгодог ном, урт хугацааны эмчилгээний зардлыг Groves (2004) .
- Хэнийг асуух (хэсэг 3.4)
Стандарт магадлалын түүвэрлэлт ба тооцооллын сонгодог сонгодог хоёр эмчилгээ нь Lohr (2009) (илүү танилцуулга), Särndal, Swensson, and Wretman (2003) ба Särndal, Swensson, and Wretman (2003) (илүү дэвшилтэт). Стратеги болон холбогдох аргуудын сонгодог номыг урт хугацааны эмчилгээ нь Särndal and Lundström (2005) . Зарим тооны насны нөхцөлд судлаачид хариулагчийн талаар бага зэрэг мэддэг бөгөөд энэ нь урьд өмнө нь үнэн биш байв. Харилцан хамааралгүй хүмүүсийн талаархи мэдээлэл нь Kalton and Flores-Cervantes (2003) , Smith (2011) нарын тайлбарласнаар Kalton and Flores-Cervantes (2003) тохиромжгүй тохиргоонд өөр өөр хэлбэр байж болно.
Xbox-ийн судалгаа W. Wang et al. (2015) олон шаталсан регресс ба дараах үе шат ("Ноён П.") гэж нэрлэгддэг аргачлалыг ашигладаг бөгөөд энэ нь судлаачид олон бүлгийн олон бүлэгт ч гэсэн бүлгийн утгыг үнэлдэг. Хэдийгээр энэ аргын тооцооны чанарын талаар мэтгэлцээн өрнөж байгаа ч энэ нь судалж амжихуйц газар мэт санагдаж байна. Технологийг анх Park, Gelman, and Bafumi (2004) ашигласан бөгөөд дараагийн хэрэглээ, мэтгэлцээн (Gelman 2007; Lax and Phillips 2009; Pacheco 2011; Buttice and Highton 2013; Toshkov 2015) . Gelman (2007) ба туухайны туухайны хоорондох холболтын талаар илүү ихийг олж авахын тулд Gelman (2007) үзнэ үү.
Вэбийн судалгааг жигнэх бусад аргуудын талаар Schonlau et al. (2009) , Bethlehem (2010) , Valliant and Dever (2011) . Онлайн самбар нь магадлалт түүвэрлэлт эсвэл магадлалын бус түүвэрлэлтийг ашиглаж болно. Онлайн самбар дээр илүү ихийг олж авахын тулд Callegaro et al. (2014) .
Заримдаа судлаачид магадлалын дээж ба магадлалын бус дээжүүд нь ижил төстэй чанарын тооцооллыг гаргадаг (Ansolabehere and Schaffner 2014) . Гэхдээ бусад харьцуулалтууд нь магадгүй магадлалын дээж нь илүү муу болохыг тогтоожээ (Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011) . Эдгээр ялгааны нэг шалтгаан нь магадлалын бус дээжүүд цаг хугацааны явцад сайжирсан явдал юм. Илүү магадлалын түүврийн аргыг илүү гутранги үзэл бодлын хувьд AAPOR-ийн үндэслэлгүй магадлал бүхий түүвэрлэлт (Baker et al. 2013) , (Baker et al. 2013) , түүнчлэн тайлангийн дүгнэлтийн дагуу тайлбарыг уншихыг зөвлөж байна.
- Хэрхэн асуух (хэсэг 3.5)
Conrad and Schober (2008) нь Ирээдүйн судалгааны асуулгыг танилцуулж, хянан засварласан бөгөөд энэ нь асуулт асуух ирээдүйн талаар янз бүрийн үзэл бодлыг санал болгодог. Couper (2011) нь ижил төстэй сэдвүүдийг хөндөж, Schober et al. (2015) нь шинэ тохиргоотой нийцсэн өгөгдөл цуглуулах аргуудын талаар сайн жишээ үзүүлж чадна. Schober and Conrad (2015) нь нийгэмд гарсан өөрчлөлтийг зохицуулахын тулд судалгааны судалгааны үйл явцыг үргэлжлүүлэн зохицуулах талаар илүү ерөнхий саналыг санал болгодог.
Tourangeau and Yan (2007) Lind et al. (2013) эмзэг асуудлын талаархи нийгмийн хэрэгцээтэй асуудлын талаархи судалгаа, Lind et al. (2013) нь компьютерээр удирдуулсан ярилцлагад хүмүүс илүү эмзэг мэдээллийг илчилж болох зарим шалтгааныг санал болгодог. Судалгаанд оролцооны оролцооны түвшинг дээшлүүлэхэд хүний ярилцлагад оролцогчийн үүрэг ролийн талаар Maynard and Schaeffer (1997) , Maynard, Freese, and Schaeffer (2010) , Conrad et al. (2013) , мөн Schaeffer et al. (2013) . Холимог горимын судалгааг Dillman, Smyth, and Christian (2014) үзнэ үү.
Stone et al. (2007) экологийн түргэвчилсэн үнэлгээ, холбогдох аргуудын номыг урт хугацааны эмчилгээнд санал болгодог.
Туршилт хийх талаар илүү их зөвлөгөө өгөхөд оролцогчдын хувьд тааламжтай, үнэ цэнэтэй туршлагыг олж авахын тулд Төлөвлөж буй дизайны арга (Dillman, Smyth, and Christian 2014) дээрхи ажлуудыг үзээрэй. Нийгмийн шинжлэх ухааны судалгааны Facebook програмыг ашиглах өөр нэгэн сонирхолтой жишээг Bail (2015) үзнэ үү.
- Том мэдээллийн эх сурвалжтай холбоотой судалгаа (хэсэг 3.6)
Judson (2007) судалгаа, захиргааны мэдээллийг "мэдээллийн нэгдмэл байдал" болгон нэгтгэх үйл явцыг тодорхойлж, энэ аргын зарим давуу талыг авч үзсэн бөгөөд зарим жишээг үзүүлэв.
Баяжсан тухай асуухад санал өгөхийг баталгаажуулахад олон удаа оролдлого хийсэн. Энэхүү уран зохиолын тоймыг Belli et al. (1999) , Ansolabehere and Hersh (2012) , Hanmer, Banks, and White (2014) , Berent, Krosnick, and Lupia (2016) . Berent, Krosnick, and Lupia (2016) нар Ansolabehere and Hersh (2012) өгсөн үр дүнг илүү эргэлзээтэйгээр харах боломжтой.
Каталистаас авсан мэдээллийн чанарын талаар Анктабэтер болон Херш нарыг урамшуулан дэмжиж байсан хэдий ч арилжааны борлуулагчдын бусад үнэлгээ нь урам зоригтой байгааг тэмдэглэх нь зүйтэй. Pasek et al. (2014) маркетингийн систем группын хэрэглэгчийн файлтай харьцуулахад чанар муутай байгааг олж тогтоожээ (энэ нь гурван нийлүүлэгчээс авсан мэдээлэл юм: Acxiom, Experian, InfoUSA). Өөрөөр хэлбэл, өгөгдлийн файл нь судлаачдын зөв гэж үзсэн судалгааны хариулттай тохирохгүй, хэрэглэгчийн файл олон тооны асуултын талаар мэдээлэл байхгүй, алдагдсан мэдээллийн загвар нь судалгааны дүнтэй (өөрөөр хэлбэл, дутуу өгөгдөл системчилсэн, санамсаргүй биш).
Судалгаа болон захиргааны мэдээллийн хоорондох холбоосын талаар дэлгэрэнгүй мэдээллийг Sakshaug and Kreuter (2012) , Schnell (2013) үзнэ үү. Dunn (1946) , Fellegi and Sunter (1969) (түүхэн), Larsen and Winkler (2014) (орчин үеийн) -ийг үзнэ үү. Үүнтэй төстэй аргууд нь компьютерийн шинжлэх ухаанд өгөгдлийн деприклаци, жишээ нь таних, нэр тааруулах, давхардсан илрүүлэлт, хоѐр рекордыг илрүүлэх гэх мэт нэрээр нэрлэгддэг (Elmagarmid, Ipeirotis, and Verykios 2007) . Хувийн мэдээллийг таних мэдээллийг дамжуулах шаардлагагүй холбоосыг бүртгэх хувийн нууцлалыг хадгалах арга барилууд байдаг (Schnell 2013) . Фэйсбүүкийн судлаачид өөрсдийн бүртгэлийг санал хураалтын зан төлөвтэй холбох аргыг боловсруулсан (Jones et al. 2013) ; Энэ холбоог 4-р бүлэгт (Bond et al. 2012) туршилтыг үнэлэхийн тулд энэ холбоог хийсэн болно. Баримт бичлэгийн зөвшөөрөл авах талаар илүү ихийг авахын тулд Sakshaug et al. (2012) .
Нийгмийн том хэмжээний судалгааг төрийн захиргааны бүртгэлд холбох өөр нэг жишээ бол Эрүүл мэнд, Тэтгэврийн судалгаа, Нийгмийн аюулгүй байдлын газар юм. Тухайн судалгааны талаархи дэлгэрэнгүй мэдээллийг зөвшөөрлийн журмын талаар мэдээлэл авахыг хүсвэл Olson (1996, 1999) үзнэ үү.
Захиргааны тэмдэглэлийн олон эх сурвалжийг мастер өгөгдөл файлд нэгтгэх процесс нь Каталистын үйл ажиллагаа нь зарим улсын засгийн газрын статистикийн албанд түгээмэл байдаг. Швед улсын Статистикийн хоёр судлаач энэ сэдвийн талаар дэлгэрэнгүй ном бичсэн (Wallgren and Wallgren 2007) . АНУ-ын нэг мужид энэ хандлагын жишээг (Майкл Sauver et al. (2011) County, Миннесота мужийн гэр) Sauver et al. (2011) нарыг үзнэ үү Sauver et al. (2011) . Захиргааны бүртгэлд гарч болох алдаануудын талаар дэлгэрэнгүй мэдээллийг Groen (2012) үзнэ үү.
Судлаачид судалгааны шинжлэх ухааны томоохон эх сурвалжийг ашиглаж болох өөр нэг арга бол тодорхой шинж чанартай хүмүүсийг түүвэрлэх хэлбэр юм. Харамсалтай нь, энэ арга нь хувийн нууцтай холбоотой асуултуудыг тавьж болно (Beskow, Sandler, and Weinberger 2006) .
Асуусан асуултад хариулахын тулд энэ аргыг би хэрхэн тайлбарласанаас шинэ зүйл биш юм. Статистик тоо баримтаар гурван том газар нутгийг холбосон: загварт тулгуурласан дараах үе шат (Little 1993) , заагласан (Rubin 2004) , жижиг хэмжээний тооцоо (Rao and Molina 2015) . Энэ нь мөн эмнэлгийн судалгаанд орлуулах хувьсагчийг ашиглахтай холбоотой юм (Pepe 1992) .
Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) -ийн өртөг, цаг хугацааны тооцоолол нь нэг нэмэлт судалгаагаар гарсан өртөгт илүү өртөг зардалтай бөгөөд дуудлагын өгөгдлийг цэвэрлэх, боловсруулалтын өртөг гэх мэт тогтмол зардлыг оруулдаггүй. Ерөнхийдөө асуусан асуумж нь тоон туршилттай төстэй өндөр тогтмол зардал болон бага хувьсах зардлуудтай байж болно (бүлэг 4-ийг үзнэ үү). Хөгжиж буй орнуудад гар утсанд суурилсан судалгаа хийх талаар илүү дэлгэрэнгүйг Dabalen et al. (2016) .
Илүү асууж тодруулахыг хүсч байгаа зүйлсийн талаар илүү сайн асуулт асуухын тулд илүү ихийг мэдэхийг зөвлөж байна (Rubin 2004) . Түүнчлэн хэрэв судлаачид олшруулсан асуултад хариулахдаа хувь хүний түвшний шинж чанараас илүү асар их тооны асуух асуултын талаар асуувал King and Lu (2008) , Hopkins and King (2010) нарын хандлагыг ашиглах нь ашигтай байж болох юм. Эцэст нь, Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) машины сургалтын аргуудын талаар илүү ихийг олж авахын тулд James et al. (2013) (дэлгэрэнгүй танилцуулга) эсвэл Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) (илүү дэвшилтэт).
Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) талаархи ёс зүйн нэг асуудал бол Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) тайлбарласан хүмүүсийн судалгаанд илэрч болохуйц эмзэг зан чанарыг илэрүүлэхэд ашиглагдах боломжтой юм.
