Nini kusoma ijayo

• Utangulizi (kifungu 3.1)

Mandhari nyingi katika sura hii zimekubaliwa pia katika anwani za hivi karibuni za urais katika Chama cha Marekani cha Utafiti wa Umma (AAPOR), kama vile Dillman (2002) , Newport (2011) , Santos (2014) , na Link (2015) .

Kwa zaidi juu ya tofauti kati ya utafiti wa utafiti na mahojiano ya kina, angalia Small (2009) . Kuhusiana na mahojiano ya kina ni familia ya njia inayoitwa ethnography. Katika utafiti wa ethnografia, watafiti kwa ujumla hutumia muda mwingi na washiriki katika mazingira yao ya asili. Kwa zaidi juu ya tofauti kati ya ethnography na mahojiano kina, angalia Jerolmack and Khan (2014) . Kwa zaidi juu ya ethnography digital, angalia Pink et al. (2015) .

Maelezo yangu ya historia ya uchunguzi wa utafiti ni mfupi sana kuingiza maendeleo mengi ya kusisimua yamefanyika. Kwa historia zaidi ya kihistoria, ona Smith (1976) , Converse (1987) , na Igo (2008) . Kwa zaidi juu ya wazo la tafiti tatu za uchunguzi wa utafiti, angalia Groves (2011) na Dillman, Smyth, and Christian (2008) (ambayo huvunja tofauti tatu tofauti).

Groves and Kahn (1979) hutoa peek ndani ya mpito kutoka kwa kwanza hadi zama za pili katika utafiti wa utafiti kwa kufanya kulinganisha kwa kichwa kwa kichwa kulinganisha kati ya uso kwa uso na utafiti wa simu. ( ??? ) kuangalia nyuma katika maendeleo ya kihistoria ya mbinu random-tarakimu-kupiga simu.

Kwa maelezo zaidi utafiti wa utafiti umebadilika katika siku za nyuma kwa kukabiliana na mabadiliko katika jamii, ona Tourangeau (2004) , ( ??? ) , na Couper (2011) .

• Kuomba dhidi ya kuchunguza (kifungu 3.2)

Nguvu na udhaifu wa kuuliza na kuzingatia wamejadiliwa na wanasaikolojia (kwa mfano, Baumeister, Vohs, and Funder (2007) ) na wanasosholojia (kwa mfano, Jerolmack and Khan (2014) , Maynard (2014) , Cerulo (2014) , Vaisey (2014) , Jerolmack and Khan (2014) ] Tofauti kati ya kuuliza na kuzingatia pia hutokea katika uchumi, ambapo watafiti wanasema juu ya mapendekezo yaliyotajwa na yaliyofunuliwa.Kwa mfano, mtafiti anaweza kuuliza washiriki kama wanapendelea kula ice cream au kwenda kwenye gym (alisema mapendekezo), au anaweza kuchunguza ni mara ngapi watu hula ice cream na kwenda kwenye mazoezi (yaliyofunuliwa). Kuna shaka kubwa juu ya aina fulani za data Hausman (2012) katika uchumi kama ilivyoelezwa katika Hausman (2012) .

Mandhari kuu kutoka kwa mjadala huu ni kwamba tabia iliyosiriwa sio sahihi wakati wote. Lakini, kama ilivyoelezwa katika sura ya 2, vyanzo vingi vya data haviwezi kuwa sahihi, huenda havikusanywa kwenye sampuli ya riba, na huenda haipatikani kwa watafiti. Kwa hivyo, nadhani kuwa, katika hali fulani, tabia ya taarifa inaweza kuwa na manufaa. Zaidi ya hayo, kichwa cha pili kuu kutoka kwa mjadala huu ni kwamba ripoti kuhusu hisia, maarifa, matarajio, na maoni sio sahihi wakati wote. Lakini, ikiwa taarifa kuhusu hali hizi za ndani zinahitajika na watafiti-ama kusaidia kuelezea tabia fulani au kama kitu kinachoelezwa-kisha kuuliza inaweza kuwa sahihi. Bila shaka, kujifunza kuhusu nchi za ndani kwa kuuliza maswali inaweza kuwa shida kwa sababu wakati mwingine washiriki wenyewe hawajui hali zao za ndani (Nisbett and Wilson 1977) .

• Hitilafu ya jumla ya uchunguzi (kifungu 3.3)

Sura ya 1 ya Groves (2004) ina kazi nzuri ya kuunganisha nenosiri la kawaida lisilopatikana linatumiwa na watafiti wa uchunguzi kuelezea mfumo wa kosa la utafiti wa jumla. Kwa matibabu ya urefu wa kitabu cha mfumo wa jumla wa makosa ya utafiti, ona Groves et al. (2009) , na kwa maelezo ya kihistoria, ona Groves and Lyberg (2010) .

Wazo la kupoteza makosa katika upendeleo na kutofautiana pia huja katika kujifunza mashine; ona, kwa mfano, sehemu ya 7.3 ya Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) . Hii mara nyingi husababisha watafiti kuzungumza biashara ya "ubaguzi-tofauti".

Kwa suala la uwakilishi, utangulizi mkubwa juu ya masuala ya ubaguzi usio na hisia na yasiyo ya kupinga ni ripoti ya Baraza la Utafiti wa Taifa la Nonresponse katika Utafiti wa Sayansi za Jamii: Agenda ya Utafiti (2013) . Maelezo ya ziada muhimu yanatolewa na Groves (2006) . Pia, masuala maalum ya Journal ya Takwimu rasmi , Umma wa Maoni ya Quarterly , na Annals ya Chuo Kikuu cha Marekani cha Sayansi za Kisiasa na Kijamii zimechapishwa juu ya mada yasiyo ya majibu. Hatimaye, kuna kweli njia nyingi za kuhesabu kiwango cha majibu; Mbinu hizi zinaelezewa kwa undani katika ripoti ya Chama cha Marekani cha Watafiti wa Umma (AAPOR) ( ??? ) .

Kwa zaidi juu ya uchaguzi wa 1936 Literary Digest , ona Bryson (1976) , Squire (1988) , Cahalan (1989) , na Lusinchi (2012) . Kwa mjadala mwingine wa uchaguzi huu kama onyo la mfano dhidi ya ukusanyaji wa data Gayo-Avello (2011) , angalia Gayo-Avello (2011) . Mwaka wa 1936, George Gallup alitumia aina ya kisasa ya sampuli na aliweza kutoa makadirio sahihi zaidi na sampuli ndogo sana. Mafanikio ya Gallup juu ya Literary Digest ilikuwa muhimu katika maendeleo ya uchunguzi wa utafiti kama ilivyoelezwa katika sura ya 3 ya @ converse_survey_1987; sura ya 4 ya Ohmer (2006) ; na sura ya 3 ya @ igo_averaged_2008.

Kwa suala la kipimo, rasilimali kubwa ya kwanza ya kubuni maswali ni Bradburn, Sudman, and Wansink (2004) . Kwa matibabu ya juu zaidi, angalia Schuman and Presser (1996) , ambayo inazingatia hasa maswali ya tabia, na Saris and Gallhofer (2014) , ambayo ni ya jumla. Njia tofauti ya kipimo ni kuchukuliwa katika psychometrics, kama ilivyoelezwa katika ( ??? ) . Zaidi juu ya kutayarisha inapatikana katika Presser and Blair (1994) , Presser et al. (2004) , na sura ya 8 ya Groves et al. (2009) . Kwa maelezo zaidi juu ya majaribio ya uchunguzi, angalia Mutz (2011) .

Kwa kiasi cha gharama, classic, matibabu ya muda mrefu matibabu ya biashara kati ya gharama za uchunguzi na makosa ya utafiti ni Groves (2004) .

• Nani kuuliza (kifungu cha 3.4)

Matibabu mawili ya urefu wa kitabu cha urefu wa sampuli na uwezekano wa kawaida ni Lohr (2009) (zaidi ya utangulizi) na Särndal, Swensson, and Wretman (2003) (zaidi ya juu). Utaratibu wa urefu wa kitabu cha urefu wa kitabu na utaratibu unaohusiana ni Särndal and Lundström (2005) . Katika baadhi ya mipangilio ya umri wa digital, watafiti wanajua kidogo kuhusu mashirika yasiyo ya barua pepe, ambayo haikuwa mara nyingi kweli katika siku za nyuma. Aina tofauti za marekebisho yasiyofaa yanawezekana wakati watafiti wana habari kuhusu wasio na maoni, kama ilivyoelezwa na Kalton and Flores-Cervantes (2003) na Smith (2011) .

Utafiti wa Xbox na W. Wang et al. (2015) hutumia mbinu inayojulikana kama regression (multi -vel regression) na "post-stratification" ("Mheshimiwa P.") ambayo inaruhusu watafiti kuchunguza kundi ina maana hata wakati kuna wengi, makundi mengi. Ingawa kuna mjadala kuhusu ubora wa makadirio kutoka kwa mbinu hii, inaonekana kama eneo linaloahidi kuchunguza. Mbinu hiyo ilitumiwa kwanza kwenye Park, Gelman, and Bafumi (2004) , na kumekuwa na matumizi na mjadala baadae (Gelman 2007; Lax and Phillips 2009; Pacheco 2011; Buttice and Highton 2013; Toshkov 2015) . Kwa zaidi juu ya uhusiano kati ya uzito wa mtu binafsi na uzito wa kikundi, ona Gelman (2007) .

Kwa njia nyingine za kupima uchunguzi wa wavuti, angalia Schonlau et al. (2009) , Bethlehem (2010) , na Valliant and Dever (2011) . Paneli za mtandaoni zinaweza kutumia sampuli au uwezekano wa sampuli isiyowezekana. Kwa zaidi kwenye paneli za mtandao, ona Callegaro et al. (2014) .

Wakati mwingine, watafiti wamegundua kwamba uwezekano wa sampuli na sampuli ambazo haziwezekani zinazalisha makadirio ya ubora sawa (Ansolabehere and Schaffner 2014) , lakini kulinganisha wengine wamegundua kuwa sampuli (Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011) hufanya mbaya zaidi (Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011) . Sababu moja ya uwezekano wa tofauti hizi ni kwamba sampuli zisizowezekana zimeongezeka baada ya muda. Kwa maoni zaidi ya tamaa ya mbinu zisizo na uwezekano wa sampuli tazama AAPOR Task Force juu ya Sura isiyowezekana (Baker et al. 2013) , na mimi pia kupendekeza kusoma maoni ambayo ifuata ripoti ya muhtasari.

• Jinsi ya kuuliza (kifungu 3.5)

Conrad and Schober (2008) ni kiasi kilichopangwa kinachojulikana kama Kuangalia Mahojiano ya Utafiti wa Baadaye , na hutoa maoni mbalimbali kuhusu siku zijazo za kuuliza maswali. Couper (2011) inazungumzia mandhari sawa, na Schober et al. (2015) kutoa mfano mzuri wa jinsi mbinu za kukusanya data ambazo zimewekwa kwenye mazingira mapya zinaweza kusababisha data ya ubora wa juu. Schober and Conrad (2015) kutoa hoja zaidi juu ya kuendelea kurekebisha mchakato wa uchunguzi wa utafiti ili kufanana na mabadiliko katika jamii.

Tourangeau and Yan (2007) masuala ya mapitio ya kupendeza kwa kijamii katika maswali nyeti, na Lind et al. (2013) hutoa baadhi ya sababu zinazowezekana kwa nini watu wanaweza kufichua taarifa nyeti zaidi kwenye mahojiano yaliyosimamiwa na kompyuta. Kwa zaidi juu ya jukumu la washiriki wa wanadamu katika kuongeza viwango vya ushiriki katika tafiti, angalia Maynard and Schaeffer (1997) , Maynard, Freese, and Schaeffer (2010) , Conrad et al. (2013) , na Schaeffer et al. (2013) . Kwa zaidi juu ya tafiti za mchanganyiko wa mode, ona Dillman, Smyth, and Christian (2014) .

Stone et al. (2007) kutoa matibabu ya urefu wa kitabu cha tathmini ya wakati wa mazingira na mbinu zinazohusiana.

Kwa ushauri zaidi juu ya kufanya tafiti uzoefu wa kufurahisha na wa thamani kwa washiriki, angalia kazi kwenye Njia ya (Dillman, Smyth, and Christian 2014) . Kwa mfano mwingine wa kuvutia wa kutumia programu za Facebook kwa tafiti za sayansi ya kijamii, angalia Bail (2015) .

• Uchunguzi unaohusishwa na vyanzo vya data kubwa (kifungu 3.6)

Judson (2007) anaeleza mchakato wa kuchanganya tafiti na data za utawala kama "ushirikiano wa habari" na kujadili faida fulani za njia hii, pamoja na kutoa mifano fulani.

Kuhusu kuuliza kustawi, tumekuwa na majaribio mengi ya awali ya kuthibitisha kura. Kwa maelezo ya kina ya vitabu hivi, ona Belli et al. (1999) , Ansolabehere and Hersh (2012) , Hanmer, Banks, and White (2014) , na Berent, Krosnick, and Lupia (2016) . Angalia Berent, Krosnick, and Lupia (2016) kwa mtazamo zaidi wa wasiwasi wa matokeo yaliyotolewa katika Ansolabehere and Hersh (2012) .

Ni muhimu kutambua kwamba ingawa Ansolabehere na Hersh walihamasishwa na ubora wa data kutoka kwa Kikatalist, tathmini nyingine za wauzaji wa kibiashara wamekuwa na shauku kidogo. Pasek et al. (2014) imepata ubora duni wakati data kutoka utafiti ilifananishwa na faili ya walaji kutoka kwa Group Marketing Systems (ambayo yenyewe iliunganisha data kutoka kwa watoa huduma tatu: Acxiom, Experian, na InfoUSA). Hiyo ni, faili ya data haifani na majibu ya uchunguzi ambayo watafiti walitarajia kuwa sahihi, faili ya walaji haikuwa na data kwa idadi kubwa ya maswali, na muundo wa data unaokufa ulihusishwa na thamani ya uchunguzi uliohesabiwa (kwa maneno mengine, kukosa data ilikuwa ya utaratibu, si ya random).

Kwa zaidi juu ya kuunganisha rekodi kati ya tafiti na data za utawala, angalia Sakshaug and Kreuter (2012) na Schnell (2013) . Kwa zaidi juu ya uhusiano wa rekodi kwa ujumla, ona Dunn (1946) na Fellegi and Sunter (1969) (historia) na Larsen and Winkler (2014) (kisasa). Mbinu kama hiyo pia zimeandaliwa katika sayansi ya kompyuta chini ya majina kama vile upunguzaji wa data, kitambulisho cha mfano, jina vinavyolingana, kugundua duplicate, na kugundua rekodi mbili (Elmagarmid, Ipeirotis, and Verykios 2007) . Kuna pia njia za kuhifadhi faragha za kurekodi uhusiano ambao hauhitaji uhamisho wa habari za kutambua binafsi (Schnell 2013) . Watafiti kwenye Facebook walianzisha utaratibu wa kuhusisha kumbukumbu zao kwa tabia ya kupiga kura (Jones et al. 2013) ; ushirikiano huu ulifanyika kutathmini jaribio ambalo nitakuambia juu ya sura ya 4 (Bond et al. 2012) . Kwa zaidi juu ya kupata kibali cha kuunganisha rekodi, angalia Sakshaug et al. (2012) .

Mfano mwingine wa kuunganisha uchunguzi mkubwa wa kijamii kwa rekodi za utawala wa serikali unatoka kwa Utafiti wa Afya na Kustaafu na Utawala wa Usalama wa Jamii. Kwa zaidi juu ya utafiti huo, ikiwa ni pamoja na taarifa kuhusu utaratibu wa ridhaa, angalia Olson (1996, 1999) .

Mchakato wa kuchanganya vyanzo vingi vya kumbukumbu za utawala katika datafile ya bwana-mchakato ambao Katalist huajiri-ni kawaida katika ofisi za takwimu za serikali za kitaifa. Watafiti wawili kutoka Takwimu Sweden wameandika kitabu kina juu ya mada (Wallgren and Wallgren 2007) . Kwa mfano wa mbinu hii katika kata moja huko Marekani (Olmstead County, Minnesota; nyumba ya Kliniki ya Mayo), angalia Sauver et al. (2011) . Kwa zaidi juu ya makosa ambayo yanaweza kuonekana katika rekodi za utawala, angalia Groen (2012) .

Njia nyingine ambayo watafiti wanaweza kutumia vyanzo vya data kubwa katika utafiti wa utafiti ni kama sura ya sampuli kwa watu wenye tabia maalum. Kwa bahati mbaya, mbinu hii inaweza kuongeza maswali kuhusiana na faragha (Beskow, Sandler, and Weinberger 2006) .

Kuhusu kuongezeka kwa kuuliza, mbinu hii sio mpya kama inaweza kuonekana kutoka kwa jinsi nilivyoielezea. Ina uhusiano mkubwa na maeneo makuu matatu katika takwimu: baada ya kupangiliwa baada ya kutayarishwa (Little 1993) , imputation (Rubin 2004) , na makadirio ya eneo ndogo (Rao and Molina 2015) . Pia inahusiana na matumizi ya vigezo vya upasuaji katika utafiti wa matibabu (Pepe 1992) .

Makadirio ya gharama na muda katika Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) zinarejea zaidi kwa gharama tofauti-gharama ya uchunguzi mmoja wa ziada-na usijumuishe gharama za kudumu kama gharama ya kusafisha na kusindika data ya wito. Kwa ujumla, kuongezeka kwa kuuliza kunaweza kuwa na gharama kubwa za gharama na gharama za chini za kutofautiana na za majaribio ya digital (tazama sura ya 4). Kwa zaidi juu ya tafiti za simu za mkononi katika nchi zinazoendelea, ona Dabalen et al. (2016) .

Kwa mawazo juu ya jinsi ya kufanya kuimarisha kuuliza vizuri, Ningependa kupendekeza kujifunza zaidi juu ya imputation nyingi (Rubin 2004) . Pia, ikiwa watafiti wanasisitiza kuuliza huduma kuhusu jumla ya hesabu, badala ya sifa za kila mtu, basi mbinu za King and Lu (2008) na Hopkins and King (2010) zinaweza kuwa na manufaa. Hatimaye, kwa zaidi kuhusu mbinu za kujifunza mashine huko Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) , angalia James et al. (2013) (zaidi ya utangulizi) au Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) (zaidi ya juu).

Suala moja la maadili kuhusiana na kuimarishwa kuuliza ni kwamba inaweza kutumika kwa kuzingatia sifa nyeti ambazo watu hawawezi kuchagua kufichunguza katika utafiti kama ilivyoelezwa Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) .