faoliyati

Key:

  • qiyinchilik darajasi: oson oson , o'rta o'rta , qattiq qiyin , juda qiyin juda qiyin
  • (Matematika talab matematika talab )
  • (Kodlashtirish talab kodlashni talab qiladi )
  • Ma'lumotlarni yig'ish ( Ma'lumotlarni yig'ish )
  • Sevimli ( mening sevimli )

  1. [ qiyin , matematika talab ] Bobda, men post-tabaqalanishi haqida juda ijobiy edi. Shu bilan birga, u har doim smeta sifatini yaxshilash emas. -Post tabaqalanishi mumkin smeta sifatini kamaytirish mumkin vaziyatni qurish. (Bir maslahat olish uchun qarang: Thomsen (1973) ).

  2. [ qiyin , Ma'lumotlarni yig'ish , kodlashni talab qiladi ] Dizayn va qurol mulk haqida so'rash Amazon MTurk bo'yicha nodavlat ehtimoli so'rovnoma o'tkazish ( "emasmi? Qurol, miltiq egalik qilayotgan, yoki oilangizda hech kimni qiladi yoki to'pponchasi, siz yoki sizning xonadonida yana kimdir?") Va qurol nazorati tomon munosabat ( "deb o'ylaysiz nima qurol egalik qilish, yoki qurol mulk nazorat qilish amerikaliklar huquqini himoya ko'proq uchun muhim hisoblanadi?").

    1. Sizning so'rov qancha vaqt oladi? Bu qancha turadi? Qanday namunadagi demografik AQSh aholisining demografik nisbatan qilasiz?
    2. Sizning misol yordamida qurol mulkchilik xom smeta nima?
    3. post-tabakalaşmaya yoki boshqa bir ibora yordamida namunadagi non-vakillik to'g'ri. Endi qurol mulkchilik smeta nima?
    4. Qanday bashorat qilish Pew Research Center eng so'nggi baholashga nisbatan qilasiz? har qanday mavjud bo'lsa, siz tafovutlarni bayon nima deb o'ylaysiz?
    5. qurol nazorati tomon munosabat uchun mashqlar 2-5 takrorlang. Sizning topilmalar qanday farq qiladi?

  3. [ juda qiyin , Ma'lumotlarni yig'ish , kodlashni talab qiladi ] Goel va hamkasblari (2016) Amazon MTurk haqida Pyu tadqiqot markazi tomonidan General Ijtimoiy Tadqiqotning (GSS) ni tanlang anketalar olingan 49 ko'p tanlov munosabati savollarga iborat bo'lmagan ehtimollik asoslangan so'rovnoma boshqariladi. Ular keyin model asosida post-tabakalaşmaya (Mr. P) yordamida ma'lumotlar non-vakillik uchun moslashtirish, va ehtimollik asoslangan GSS / Pew tadqiqotlar yordamida hisoblab shu bilan yo'lga smetasini solishtirish. MTurk bir xil so'rovnoma o'tkazish va GSS / Pyu eng so'nggi tur dan hisob-kitoblarga bilan belgilangan smeta solishtirish orqali 2a shakl va shakl 2B ko'paytirish uchun harakat (49 savollar ro'yxati ilova qarang-jadval A2).

    1. Solishtiring va Pyu va GSS dan natijalariga Natijalarni solishtirish.
    2. Solishtiring va MTurk so'rov natijalariga Natijalarni solishtirish Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

  4. [ o'rta , Ma'lumotlarni yig'ish , kodlashni talab qiladi ] Ko'p tadqiqotlar mobil telefon faoliyati ma'lumotlar o'z-o'zini hisobot chora-tadbirlar foydalaning. Bu tadqiqotchilar kirish xatti bilan o'z-o'zini xabar xatti solishtirish mumkin bo'lgan qiziqarli bo'lgan sekundlar (masalan, qarang Boase and Ling (2013) ). qo'ng'iroq va Matnlar, va ikki umumiy vaqt doirasida haqida so'rash ikki umumiy yurish-turish, "O'tgan hafta". "Kecha" va

    1. Agar ko'proq to'g'ri deb o'ylaysiz o'zini-hisobot chora-tadbirlar har qanday ma'lumotlarni, yig'ish oldin? Nima uchun?
    2. Sizning so'rov bo'lishi do'stlaringiz 5 yollash. qisqacha Bu 5 do'stlar timsoli qanday sarhisob qiling. Bu namunalar olish tartibi sizning hisob-kitoblarga xos tamoyillar ustida ogohlantiradi mumkin?
    3. ularni quyidagi micro-tadqiqot so'rang:
    • "Necha marta Kecha boshqalarni qo'ng'iroq qilish mobil telefondan foydalanish edi?"
    • "Qancha matnli xabarlar Kecha yuborish edi?"
    • "Necha marta oxirgi etti kun ichida boshqalarni qo'ng'iroq uchun mobil telefondan foydalanish edi?"
    • ularning telefon yoki xizmat provayderi tomonidan identifikatsiyadan sifatida tadqiqot so'ng, "ko'p marta yuborish yoki oxirgi etti kun ichida matnli xabarlarni / SMS qabul? uchun mobil telefondan foydalanish Qanday qilib", o'z foydalanish ma'lumotlarini tekshirish uchun so'rayman.
    1. Qanday o'zini-hisobot foydalanish ma'lumotlarini tizimga nisbatan anglatadi? Qaysi kamida aniq bo'lgan, eng to'g'ri?
    2. Endi (Agar sinf uchun bu faoliyat qilayotgan bo'lsangiz) siz sinfda boshqa odamlar ma'lumotlar bilan to'plangan ma'lumotlarni birlashtirish. Bu katta ma'lumotlar bilan, bir qismini (d) takrorlang.

  5. [ o'rta , Ma'lumotlarni yig'ish ] Schuman va Presser (1996) , deb savol farmoyishlari savollarga o'rtasidagi munosabatlarning ikki turi muhim edi bahslasha: ikki savol o'ziga xosligi shu darajada bo'lgan qismi-qismi savollarga (masalan, ikkita prezidentlikka nomzodlar reytinglari); va umumiy savol yanada aniq savol quyidagicha qismi-butun savollar (masalan, "sizga ishingizda qanchalik xursand?" so'rab ortidan "hayotingizda bilan siz qanday rozi?").

    Yanada savol tartibida ta'siridan ikki turdagi: mustahkamlik ta'siri keyinchalik savolga javob (ular boshqaa bo'ladi ko'ra) yaqinroq oldingi savolga berilgan olib paydo; ikki savollarga javob o'rtasida katta farq bor qachon paydo ta'sir farq.

    1. Agar katta savol tartibi ta'sir, siz katta tartibi ta'sir qiladi deb o'ylayman qismi-butun savollarga bir juft va tartibi muhim emas, deb o'ylayman savollarga boshqa juft bo'ladi, deb o'ylayman, bir qismi-qismi savollarga bir juft yaratish. Sizning savollaringiz sinash uchun MTurk bo'yicha tadqiqot tajriba ishga tushirish.
    2. qismi-qismi ta'siri siz yaratishga qodir edi qanday katta edi? U bir mustahkamlik yoki kontrast ta'sir edi?
    3. qismi-butun ta'siri siz yaratishga qodir edi qanday katta edi? U bir mustahkamlik yoki kontrast ta'sir edi?
    4. Agar tartibi muhim, deb o'ylayman bermadi sizning jufti bir savol tartibi ta'siri bor edi?

  6. [ o'rta , Ma'lumotlarni yig'ish ] Schuman va tikuv, ish asosida Moore (2002) qo'shimcha va subtractive: Savol tartibi ta'siri alohida o'lchov ta'riflaydi. kontrast va mustahkamlik ta'siri bir-biriga, qo'shimcha nisbatan ikki unsurlar respondentlarning baholash natijasida ishlab chiqariladi va respondentlar savollar solayotgan qaysi ichida katta doirasida yanada sezgir qilingan paytda subtractive ta'sir ishlab chiqarilgan bo'lsa-da. O'qing Moore (2002) , keyin loyihalashtirish va qo'shimcha yoki subtractive ta'sir namoyish qilish MTurk bo'yicha tadqiqot tajriba ishlatish.

  7. [ qiyin , Ma'lumotlarni yig'ish ] Kristofer Antoun va hamkasblari (2015) MTurk, Craigslist, Google AdWords va Facebook: to'rt xil onlayn rekruting manbalardan olingan qulaylik namunalarini taqqoslab o'rganish o'tkazildi. Oddiy so'rovnoma loyihalashtirish va kamida ikki xil onlayn rekruting manbalar orqali ishtirokchilarni jalb (ular ishlatiladigan to'rt manbadan turli manbalar bo'lishi mumkin Antoun et al. (2015) ).

    1. Turli manbalardan o'rtasida, pul va vaqt jihatidan armiyada boshiga necha, solishtiring.
    2. turli manbalardan olingan namunalar tarkibini solishtiring.
    3. namunalari orasida ma'lumotlar sifatini solishtiring. Respondentlarning ma'lumotlar sifatini o'lchash haqida g'oyalar, qarang Schober et al. (2015) .
    4. O'zingiz yoqtirgan manbai nima? Nima uchun?

  8. [ o'rta ] YouGov, internet asoslangan bozor tadqiqot firmasi, Buyuk Britaniyada haqida 800.000 respondentlarning bir Panelning onlayn so'rovlar o'tkazildi va Buyuk Britaniya saylovchilar ovoz yo qolishi EI referendum (ya'ni, Brexit) natija oldindan janob R ishlatiladi yoki Evropa Ittifoqi tark.

    YouGov statistika modeli batafsil bayoni erda (https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/). Taxminan aytganda, YouGov 2015 umumiy saylov ovoz tanlash, yoshi, malakasi, jinsi, intervyu sanasi, shuningdek orasida taxmin qilish, ular Birinchidan, ular YouGov Ishtirokchilardan olingan ma'lumotlarni ishlatiladi. Yashayotgan saylovchilar asosida turlarga saylovchilari bo'linishida ovoz kim tark ovoz berish niyatidamiz har bir saylovchi turdagi kishi nisbati. Ular 2015 Britaniya saylov yondoshuv (Besh) saylov silindirlerinden ishtirok tasdiqlangan post-saylov yuzma-yuz so'rovnoma orqali har bir saylovchi turdagi ishtirok taxmin. Nihoyat, ular, umumiy saylov va axborot atrofida dan YouGov tadqiqot ma'lumotlar juda ko'p odamlar uchun ovoz qanday besh ba'zi qo'shimcha ma'lumotlar bilan eng so'nggi yilgi aholi sanog'iga va yillik Aholisi Tadqiqotning (asosida saylovchilar har bir saylovchi turdagi bor qancha odamlar taxmin har bir saylov har bir partiya).

    Uch kun ovoz oldin, YouGov izni uchun ikki nuqta qo'rg'oshin ko'rsatdi. ovoz berish arafasida, poll (49-51 qoladi) qo'ng'iroq qilish juda yaqin ko'rsatdi. final on--kun ishda (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/) qoling foydasiga 48/52 bashorat. Aslida, bu smeta to'rt ball yakuniy natijani (52-48 qo'y) o'tkazib yuborilgan.

    1. noto'g'ri ketgan bo'lishi mumkin, nima baholash uchun bu bobda muhokama umumiy tadqiqot xato asoslarini foydalaning.
    2. saylov (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) keyin YouGov javobi tushuntirdi: «Bu tufayli ishtiroki uchun katta qismi ko'rinadi - bir narsa deb biz bunday nozik muvozanatli poyga natijasiga muhim bo'ladi, barcha birgalikda aytgan. Respondentlarning bo'lsin o'tgan umumiy saylovlarda ovoz va umumiy saylovlar yuqorida bir ishtirok darajasi, ayniqsa Shimolda modelini, xafa edi, biz ishtirok model, qisman asoslangan edi. "Bu doirasida (a) uchun javob o'zgartirish qiladimi?

  9. [ o'rta , kodlashni talab qiladi ], Shakl 3.1 vakillik xatolar har misol uchun bir simülasyonunu yozing.

    1. Bu xatolar aslida amalga bekor vaziyatni yaratish.
    2. xatolar bir-biriga aralash bir vaziyatni yaratish.

  10. [ juda qiyin , kodlashni talab qiladi ] Blumenstock va hamkasblari tadqiqot (2015) tadqiqot javob oldindan raqamli iz ma'lumotlarni foydalanishingiz mumkin, bir ta'lim mashinasi modelini qurish ishtirok. Endi, boshqa ma'lumotlar bilan bir xil narsa sinash uchun boryapmiz. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) Facebook individual xususiyatlari va sifatlarni oldindan mumkin sevadi deb topildi. Qizig'i shundaki, bu bashorati ham aniqroq do'stlari va hamkasblari qaraganda bo'lishi mumkin (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. O'qing Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) http://mypersonality.org/: Ularning ma'lumotlar shu yerda mavjud, va rasm 2. ko'paytirish
    2. Endi, 3-shakl ko'paytirish.
    3. http://applymagicsauce.com/: Nihoyat, o'z Facebook ma'lumotlar o'z modelini harakat qiling. Qanday yaxshi bu siz uchun ishlaydi?

  11. [ o'rta ] Toole et al. (2015) mobil telefonlar dan foydalanish qo'ng'iroq batafsil yozuvlar (CDR) jami ishsizlik yo'nalishlarini bashorat qilish.

    1. Solishtiring va dizayn farq Toole et al. (2015) bilan Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Agar CDR, an'anaviy anketalar almashtirish, ularni to'ldiradi yoki ishsizlik kuzatish uchun hukumat siyosat uchun barcha foydalanish kerak emas, deb o'ylaysiz? Nima uchun?
    3. Nima dalil CDR to'liq ishsizlik darajasi an'anaviy tadbirlarni almashtirish mumkin, deb sizni ishontirish edi?

Powered by Open Review Toolkit