akitiyan

Key:

  • ìyí ti isoro: rorun rorun , alabọde alabọde , lile lile , Gan lile gan lile
  • nilo eko isiro ( nilo eko isiro )
  • nilo ifaminsi ( nbeere ifaminsi )
  • data gbigba ( data gbigba )
  • ayanfẹ mi ( iferanju mi )

  1. [ lile , nilo eko isiro ] Ni awọn ipin, mo wà gan rere nipa post-stratification. Sugbon, o ko ni nigbagbogbo mu awọn didara ti nkan. Òrùka a ipo ibi ti le fí-stratification le dinku awọn didara nkan. (Fun kan ofiri, wo Thomsen (1973) ).

  2. [ lile , data gbigba , nbeere ifaminsi ] Design ati ki o se kan ti kii-iṣeeṣe iwadi lori Amazon MTurk lati beere nipa ibon nini ( "Ṣe o, tabi wo ni ẹnikẹni ninu ile rẹ, ara kan ibon, ibọn tabi ibon? Se ti o tabi ẹnikan ninu ìdílé rẹ?") Ati ihuwa si awọn ibon iṣakoso ( "Kini o ro ni diẹ pataki-lati dabobo awọn ọtun ti America lati ara awon ibon, tabi lati sakoso ibon nini?").

    1. Bi o gun ni rẹ iwadi ya? Elo ni o jẹ? Bawo ni o ṣe awọn iṣesi ti rẹ ayẹwo afiwe si iṣesi ti awọn US olugbe?
    2. Ohun ni aise ti siro ti ibon nini lilo rẹ ayẹwo?
    3. Ti o tọ fun awọn ti kii-representativeness ti rẹ sample lilo post-stratification tabi diẹ ninu awọn miiran ilana. Bayi ohun ti o jẹ ti awọn ti siro ti ibon nini?
    4. Bawo ni o ṣe rẹ nkan afiwe si awọn ti titun ti siro lati Pew Iwadi ile-iṣẹ? Kini o ro se alaye awọn discrepancies, ti o ba ti wa ni eyikeyi?
    5. Tun awọn idaraya 2-5 fun iwa si ibon Iṣakoso. Bawo ni o ṣe rẹ awari yatọ?

  3. [ gan lile , data gbigba , nbeere ifaminsi ] Goel ati awọn araa (2016) ti a nṣakoso a ti kii-iṣeeṣe-orisun iwadi wa ninu ti awọn 49 ọpọ-wun attitudinal ibeere kale lati ni Gbogbogbo Social iwadi (GSS) ki o si yan iwadi nipa awọn Pew Iwadi ile-iṣẹ lori Amazon MTurk. Nwọn ki o si ṣatunṣe fun awọn ti kii-representativeness ti data nipa lilo awoṣe-orisun post-stratification (Ogbeni P), ati afiwe awọn ni titunse nkan pẹlu awọn ti ifoju lilo iṣeeṣe-orisun GSS / Pew iwadi. Se kanna iwadi lori MTurk ati ki o gbiyanju lati tun Figure 2A si Figure 2B nipa wé rẹ titunse nkan pẹlu awọn nkan lati awọn julọ to šẹšẹ iyipo ti GSS / Pew (Wo Àfikún Table A2 fun awọn akojọ ti awọn 49 ibeere).

    1. Afiwe ki o si ṣe yàtọ sí rẹ esi si awọn esi lati Pew ati GSS.
    2. Afiwe ki o si ṣe yàtọ sí rẹ esi si awọn esi lati MTurk iwadi ni Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

  4. [ alabọde , data gbigba , nbeere ifaminsi ] Ọpọlọpọ awọn ẹrọ lo ara-Iroyin igbese ti foonu alagbeka aṣayan iṣẹ-ṣiṣe data. Eleyi jẹ ẹya awon eto ibi ti awọn oluwadi le afiwe ara-royin iwa pẹlu ibuwolu iwa (wo eg, Boase and Ling (2013) ). Meji wọpọ iwa lati beere nipa ti wa ni pipe ati ki o nkọ ọrọ, ati meji wọpọ akoko awọn fireemu ni o wa "lana" ati "ninu awọn ti o ti kọja ọsẹ."

    1. Ṣaaju ki o to gba eyikeyi data, eyi ti o ti ara-Iroyin igbese o ro jẹ diẹ deede? Kí nìdí?
    2. Sise 5 ti awọn ọrẹ rẹ lati wa ninu rẹ iwadi. Jọwọ ni soki akopọ bi awon 5 ọrẹ won apere. O le yi iṣapẹẹrẹ ilana jeki kan pato siwaju ninu rẹ nkan?
    3. Jọwọ beere wọn awọn wọnyi bulọọgi-iwadi:
    • "Bawo ni ọpọlọpọ igba ni o lo foonu alagbeka lati pe awọn miran lana?"
    • "Bawo ni ọpọlọpọ ọrọ awọn ifiranṣẹ ni o ti fi lana?"
    • "Bawo ni ọpọlọpọ igba ni o lo foonu alagbeka rẹ lati pe awon miran ninu awọn ti o kẹhin ọjọ meje?"
    • "Bawo ni ọpọlọpọ igba ti ṣe ti o lo foonu alagbeka rẹ lati fi tabi gba awọn ọrọ awọn ifiranṣẹ / SMS ni kẹhin ọjọ meje?" Lọgan ti iwadi jẹ pari, beere lati ṣayẹwo wọn lilo data bi ibuwolu nipa wọn foonu rẹ tabi olupese iṣẹ.
    1. Báwo ni ara-Iroyin lilo afiwe lati wọle data? Eyi ti o jẹ julọ deede, ti o jẹ kere deede?
    2. Bayi darapọ awọn data ti o ti gbà pẹlu awọn data lati miiran eniyan ninu rẹ kilasi (ti o ba ti wa ni n yi aṣayan iṣẹ-ṣiṣe fun a kilasi). Pẹlu yi o tobi eko, tun apa (d).

  5. [ alabọde , data gbigba ] Schuman ati Presser (1996) jiyan wipe ibeere ibere yoo pataki fun meji orisi ti ajosepo laarin awọn ibeere: apakan-apa ibeere ibi ti meji ibeere ni o wa ni awọn ipele kanna ti pato (fun apẹẹrẹ iwontun-wonsi ti awọn meji ajodun oludije); ati apakan-gbogbo ibeere ibi ti a gbogboogbo ibeere wọnyi kan diẹ pato ibeere (eg béèrè "Bawo ni inu didun ni o wa ti o pẹlu iṣẹ rẹ?" atẹle nipa "Bawo ni inu didun ni o wa ti o pẹlu aye re?").

    Nwọn si siwaju se apejuwe meji orisi ti ibeere ibere ipa: aitasera ipa waye nigbati ti şe si a nigbamii ibeere ti wa ni mu jo (ju ti won yoo bibẹkọ ti wa ni) si awon ti fi fun ohun sẹyìn ibeere; yàtọ sí ipa waye nigba ti nibẹ ni o wa tobi iyato laarin şe si meji ibeere.

    1. Ṣẹda a bata ti apakan-apa ibeere ti o ro yoo ni kan ti o tobi ibeere ibere ipa, a bata ti ara-gbogbo ibeere ti o ro yoo ni kan ti o tobi ibere ipa, ati awọn miiran bata ti ibeere ti ibere ti o ro yoo ni pataki. Ṣiṣe kan iwadi ṣàdánwò on MTurk lati se idanwo rẹ ibeere.
    2. Bi o tobi ti o wà ni apa-apa ipa wà ti o ni anfani lati ṣẹda? Je o kan aitasera tabi itansan ipa?
    3. Bi o tobi ti o wà ni apa-gbogbo ipa wà ti o ni anfani lati ṣẹda? Je o kan aitasera tabi itansan ipa?
    4. Wà nibẹ a ibeere ibere ipa ninu rẹ bata ibi ti o ti ko ro aṣẹ yoo pataki?

  6. [ alabọde , data gbigba ] Ilé lori ise ti Schuman ati Presser, Moore (2002) apejuwe kan lọtọ wonyi ni ti ibeere ibere ipa: aropo ati subtractive. Nigba ti itansan ati aitasera ipa ti wa ni produced bi a Nitori ti idahun si 'ayewo ti awọn meji ohun ni ibatan si kọọkan miiran, aropo ati subtractive ipa ti wa ni produced nigba ti idahun si ti wa ni ṣe siwaju sii kókó si tobi ilana laarin eyi ti awọn ibeere ti wa ni farahan. Ka Moore (2002) , ki o si ṣe ọnà rẹ ati ṣiṣe awọn a iwadi ṣàdánwò on MTurk lati fi aropo tabi subtractive ipa.

  7. [ lile , data gbigba ] Christopher Antoun ati awọn araa (2015) waiye a iwadi wé awọn wewewe ayẹwo gba lati mẹrin ti o yatọ online igbanisiṣẹ awọn orisun: MTurk, lisiti, Google AdWords ati Facebook. Ṣe ọnà rẹ kan ti o rọrun iwadi ati ki o sise olukopa nipasẹ o kere ju meji ti o yatọ online igbanisiṣẹ orisun (ti won le jẹ ti o yatọ awọn orisun lati mẹrin orisun lo ninu Antoun et al. (2015) ).

    1. Afiwe awọn iye owo fun gba omo ogun sise, ni awọn ofin ti owo ati akoko, laarin o yatọ si awọn orisun.
    2. Afiwe awọn tiwqn ti awọn ayẹwo gba lati yatọ si awọn orisun.
    3. Afiwe awọn didara ti data laarin awọn ayẹwo. Fun ero nipa bi o si wiwọn data didara lati idahun si, wo Schober et al. (2015) .
    4. Ohun ti o jẹ rẹ afihan orisun? Kí nìdí?

  8. [ alabọde ] YouGov, ẹya ayelujara ti orisun-oja iwadi duro, o waiye online polu ti a nronu ti nipa 800,000 idahun si ni UK ati ki o lo Ogbeni P. lati ṣe asọtẹlẹ awọn esi ti EU Referendum (ie, Brexit) ibi ti awọn UK oludibo dibo boya lati wa ni tabi lọ kuro ni European Union.

    A alaye apejuwe ti YouGov ká iṣiro awoṣe ni nibi (https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/). Aijọju soro, YouGov ipin oludibo sinu orisi da lori 2015 gbogbo idibo Idibo wun, ori, afijẹẹri, iwa, ọjọ ti lodo, bi daradara bi awọn constituency won n gbe ni. First, ti won ti lo data gbà lati YouGov panelists to siro, laarin awon ti o dibo, awọn ti o yẹ ti awọn eniyan ti kọọkan oludibo iru ti o lati dibo Fi. Nwọn si ti siro turnout ti kọọkan oludibo iru nipa lilo awọn 2015 British idibo Ìkẹkọọ (BES) ranse si-idibo oju-si-oju iwadi, eyi ti o ti f'aṣẹ si turnout lati idibo yipo. Níkẹyìn, nwọn si ti siro bi ọpọlọpọ awọn eniyan ni o wa nibẹ ti kọọkan oludibo iru ninu awọn electorate da lori titun Census ati Annual Population Survey (pẹlu diẹ ninu awọn afikun alaye lati BES, YouGov iwadi data lati ni ayika gbogbo idibo, ati alaye lori bi ọpọlọpọ awọn eniyan dibo fun kọọkan kẹta ni kọọkan constituency).

    Ọjọ mẹta ṣaaju ki awọn Idibo, YouGov hàn a meji ojuami asiwaju fun Fi. Lori Efa ti idibo, awọn didi hàn ju sunmo lati pe (49-51 Kúrò). Ik lori-ni-ọjọ iwadi ti anro 48/52 ni ojurere ti Kúrò (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/). Ni pato, yi ti siro ti o padanu ik esi (52-48 Fi) nipa mẹrin ogorun ojuami.

    1. Lo awọn lapapọ iwadi aṣiṣe ilana sísọ ni yi ipin lati se ohun ti o le ti lọ ti ko tọ si.
    2. YouGov ká Esi lẹhin ti awọn idibo (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) salaye: "Eleyi dabi ni kan ti o tobi apa nitori turnout - nkankan ti a ti sọ gbogbo pẹlú ni yio jẹ pataki to awọn abajade ti iru a finely iwontunwonsi ije. Wa turnout awoṣe ti a da, ni apakan, lori boya idahun si ti dibo ni awọn ti o kẹhin gbogbo idibo ati ki o kan turnout ipele loke ti o ti idibo gbogboogbo alaafia awọn awoṣe, paapa ni North. "Eyi yi idahun si apa (a)?

  9. [ alabọde , nbeere ifaminsi ] Kọ a kikopa lati fi eredi kọọkan ninu awọn oniduro ašiše ni Figure 3.1.

    1. Ṣẹda a ipo ibi ti awon aṣiṣe kosi fagilee jade.
    2. Ṣẹda a ipo ibi ti awọn aṣiṣe yellow kọọkan miiran.

  10. [ gan lile , nbeere ifaminsi ] Awọn iwadi ti Blumenstock ati awọn araa (2015) lowo ile a ẹrọ eko awoṣe ti o le lo oni kakiri data lati ṣe asọtẹlẹ iwadi ti şe. Bayi, o ti wa ni ti lọ si gbiyanju awọn ohun kanna pẹlu kan yatọ si eko. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) ri wipe Facebook wun le asọtẹlẹ olukuluku tẹlọrun ati eroja. Iyalenu, awọn wọnyi awọn asọtẹlẹ le jẹ ani diẹ deede ju awon ti awọn ọrẹ ati elegbe (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. Ka Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) , ki o si tun Figure 2. wọn data wa o si wa nibi: http://mypersonality.org/
    2. Bayi, tun ṣe Figure 3.
    3. Níkẹyìn, gbiyanju wọn awoṣe lori ara rẹ Facebook data: http://applymagicsauce.com/. Bi o daradara ni o ṣiṣẹ fun o?

  11. [ alabọde ] Toole et al. (2015) lilo ipe apejuwe awọn igbasilẹ (CDRs) lati foonu alagbeka lati ṣe asọtẹlẹ dagba alainiṣẹ lominu.

    1. Afiwe ki o si ṣe yàtọ sí awọn oniru ti Toole et al. (2015) pẹlu Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Ṣe o ro CDRs yẹ ki o ropo ibile iwadi, iranlowo wọn tabi ko ṣee lo ni gbogbo fun ijoba policymakers lati orin alainiṣẹ? Kí nìdí?
    3. Ohun ti eri yoo parowa o pe CDRs le patapata ropo ibile igbese ti awọn alainiṣẹ oṣuwọn?

Powered by Open Review Toolkit