siwaju asọye

Yi apakan ti a ṣe lati ṣee lo bi a itọkasi, dipo ju lati wa ni ka bi a alaye.

• Ifihan (Section 3.1)

Ọpọlọpọ awọn ti awọn akori ni yi ipin ti tun a ti echoed ni to šẹšẹ Presidential adirẹsi ni American Association of Public Opinion Research (AAPOR), gẹgẹ bi awọn Dillman (2002) , Newport (2011) , Santos (2014) , ati Link (2015) .

Fun diẹ ẹ sii itan lẹhin nipa awọn idagbasoke ti iwadi iwadi, wo Smith (1976) ati Converse (1987) . Fun siwaju sii lori awọn agutan ti mẹta eras ti iwadi iwadi, wo Groves (2011) ati Dillman, Smyth, and Christian (2008) (eyi ti fi opin si soke awọn mẹta eras die-die otooto).

A tente inu awon orilede lati akọkọ si awọn keji akoko ni iwadi iwadi ni Groves and Kahn (1979) , eyi ti o se alaye kan ori-si-ori lafiwe laarin a oju-si-oju ati tẹlifoonu iwadi. Brick and Tucker (2007) wulẹ pada ni awọn itan idagbasoke ti ID nọmba ipe ti o iṣapẹẹrẹ ọna.

Fun diẹ ẹ sii bi o iwadi iwadi ti yi pada ninu awọn ti o ti kọja ni esi si ayipada ninu awujo, wo Tourangeau (2004) , Mitofsky (1989) , ati Couper (2011) .

• Béèrè la wíwo (Section 3.2)

Kẹkọọ nípa ti abẹnu ipinle nipa béèrè ìbéèrè le le jẹ iṣoro nitori ma ni idahun si ara wọn wa ni ko mọ ti won ti abẹnu ipinle. Fun apẹẹrẹ, Nisbett and Wilson (1977) ni ìyanu kan iwe pẹlu awọn evocative akọle: "Siso fun diẹ ẹ sii ju ti a le mọ: isorosi iroyin lori opolo lakọkọ." Ni awọn iwe awọn onkọwe pari: "wonyen wa ni ma (a) nimọ ti awọn aye ti a yio ti o ṣe pataki nfa a esi, (b) nimọ ti aye ti awọn esi, ati (c) ko nimọ wipe yio ti fowo awọn esi. "

Fun ariyanjiyan ti oluwadi yẹ ki o fẹ šakiyesi ihuwasi to royin iwa tabi iwa, wo Baumeister, Vohs, and Funder (2007) (oroinuokan) ati Jerolmack and Khan (2014) ati şe (Maynard 2014; Cerulo 2014; Vaisey 2014; Jerolmack and Khan 2014) (sociology). Awọn iyato laarin béèrè ati wíwo tun Daju ni aje, ibi ti oluwadi soro nipa so ati ki o fi han lọrun. Fun apẹẹrẹ, a awadi le beere idahun si boya ti won fẹ njẹ yinyin ipara tabi lọ si-idaraya (so lọrun) tabi awọn iwadi le kiyesi ati bi igba ti awon eniyan jẹ yinyin ipara ki o si lọ si-idaraya (han lọrun). Nibẹ ni jin skepticism ti awọn orisi ti so lọrun data ni aje (Hausman 2012) .

A akọkọ akori lati wọnyi pewon ni wipe royin iwa ni ko nigbagbogbo deede. Sugbon, laifọwọyi gba silẹ ihuwasi ko le wa ni deede, ki o le wa ko le gba lori a ayẹwo ti awọn anfani, ati ki o le ko ni le wiwọle si oluwadi. Bayi, ni diẹ ninu awọn ipo, Mo ro pe royin iwa le jẹ wulo. Siwaju si, a keji akọkọ akori lati wọnyi pewon ni wipe iroyin nipa emotions, imo, ireti, ati awọn ero wa ni ko nigbagbogbo deede. Sugbon, ti o ba ti alaye nipa awọn wọnyi ti abẹnu ipinle wa ni ti nilo nipa awọn oluwadi-boya lati ran se alaye diẹ ninu iwa tabi bi awọn ohun lati wa ni salaye-ki o si béèrè o le wa yẹ.

• Total iwadi aṣiṣe (Section 3.3)

Fun iwe ipari awọn itọju lori lapapọ iwadi aṣiṣe, wo Groves et al. (2009) tabi Weisberg (2005) . Fun kan itan ti awọn idagbasoke ti lapapọ iwadi aṣiṣe, wo Groves and Lyberg (2010) .

Ni awọn ofin ti oniduro, a nla ifihan si awọn awon oran ti kii-Esi ati ti kii-Esi irẹjẹ ni awọn National Research Council Iroyin lori Nonresponse ni Social Science iwadi: A Research Eto (2013) . Miran ti wulo Akopọ ti pese nipa (Groves 2006) . Bakannaa, gbogbo pataki awon oran ti awọn Akosile ti Official Statistics, Àkọsílẹ Ero ti idamẹrin, ati ọjọ awọn American Academy of Political ati Social Science ti a ti atejade lori koko ti ti kii-esi. Níkẹyìn, nibẹ ni o wa kosi ọpọlọpọ awọn oriṣiriṣi awọn ọna ti se isiro awọn esi oṣuwọn; awọn wọnyi yonuso ti wa ni apejuwe ninu awọn apejuwe ni kan iroyin nipa awọn American Association of Public Opinion Oluwadi (AAPOR) (Public Opinion Researchers} 2015) .

Awọn 1936 Ibazepq Digest didi ti a ti iwadi ni apejuwe awọn (Bryson 1976; Squire 1988; Cahalan 1989; Lusinchi 2012) . O ti tun a ti lo bi a owe lati kilo lodi si haphazard data gbigba (Gayo-Avello 2011) . Ni 1936, George Gallup lo kan diẹ fafa fọọmu ti iṣapẹẹrẹ, o si je anfani lati gbe awọn diẹ deede nkan pẹlu kan Elo kere ayẹwo. Gallup ká aseyori lori awọn Ibazepq Digest je kan de awọn idagbasoke ti iwadi iwadi (Converse 1987, Ch 3; Ohmer 2006, Ch 4; Igo 2008, Ch 3) .

Ni awọn ofin ti wiwọn, a nla akọkọ awọn oluşewadi fun nse ibeere ni Bradburn, Sudman, and Wansink (2004) . Fun kan diẹ to ti ni ilọsiwaju itọju lojutu pataki lori iwa ibeere, wo Schuman and Presser (1996) . Siwaju sii lori ami-igbeyewo ibeere ti o wa ni Presser and Blair (1994) , Presser et al. (2004) , ati Chapter 8 of Groves et al. (2009) .

Awọn Ayebaye, iwe-ipari itọju ti awọn isowo-pipa laarin awọn iwadi owo ati iwadi aṣiṣe ni Groves (2004) .

• Ti o lati beere (Section 3.4)

Classic iwe-ipari itoju ti boṣewa iṣeeṣe iṣapẹẹrẹ ati idiyelé rẹ ni o wa Lohr (2009) (diẹ iforo) ati Särndal, Swensson, and Wretman (2003) (diẹ to ti ni ilọsiwaju). A Ayebaye iwe-ipari itoju ti post-stratification ati ki o jẹmọ awọn ọna ti wa ni Särndal and Lundström (2005) . Ni diẹ ninu awọn oni ori eto, oluwadi ti mọ oyimbo kan bit nipa ti kii-idahun si, ti o wà ni igba otito ninu awọn ti o ti kọja. O yatọ si iwa ti ti kii-Esi tolesese ni o wa ti ṣee ṣe nigba ti oluwadi ni alaye nipa ti kii-idahun si (Kalton and Flores-Cervantes 2003; Smith 2011) .

The Xbox iwadi ti Wang et al. (2015) nlo a ilana ti a npe ni multilevel padaseyin ati ki o post-stratification (MRP, ma npe ni "Mister P") ti o fun laaye oluwadi to siro cell tumo si paapaa nigba ti nibẹ ni o wa ọpọlọpọ, ọpọlọpọ awọn ẹyin. Biotilejepe nibẹ ni diẹ ninu awọn Jomitoro-nipa awọn didara ti awọn nkan lati yi ilana, o dabi bi a ni ileri agbegbe lati Ye. Awọn ilana ti a akọkọ lo ni Park, Gelman, and Bafumi (2004) , ati nibẹ ti wa tetele lilo ati Jomitoro (Gelman 2007; Lax and Phillips 2009; Pacheco 2011; Buttice and Highton 2013; Toshkov 2015) . Fun siwaju sii lori awọn asopọ laarin olukuluku òṣuwọn ati sẹẹli-orisun òṣuwọn ri Gelman (2007) .

Fun miiran yonuso si weighting ayelujara iwadi, wo Schonlau et al. (2009) , Valliant and Dever (2011) , ati Bethlehem (2010) .

Sample tuntun ti a dabaa nipa Rivers (2007) . Bethlehem (2015) njiyan wipe awọn iṣẹ ti awọn ayẹwo tuntun yoo kosi jẹ iru si miiran iṣapẹẹrẹ yonuso (eg, stratified iṣapẹẹrẹ) ati awọn miiran tolesese yonuso (eg, ranse si-stratification). Fun siwaju sii lori online paneli, wo Callegaro et al. (2014) .

Nigba miran oluwadi ti ri wipe iṣeeṣe ayẹwo ati ti kii-iṣeeṣe ayẹwo ikore nkan ti iru didara (Ansolabehere and Schaffner 2014) , sugbon miiran afiwera ti ri wipe ti kii-iṣeeṣe ayẹwo se buru (Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011) . Ọkan ṣee idi fun awọn wọnyi iyato ni wipe ti kii-iṣeeṣe ayẹwo ti dara si lori akoko. Fun kan diẹ irewesi view ti ti kii-iṣeeṣe iṣapẹẹrẹ ọna ri awọn ti AAPOR Agbofinro on Non-iṣeeṣe iṣapẹẹrẹ (Baker et al. 2013) , ati ki o Mo ti tun so kika awọn asọye ti telẹ awọn Lakotan iroyin.

Fun kan awon orisirisi-onínọmbà lori ipa ti weighting lati din irẹjẹ ni ti kii-iṣeeṣe ayẹwo, wo Table 2,4 ni Tourangeau, Conrad, and Couper (2013) , eyiti o nyorisi awọn onkọwe lati pari "atunṣe dabi lati wa ni wulo sugbon fallible atunṣe. . . "

• Bi o si beere (Section 3.5)

Conrad and Schober (2008) pese ohun satunkọ iwọn didun ti akole Envisioning awọn iwadi lodo ti awọn Future, ati awọn ti o adirẹsi ọpọlọpọ awọn ti awọn akori ni yi apakan. Couper (2011) adirẹsi iru awọn akori, ati Schober et al. (2015) nfun kan ti o dara apẹẹrẹ ti bi data gbigba awọn ọna ti o ti wa sile lati eto titun ti o le ja si ni ti o ga didara data.

Fun awon miran apẹẹrẹ ti lilo Facebook apps fun awujo sayensi iwadi, wo Bail (2015) .

Fun diẹ imọran lori ṣiṣe awọn iwadi ohun igbaladun ati ki o niyelori iriri fun awọn alabaṣepọ, wo ise lori awọn sile Design Ọna (Dillman, Smyth, and Christian 2014) .

Stone et al. (2007) nfun a iwe ipari itọju ti abemi momentary iwadi ati ki o jẹmọ awọn ọna.

• Iwadi ti sopọ si miiran data (Section 3.6)

Judson (2007) ṣàpèjúwe awọn ilana ti apapọ awon iwadi ati isakoso data bi "alaye Integration," jiroro diẹ ninu awọn anfani ti yi ona, ati ki o nfun diẹ ninu awọn apeere.

Miran ọna ti awọn oluwadi le lo oni wa ati Isakoso data ti wa ni a iṣapẹẹrẹ fireemu fun awọn eniyan pẹlu kan pato abuda. Sibẹsibẹ, wọle si awọn wọnyi igbasilẹ lati wa ni lo a iṣapẹẹrẹ fireemu tun le ṣẹda ibeere jẹmọ si ìpamọ (Beskow, Sandler, and Weinberger 2006) .

Nipa ariwo bibeere, yi ona ni ko bi titun bi o ti le han lati bi o Mo ti sọ apejuwe o. Yi ona ni o ni jin asopọ si meta ti o tobi agbegbe ni statistiki-awoṣe-orisun post-stratification (Little 1993) , imputation (Rubin 2004) , ati kekere agbegbe idiyelé rẹ (Rao and Molina 2015) . O ti wa ni tun jẹmọ si awọn lilo ti surrogate oniyipada ni egbogi iwadi (Pepe 1992) .

Ni afikun si awọn asa oran nipa wọle si oni kakiri data, ni ariwo bibeere le tun ti wa ni lo lati infer kókó tẹlọrun ti awon eniyan le ko yan lati fi han ni a iwadi (Kosinski, Stillwell, and Graepel 2013) .

Awọn iye owo ati akoko nkan ni Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) tọkasi siwaju sii lati ayelujara iye owo-iye owo ti ọkan afikun iwadi-ki o si ma ko ni ti o wa titi owo bi awọn iye owo lati nu ati lọwọ awọn ipe data. Ni gbogbogbo, ni ariwo bibeere yoo jasi ni ga ti o wa titi owo ati kekere ayípadà owo iru si oni adanwo (wo Chapter 4). Alaye siwaju sii lori awọn data lo ninu Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) iwe ni o wa ni Blumenstock and Eagle (2010) ati Blumenstock and Eagle (2012) . Yonuso lati ọpọ imputuation (Rubin 2004) le ran Yaworan aidaniloju ni nkan lati ni ariwo bibeere. Ti o ba ti oluwadi sise ni ariwo béèrè nikan bikita nipa dagba julo, dipo ju olukuluku-ipele tẹlọrun, ki o si awọn yonuso ni King and Lu (2008) ati Hopkins and King (2010) ni o le wa wulo. Fun diẹ ẹ sii nipa awọn ẹrọ eko yonuso ni Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) , wo James et al. (2013) (diẹ iforo) tabi Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) (diẹ to ti ni ilọsiwaju). Miran ti gbajumo ẹrọ eko kika ni Murphy (2012) .

Nipa idarato bibeere, awọn esi ni Ansolabehere ati Hersh (2012) mitari lori meji bọtini awọn igbesẹ: 1) awọn agbara ti Catalist lati darapo ọpọlọpọ awọn disparate data orisun lati gbe awọn ohun deede titunto si datafile ati 2) awọn agbara ti Catalist lati jápọ awọn iwadi data to awọn oniwe-titunto si datafile. Nitorina, Ansolabehere ati Hersh ṣayẹwo kọọkan ninu awọn wọnyi igbesẹ fara.

Lati ṣẹda awọn titunto si datafile, Catalist daapọ ati harmonizes alaye lati ọpọlọpọ awọn oriṣiriṣi awọn orisun pẹlu: ọpọ idibo igbasilẹ snapshots lati kọọkan ipinle, data lati Post Office ká National Change of adirẹsi Iforukọsilẹ, ati awọn data lati miiran lalaïkomogba ti owo olupese. Awọn gory alaye nipa bi gbogbo eyi ninu ati toôroô ṣẹlẹ ni o wa kọja awọn dopin ti iwe yi, sugbon yi ilana, ko si bi o ṣọra, yoo elesin ašiše ni awọn atilẹba data orisun ati ki o yoo se agbekale awọn aṣiṣe. Bó tilẹ jẹ pé Catalist je setan lati jiroro awọn oniwe-data processing ki o si pese diẹ ninu awọn ti awọn oniwe-aise data, o je nìkan soro fun awọn oluwadi lati ṣe ayẹwo gbogbo Catalist data opo. Kàkà bẹẹ, awọn oluwadi wà ni a ipo ibi ti awọn Catalist data faili ní diẹ ninu awọn aimọ, ati boya unknowable, iye ti aṣiṣe. Eleyi jẹ kan pataki ibakcdun nitori a radara le speculate pe o tobi iyato laarin awọn iwadi iroyin lori awọn CCES ati ihuwasi ninu awọn Catalist titunto si data faili won ṣẹlẹ nipasẹ ašiše ni awọn titunto si data faili, ko nipa misreporting nipa loôrun.

Ansolabehere ati Hersh si mu meji ti o yatọ yonuso si sọrọ awọn data didara ibakcdun. First, ni afikun si wé ara-royin idibo to IDIBO ni Catalist titunto si faili, awọn oluwadi tun akawe ara-royin keta, ije, oludibo ìforúkọsílẹ ipo (eg, aami tabi ko aami-) ati idibo ọna (eg, ni eniyan, absentee idibo, bbl) si awon iye ri ninu awọn Catalist infomesonu. Fun awọn wọnyi merin ibi oniyipada, awọn oluwadi ri Elo ti o ga ipele ti adehun laarin iwadi Iroyin ati data ninu awọn Catalist titunto si faili ju fun idibo. Bayi, awọn Catalist titunto si data faili han lati ni ga didara alaye fun tẹlọrun miiran ju idibo, ni iyanju wipe o ni ko ti ko dara ìwò didara. Keji, ni apakan nipa lilo data lati Catalist, Ansolabehere ati Hersh ni idagbasoke meta o yatọ si igbese ti didara ti county idibo igbasilẹ, nwọn si ri wipe ni ifoju-oṣuwọn ti lori-iroyin ti idibo je pataki jọmọ si eyikeyi ti awọn wọnyi data didara igbese, a wIwA ti daba wipe ga awọn ošuwọn ti lori-iroyin ti wa ni ko ni ìṣó nipa kaunti pẹlu pọnran-kekere data didara.

Fi fun awọn ẹda ti yi titunto si idibo faili, awọn keji orisun ti o pọju aṣiṣe ti wa ni sisopo awọn iwadi igbasilẹ si o. Fun apẹẹrẹ, ti o ba yi alasopo ni ṣe ti ko tọ o le ja si ohun lori-ti siro ti awọn iyato laarin royin ati ti f'aṣẹ si idibo ihuwasi (Neter, Maynes, and Ramanathan 1965) . Ti o ba ti gbogbo eniyan ní a idurosinsin, idamo ara oto ti o wà ni mejeji data orisun, ki o si alasopo ni yio jẹ bintin. Ni Amẹrika ati awọn orilẹ-ede miiran julọ, sibẹsibẹ, nibẹ ni ko si gbogbo idamo. Siwaju si, paapa ti o ba nibẹ wà iru ohun idamo eniyan yoo jasi jẹ aṣiyèméjì lati pese o si iwadi oluwadi! Bayi, Catalist ni lati se awọn alasopo lilo aláìpé identifiers, ninu apere yi mẹrin ona ti alaye nipa kọọkan oludahun: orukọ, iwa, ibi ọdún, ati ile adirẹsi. Fun apẹẹrẹ, Catalist ni lati pinnu ti o ba ti Homie J Simpson ni CCES je kanna eniyan bi awọn Homer Jay Simpson ni won titunto si data faili. Ni asa, tuntun ni a soro ki o si idoti ilana, ati, lati ṣe ọrọ buru fun awọn oluwadi, Catalist kà awọn oniwe-tuntun ilana lati wa ni kikan.

Ni ibere lati sooto awọn tuntun aligoridimu, nwọn si gbarale meji italaya. First, Catalist kopa ninu a tuntun idije ti a ti ṣiṣe awọn nipa ohun ominira, ẹni-kẹta: awọn Mitre Corporation. Mitre pese gbogbo awọn olukopa meji alariwo data awọn faili to wa ni ti baamu, ati ki o yatọ egbe competed lati pada si Mitre ti o dara ju tuntun. Nitori Mitre ara mọ awọn ti o tọ tuntun nwọn wà anfani lati Dimegilio awọn egbe. Ninu awọn 40 ile ise ti o competed, Catalist wá ni keji ibi. Yi ni irú ti ominira, ẹni-kẹta imọ ti kikan ọna ti jẹ oyimbo toje ati ti iyalẹnu niyelori; o yẹ ki o fun wa igbekele ti Catalist ká tuntun ilana ni o wa pataki ni ipinle-ti-ni-aworan. Sugbon ni ipinle-ti-ni-aworan ti o dara to? Ni afikun si yi tuntun idije, Ansolabehere ati Hersh da ara wọn tuntun ipenija fun Catalist. Lati ẹya sẹyìn ise agbese, Ansolabehere ati Hersh ti gbà oludibo igbasilẹ lati Florida. Nwọn si pese diẹ ninu awọn ti awọn wọnyi igbasilẹ pẹlu diẹ ninu awọn ti oko wọn redacted to Catalist ati ki o akawe Catalist ká iroyin ti awọn wọnyi aaye lati won gangan síi. Da, Catalist ká iroyin wà sunmo si dá iye, o nfihan pe Catalist le baramu apa kan oludibo igbasilẹ pẹlẹpẹlẹ wọn titunto si data faili. Awọn wọnyi meji italaya, ọkan nipa a ẹni-kẹta ati ọkan nipa Ansolabehere ati Hersh, fun wa diẹ igbekele ninu awọn Catalist tuntun aligoridimu, ani tilẹ ti a ko le ayẹwo wọn gangan imuse ara wa.

Nibẹ ti ti ọpọlọpọ awọn ti tẹlẹ igbiyanju lati sooto idibo. Fun ohun ti Akopọ ti litireso, wo Belli et al. (1999) , Berent, Krosnick, and Lupia (2011) , Ansolabehere and Hersh (2012) , ati Hanmer, Banks, and White (2014) .

O ṣe pataki lati ṣe akiyesi wipe biotilejepe ninu apere yi oluwadi won iwuri nipa awọn didara ti data lati Catalist, miiran ayewo ti owo olùtajà ti ti kere lakitiyan. Oluwadi ti ri dara didara nigbati data lati kan iwadi to a olumulo-faili lati Marketing Systems Group (eyi ti ara dapọ jọ data lati meta olupese: Acxiom, Experian, ati InfoUSA) (Pasek et al. 2014) . Ti o ni, awọn data faili ko iwadi ti şe ti awọn oluwadi yẹ lati wa ni ti o tọ, awọn datafile ti sonu data fun kan ti o tobi nọmba ti awọn ibeere, ati awọn sonu data Àpẹẹrẹ ti a ibatan si si royin iwadi iye (ninu awọn ọrọ miiran ti sonu data wà ifinufindo , ko ID).

Fun diẹ ẹ sii lori gba alasopo laarin awon iwadi ati isakoso data, wo Sakshaug and Kreuter (2012) ati Schnell (2013) . Fun diẹ ẹ sii lori gba alasopo ni apapọ, wo Dunn (1946) ati Fellegi and Sunter (1969) (itan) ati Larsen and Winkler (2014) (igbalode). Iru yonuso ti tun a ti ni idagbasoke ni kọmputa Imọ labẹ awọn orukọ bi data deduplication, apeere idanimọ, orukọ tuntun, àdáwòkọ erin, ati pidánpidán gba erin (Elmagarmid, Ipeirotis, and Verykios 2007) . Nibẹ ni o wa tun asiri toju yonuso lati gba alasopo eyi ti ko beere awọn gbigbe ti tikalararẹ idamo alaye (Schnell 2013) . Oluwadi ni Facebook ni idagbasoke a ilana lati probabilisticsly jápọ wọn igbasilẹ to idibo iwa (Jones et al. 2013) ; yi alasopo a ṣe lati se akojopo ohun ṣàdánwò ti mo ti yoo so fun o nipa ní Orí 4 (Bond et al. 2012) .

Miran ti apẹẹrẹ ti sisopo kan ti o tobi-asekale awujo iwadi to ijoba Isakoso igbasilẹ ba wa ni lati Ilera ati feyinti iwadi ati awọn Social Security Administration. Fun diẹ ẹ sii lori wipe iwadi, pẹlu alaye nipa awọn èrò ilana, wo Olson (1996) ati Olson (1999) .

Awọn ilana ti apapọ ọpọlọpọ awọn orisun ti Isakoso igbasilẹ sinu kan titunto si datafile-awọn ilana ti Catalist abáni-jẹ wọpọ ni iṣiro ifiweranṣẹ ti diẹ ninu awọn orilẹ-ijoba. Meji oluwadi lati Statistics Sweden ti kọ kan alaye iwe lori koko (Wallgren and Wallgren 2007) . Fun apẹẹrẹ ti yi ona ni kan nikan county ni United States (Olmstead County, Minnesota; ile ti awọn Mayo Clinic), wo Sauver et al. (2011) . Fun siwaju sii lori awọn aṣiṣe ti o le han ni Isakoso igbasilẹ, wo Groen (2012) .