Іс-шаралар

негізгі:

  • қиындық дәрежесі: жеңіл оңай , орта орта , қатты қиын , өте қиын өте қиын
  • (Математика талап математика талап )
  • (Кодтау талап кодтау талап )
  • деректер жинау ( деректер жинау )
  • My Favorites ( менің сүйікті )

  1. [ қиын , математика талап ] Тарауда мен кейінгі стратификация туралы өте жағымды болды. Алайда, ол әрқашан бағалаулар сапасын жақсарту емес. мүмкін стратификациясы кейінгі сметасын сапасын нашарлатуы мүмкін жағдайды Construct. (А намек үшін қараңыз Thomsen (1973) ).

  2. [ қиын , деректер жинау , кодтау талап ] Дизайн және мылтық меншік туралы сұрауға Amazon MTurk туралы емес ықтималдығы сауалнама жүргізу ( «Сіз бе, немесе сіздің үй шаруашылығындағы ешкімді жасайды, тапанша, мылтық немесе тапаншасы иелік? Сіз немесе сіздің үй шаруашылығында біреу ма?») Және мылтық бақылау қарай қатынасы ( «Сен маңыздырақ үшін мылтықты иелену американдықтардың құқығын қорғауға, немесе мылтық иелену бақылау болып табылады не ойлайсыз?»).

    1. Егер зерттеу қанша уақыт алады? Ол қанша тұрады? Қалай сіздің үлгідегі демографиялық АҚШ халықтың демографиялық салыстыруға болады?
    2. Егер үлгіні пайдаланып зеңбірек меншік шикізат сметалық қандай?
    3. кейінгі стратификация немесе қандай да бір басқа техниканы пайдалана сіздің үлгідегі емес репрезентативтік дұрыс. Енді мылтық меншік сметалық қандай?
    4. Қалай бағалаулар Pew зерттеу орталығының соңғы бағалау салыстыруға болады? Егер сіз қандай да бір болса, алдырмай түсіндіруге не ойлайсыз?
    5. мылтық бақылау қатысы бойынша жаттығу 2-5 қайталаңыз. Қалай тұжырымдар айырмашылығы бар?

  3. [ өте қиын , деректер жинау , кодтау талап ] Goel мен әріптестер (2016) Amazon MTurk туралы Pew зерттеу орталығының Бас әлеуметтік зерттеу (GSS) таңдаңыз зерттеулер алынған 49 Бірнеше таңдау көзқарастарына сұрақтар тұратын емес ықтималдығы негізделген сауалнама басқарылады. Олар содан кейін модель негізіндегі кейінгі стратификация (мырза P) пайдалана отырып, деректер емес репрезентативтік реттеу және ықтималдық негізделген GSS / Pew зерттеулер пайдаланып бағаланады адамдармен түзетілген сметасын салыстырыңыз. MTurk сол сауалнама жүргізу және (49 сұрақтар тізімі ҚОСЫМША Кесте А2 қараңыз) GSS / Pew ең соңғы раунды бағалаулар Сіздің түзетілген сметасын салыстыру арқылы сурет 2a және фигура 2B көшіруге тырысады.

    1. Салыстыру және Pew және байқатып қорытындысы сіздің нәтижелерін контраст.
    2. Салыстыру және MTurk сауалнама қорытындысы сіздің нәтижелерін қайшы Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

  4. [ орта , деректер жинау , кодтау талап ] Көптеген зерттеулер ұялы телефон қызметі деректердің өзін-өзі есеп шаралар қолданамыз. Бұл зерттеушілер кірген мінез-құлық (мысалы, қараңыз өзін-өзі хабарлады мінез-құлқын салыстыра аласыз қызықты параметр болып табылады Boase and Ling (2013) ). туралы сұрағым Екі ортақ мінез-қоңырау және мәтіндік хабар жіберу, сондай-ақ екі ортақ мерзімдері «кеше» болып табылады және жатыр «Өткен аптада».

    1. өзін-өзі есеп іс-шаралар, сіз дәлірек ойлайсыз кез келген деректерді жинау, алдында? Неге?
    2. Сіздің сауалнама болуы достарыңызбен 5 жалдауға. қысқаша осы 5 достар іріктелген қалай қорытындылауға сұраймыз. Осы таңдама процедурасы сіздің бағалаудағы нақты Бұрмалаушылықтар тудыруы мүмкін?
    3. оларға мынадай микро-сауалнама сұраңыз:
    • «Неше рет сіз кеше басқаларды шақыру үшін ұялы телефонды қолданған?»
    • «Қанша мәтіндік хабарлар сіз кеше жібере болды?»
    • «Неше рет сіз соңғы жеті күн басқаларға қоңырау шалу үшін ұялы телефонды қолданған?»
    • зерттеу аяқталғаннан кейін «қанша рет сіз соңғы жеті күн ішінде мәтіндік хабарлар / SMS жіберу немесе алу үшін ұялы телефонды қолданған?», олардың телефон немесе қызмет ұсынушы теңдестіруден-ақ олардың пайдалану деректерін тексеру үшін сұраңыз.
    1. Қалай өзі-есебі пайдалану деректерді тіркеу үшін салыстыруға болады? дегенде дәл болып табылатын, ең дәл қандай болып табылады?
    2. (Егер сіз класы үшін осы қызметті істеп жағдайда) Енді сіз өз сыныпта басқа адамдардың деректермен жинаған деректерді біріктіру. Осы үлкен деректер жиынымен бірге, бір бөлігін (г) қайталаңыз.

  5. [ орта , деректер жинау ] Шуман және қысқыш (1996) , осы мәселе тапсырыстар сұрақтар арасындағы қарым-қатынастардың екі түрін мәселесі еді дау: екі мәселе ерекшелігін бірдей деңгейде бөлігі-бөлігі сұрақтар (екі президенттікке кандидаттардың мысалы рейтингтері); және жалпы мәселе неғұрлым нақты сұрақ (мысалы сұрап «Егер сіз жұмысымен қалай риза?» «Сіз өз өмірімен қалай риза?» кейін) мынадай сырттай бүкіл сұрақтар.

    Олар одан әрі сұрақ тәртібі күшіне екі түрі сипаттайтын: кейінірек сұраққа жауап ертерек сұраққа берілген адамдарға (олар басқаша болар қарағанда) жақын әкелді кезде консистенциясы құбылыстардың пайда; Екі сұрақтарға жауап арасындағы үлкен айырмашылық бар болған кезде құбылыстардың пайда контраст.

    1. бөлігі-бөлігі сіз үлкен мәселе тәртібі әсерін тигізеді деп ойлаймын сұрақтар, сіз үлкен тапсырыс әсерін тигізеді деп ойлаймын бөлігі-бүкіл сұрақтардың жұп, және оның тәртібін, сіз маңызды емес деп ойлаймын сұрақтар басқа жұбы жұбын жасау. Сіздердің сұрақтарыңызға тексеру үшін MTurk туралы сауалнама эксперимент іске қосыңыз.
    2. бөлігі-бөлігі әсері сіз жасай алатын қаншалықты үлкен болды? бұл консистенциясы немесе контраст әсері болды ма?
    3. бөлігі-бүкіл әсері сіз жасай алатын қаншалықты үлкен болды? бұл консистенциясы немесе контраст әсері болды ма?
    4. Егер сіз тәртібі маңызды емес деп ойлаймын, сіздің жұпта сұрақ тәртібі әсері болды ма?

  6. [ орта , деректер жинау ] Шуман және қысқыш жұмысы, сүйене Moore (2002) қоспа және субтрактивном: сұрақ тәртібі әсері бөлек өлшем сипаттайды. контраст мен сарабдалдығы әсерлер бір-біріне қатысты екі элементтердің респонденттердің бағалау салдарынан шығарылады, ал респонденттер сұрақтар қойылған, оның ішінде ірі шеңберінде барынша сезімтал жасалған кезде, аддитивті және субтрактивном әсерлері шығарылады. Read Moore (2002) қоспа немесе субтрактивном әсерін көрсету үшін MTurk туралы сауалнама эксперимент жобалау және іске, содан кейін.

  7. [ қиын , деректер жинау ] Кристофер Antoun мен әріптестер (2015) төрт түрлі онлайн рекрутинг көздерден алынған ыңғайлы үлгілерін салыстыру зерттеу жүргізді: MTurk, Craigslist, Google AdWords және Facebook. (Олар пайдаланылатын төрт көздерден әр түрлі көздері болуы мүмкін қарапайым Жобалау және кем дегенде екі түрлі онлайн рекрутинг көздері арқылы қатысушыларды жалдауға Antoun et al. (2015) ).

    1. түрлі көздерден арасындағы, ақша, уақыт тұрғысынан тарту, бір құнын салыстыру.
    2. түрлі көздерден алынған үлгілердің құрамын салыстыру.
    3. үлгілерін арасындағы деректердің сапасын салыстыру. Респонденттердің деректер сапасын өлшеу әдісі туралы идеялар, қараңыз Schober et al. (2015) .
    4. Қалаған көзі не болып табылады? Неге?

  8. [ орта ] YouGov, интернет-негізделген нарықтық зерттеу фирма, Ұлыбританияда шамамен 800,000 респонденттердің тақтасында онлайн сауалнамалар жүргізілді және ЕО референдум (яғни, Brexit) нәтижесін болжауға мырза P. пайдаланылатын Ұлыбритания сайлаушылар қалуға немесе дауыс қайда немесе Еуропалық одақ қалдырыңыз.

    YouGov статистикалық моделін егжей-тегжейлі сипаттамасы, мұнда (https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/) болып табылады. Дөрекі айтқанда, YouGov 2015 Жалпы сайлау дауыс таңдау, жасына, біліктілік, жынысына, сұхбат күннен, сондай-ақ олар өмір сүреді сайлау округiнiң негізделген түрге сайлаушыларды қалқалар. Біріншіден, олар адамдардың арасында, бағалау YouGov Аралық топтың мүшелерін жиналған деректерді пайдаланды кім, Қалдыру дауыс ниеттіміз әрбір сайлаушының түріне халықтың үлесін дауыс. Олар сайлау орамды бастап келуін тексерілген 2015 Британдық сайлау зерттеу (BES) кейінгі сайлау бетпе-бетке сауалнама, пайдалану арқылы әрбір сайлаушының түріне келуін бағалауға. Соңында, олар соңғы халық санағы және Бес кейбір қосымша ақпаратпен халқының жыл сайынғы зерттеу (жалпы сайлау бүкіл YouGov зерттеу деректері, сондай-ақ адам үшін дауыс берді қанша туралы ақпарат негізінде сайлаушылардың әр сайлаушы түріне бар қанша адам бағалайсыз әрбір сайлау округiнiң әрбір тарап).

    Үш күн бұрын дауыс, YouGov демалыс үшін екі нүктелі қорғасын көрсетті. дауыс беру қарсаңында, сауалнамаға (49-51 қалады) қоңырау тым жақын екенін көрсетті. соңғы он--күндік оқу қалу (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/) пайдасына 48/52 болжаған. Шын мәнінде, бұл сметалық төрт пайыздық тармаққа түпкілікті нәтиже (52-48 қалдырыңыз) қабылданбаған.

    1. дұрыс кетті еді бағалауға осы тарауда талқыланады жалпы сауалнама қате базаны пайдаланыңыз.
    2. сайлаудан кейін YouGov жауабы (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) былай деді: «Бұл келуі үшін үлкен бөлігінде, меніңше - деп бір нәрсе біз мұндай ұсақ теңдестірілген нәсіліне нəтижесі үшін маңызы болар еді барлық бойымен атап көрсетті. Біздің келуі моделі, негізделген бөлігінде, респонденттер жалпы сайлау деп жоғарыда өткен жалпы сайлау және сайлаушылардың деңгейде дауыс берді ма, әсіресе, солтүстік моделін бұзатын болды. «Бұл бөлігінде (а) Сіздің жауабыңызды өзгертуге ма?

  9. [ орта , кодтау талап ] 3.1 суретте өкілдігі қателер әрбір суреттейді модельдеу жазу.

    1. Бұл қателер шын мәнінде жүзеге бас тарту жағдайды жасау.
    2. қателер әрбір басқа күрделі жағдайды жасау.

  10. [ өте қиын , кодтау талап ] Blumenstock мен әріптестерінің зерттеу (2015) зерттеу жауаптарды болжау сандық ізі деректерді пайдалана алады машина оқыту моделін құру тартылған. Енді, сіз түрлі деректер жиынтығы бірдей нәрсе көріңіз барамыз. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) Facebook жеке қасиеттерді мен атрибуттарды болжауға болады ұнатады деп тапты. Бір қызығы, бұл болжау тіпті дәлірек достары мен әріптестерінің қарағанда болуы мүмкін (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. Read Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) , сондай-ақ олардың деректерін Сурет 2. көшірмелеу мұнда қол жетімді болады: http://mypersonality.org/
    2. Енді, 3-суретті көшіріңіз.
    3. http://applymagicsauce.com/: Соңында, өз Facebook деректерге, олардың үлгісін көріңіз. Қалай жақсы сіз үшін жұмыс істейді?

  11. [ орта ] Toole et al. (2015) жиынтық жұмыссыздық тенденцияларды болжау ұялы телефондардан қоңырау тегжейлі жазбаларды (CDRs) пайдаланыңыз.

    1. Дизайнын салыстыру Toole et al. (2015) бар Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Егер сіз CDRs жұмыссыздықты қадағалауға мемлекеттік саясаткерлер үшін барлық пайдаланылатын болады, дәстүрлі зерттеулер ауыстыру оларды толықтыруы немесе керек емес деп ойлайсыз ба? Неге?
    3. CDRs толық жұмыссыздық дәстүрлі шаралар ауыстыру болатынын қандай дәлелдер сендіруге еді?

Powered by Open Review Toolkit