nga mga Kalihokan

• degree sa kalisud: sayon , medium , lisud , lisud kaayo
• nagkinahanglan og matematika ( )
• nagkinahanglan og coding ( )
• pagkolekta sa datos ( )
• akong mga paborito ( )

1. [ , Sa kapitulo, positibo kaayo ako bahin sa post-stratification. Bisan pa, dili kini kanunay nga pagpalambo sa kalidad sa mga pagbanabana. Pagtukod og sitwasyon diin ang post-stratification makapakunhod sa kalidad sa mga pagbanabana. (Alang sa usa ka timaan, tan-awa ang Thomsen (1973) .)

2. [ , , Pagdesinyo ug pagpahigayon sa usa ka dili probabilidad nga survey sa Amazon Mechanical Turk aron mangutana mahitungod sa pagpanag-iya sa pusil ug mga kinaiya sa pagkontrol sa pusil. Aron imong ikumparar ang imong mga gibana-bana ngadto sa mga nakuha gikan sa sampol sa posibilidad, palihug kopyaha ang teksto sa pangutana ug mga kapilian nga tubag direkta gikan sa taas nga kalidad nga survey sama sa mga gipadagan sa Pew Research Center.

   1. Unsa ka dugay ang imong survey? Unsa ka dako ang gasto? Giunsa nga ang mga demograpiko sa imong sample kumpara sa mga demograpiko sa populasyon sa US?
   2. Unsa ang gibanabana nga pag-angkon sa gun gamit ang imong sample?
   3. Husto alang sa dili paghulagway sa imong sample gamit ang post-stratification o uban pang teknik. Karon unsa ang banabana sa pagpanag-iya sa pusil?
   4. Sa unsa nga paagi ang imong mga pagbana-bana nagpaanggid sa pinakaulahi nga pagbana-bana gikan sa sample sa posibilidad nga posibilidad? Unsa sa imong hunahuna ang nagpatin-aw sa mga kalainan, kung adunay bisan unsa?
   5. Balika ang mga pangutana (b) - (d) alang sa mga kinaiya sa kontrol sa pusil. Sa unsang paagi managlahi ang imong mga resulta?

3. [ , , Ang Goel ug mga kaubanan (2016) nagdumala sa 49 nga multiple-choice attitudinal nga mga pangutana gikan sa General Social Survey (GSS) ug pilia ang mga survey sa Pew Research Center ngadto sa non-probability sample sa mga respondent gikan sa Amazon Mechanical Turk. Dayon kini gipasibo alang sa dili representatibo sa datos gamit ang model-based post-stratification ug itandi ang ilang mga adjust nga gibanabana sa mga gikan sa probability-based GSS ug Pew nga mga survey. Pagdumala sa mao gihapon nga pagsurbi sa Amazon Mechanical Turk ug sulayi nga kopyahon ang numero 2a ug numero 2b pinaagi sa pagtandi sa imong mga adjust nga gibanabana sa mga pagbanabana gikan sa pinakabag-o nga mga hugna sa GSS ug Pew nga mga survey. (Tan-awa ang appendix table A2 alang sa listahan sa 49 mga pangutana.)

   1. Itandi ug itandi ang imong mga resulta sa mga gikan sa Pew ug GSS.
   2. Ihambing ug itandi ang imong mga resulta sa mga gikan sa Mechanical Turk survey sa Goel, Obeng, and Rothschild (2016) .

4. [ , , Daghang mga pagtuon ang naggamit sa gitaho nga mga pamaagi sa paggamit sa cellphone. Kini usa ka makapaikag nga kahimtang diin ang mga tigdukiduki makahimo sa pagtandi sa mga kinaiya nga gitaho sa kaugalingon nga adunay kinaiya nga naka-log (tan-awa eg, Boase and Ling (2013) ). Duha ka komon nga kinaiya nga pangutan-on ang pagtawag ug pag-text, ug duha ka mga panahon nga mga frame ang "kagahapon" ug "sa miaging semana."

   1. Sa dili pa mangolekta og bisan unsa nga datos, hain sa mga pagtahu sa kaugalingon nga mga lakang sa imong hunahuna mas tukma? Ngano?
   2. Pag-recruit sa lima sa imong mga higala nga anaa sa imong survey. Palihug ipahayag sa makadiyut kon sa unsa nga paagi nga kining lima ka mga higala gipang-sampol. Mahimo ba nga kini nga pamaagi sa pag-sampol nagdasig sa piho nga mga pagpihig sa imong mga pagbanabana?
   3. Pangutan-a sila sa mosunod nga mga pangutana sa microsurvey:
   • "Pila ka higayon nga imong gigamit ang imong cellphone aron pagtawag sa uban kagahapon?"
   • "Pila ka text messages ang imong gipadala kagahapon?"
   • "Pila ka higayon nga imong gigamit ang imong cellphone sa pagtawag sa uban sa miaging pito ka adlaw?"
   • "Pila ka higayon nga imong gigamit ang imong cellphone sa pagpadala o pagdawat sa mga text message / SMS sa katapusang pito ka adlaw?"
   4. Sa higayon nga mahuman ang microsurvey, pangayoa ang pagsusi sa ilang mga datos sa paggamit ingon nga gi-log sa ilang telepono o service provider. Sa unsa nga paagi ang paggamit sa pagtaho sa kaugalingon itandi sa datos sa log? Hain ang labing tukma, nga labing dili tukma?
   5. Karon isagol ang datos nga imong nakolekta sa mga datos gikan sa ubang mga tawo sa imong klase (kung ginabuhat nimo kini nga kalihokan alang sa klase). Uban niining mas dako nga dataset, balikbalik ang bahin (d).

5. [ , Ang Schuman ug Presser (1996) nangatarungan nga ang mga order sa pangutana alang sa duha ka matang sa mga pangutana: mga part-part nga mga pangutana diin ang duha ka mga pangutana anaa sa sama nga lebel sa pagkaseguro (pananglitan, ang mga rating sa duha ka kandidato sa pagkapresidente); ug mga pangutana sa kinatibuk-ang pangutana diin ang usa ka kasagarang pangutana nagsunod sa usa ka labaw nga espesipikong pangutana (pananglitan, nangutana "Pagkakatagbaw ba ikaw sa imong trabaho?" gisundan sa "Pagkatagbaw ba sa imong kinabuhi?").

   Kini dugang nagpaila sa duha ka mga matang sa pangutana nga order nga epekto: ang mga epekto sa pagkaporma mahitabo sa diha nga ang mga tubag ngadto sa usa ka ulahi nga pangutana gipalapad (labaw pa kay sa ilang mahimo) sa mga gihatag ngadto sa usa ka nauna nga pangutana; Ang mga epekto sa kalainan mahitabo kon adunay mas dako nga kalainan tali sa mga tubag sa duha ka mga pangutana.

   1. Paghimo og usa ka parisan nga part-part nga mga pangutana nga sa imong hunahuna adunay usa ka dako nga pangutana aron ang epekto; usa ka pares nga part-whole nga mga pangutana nga sa imong hunahuna adunay dakong epekto sa order; ug usa ka parisan sa mga pangutana kansang han-ay nga sa imong hunahuna dili igsapayan. Pagdalag eksperimento sa survey sa Amazon Mechanical Turk aron sulayan ang imong mga pangutana.
      
   2. Unsa ka dako ang usa ka bahin nga epekto nga imong mahimo? Kini ba usa ka pagkamakanunayon o kaatbang nga epekto?
   3. Unsa ka dako ang usa ka bahin-bug-os nga epekto nga imong nahimo? Kini ba usa ka pagkamakanunayon o kaatbang nga epekto?
   4. Adunay adunay usa ka pangutana nga adunay epekto sa imong pares kung diin wala nimo hunahunaa nga kini nga sugo mahitabo?

6. [ , ] Ang pagtukod sa trabaho sa Schuman ug Presser, Moore (2002) naghulagway sa usa ka lain nga dimensyon sa pangutana nga kapilian sa order: mga additive ug subtractive effects. Samtang ang mga epekto sa pagkontak ug pagkaporma gigamit isip sangputanan sa mga pagtuon sa mga tubag sa duha ka mga butang nga may kalabutan sa usag usa, ang mga aditif ug subtractive nga mga epekto gihimo sa diha nga ang mga responden mahimo nga labaw nga sensitibo sa mas dako nga balangkas diin ang mga pangutana gipangutana. Basaha ang Moore (2002) , unya magdisenyo ug magpadagan sa usa ka eksperimento sa pagtan-aw sa MTurk aron ipakita ang mga aditive o subtractive effects.

7. [ , ] Si Christopher Antoun ug mga kaubanan (2015) nagdumala sa usa ka pagtuon nga nagtandi sa mga kasayuran nga sampol nga nakuha gikan sa upat ka nagkalain-laing mga online recruiting nga mga tinubdan: MTurk, Craigslist, Google AdWords ug Facebook. Pagdisenyo og usa ka yano nga pagsurbi ug pag-recruit nga mga sumasalmot pinaagi sa dili mokubos sa duha ka nagkalain-lain nga mga online recruiting nga mga tinubdan (kini nga mga tinubdan mahimo nga lahi gikan sa upat ka mga tinubdan nga gigamit sa Antoun et al. (2015) ).

   1. Itandi ang gasto kada rekrut-sa termino sa salapi ug panahon-tali sa nagkalainlaing mga tinubdan.
   2. Itandi ang komposisyon sa mga sampol nga nakuha gikan sa lainlaing mga tinubdan.
   3. Itandi ang kalidad sa datos tali sa mga sampol. Alang sa mga ideya kon unsaon pagsukod sa kalidad sa datos gikan sa mga mitubag, tan-awa ang Schober et al. (2015) .
   4. Unsa ang imong gusto nga tinubdan? Ngano?

8. [ ] Sa usa ka paningkamot sa pagtag-an sa mga resulta sa 2016 Referendum sa EU (ie, Brexit), ang YouGov-usa ka kompaniya sa paniksik sa merkado nga nakabase sa Internet-nagdala sa online nga mga poll sa usa ka panel nga mga 800,000 nga mga gisaligan sa United Kingdom.

   Usa ka detalyadong paghulagway sa statistical model sa YouGov makita sa https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/. Sa kinatibuk-an nga pagsulti, ang YouGov mibahinbahin sa mga botante ngadto sa mga klase base sa 2015 nga pinili nga botohan sa kinatibuk-ang eleksyon, edad, kwalipikasyon, gender, ug petsa sa interbyu, ingon man usab sa konstituwente nga ilang gipuy-an. Una, gigamit nila ang mga datos nga gikolekta gikan sa mga panelist sa YouGov aron pagbanabana, lakip sa mga nagboto, ang gidaghanon sa mga tawo sa matag tipo sa botante nga nagtinguha sa pagboto nga Leave. Gibana-bana nila ang turnout sa matag tipo sa botante pinaagi sa paggamit sa 2015 British Election Study (BES), usa ka survey sa nawong sa atubangan nga piniliay, nga nagpamatuod sa turnout gikan sa mga listahan sa eleksyon. Sa katapusan, gibana-bana nila kung pila ang mga tawo sa matag tipo sa botante sa electorate, pinasikad sa pinakabag-ong Census ug Annual Population Survey (uban ang dugang nga kasayuran gikan sa ubang mga tinubdan sa datos).

   Tulo ka adlaw sa wala pa ang boto, ang YouGov mipakita sa duha ka punto nga lead alang sa Leave. Sa bisperas sa pagbotar, ang poll nga nagpakita nga ang sangputanan mas duol sa pagtawag (49/51 Magpabilin). Ang katapusan nga adlaw nga pagtuon nagtagna nga 48/52 pabor sa Remain (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/). Sa pagkatinuod, kini nga pagbana-bana wala makaabot sa katapusan nga resulta (52/48 Leave) sa upat ka porsyento nga puntos.

   1. Gamita ang total survey framework framework nga gihisgutan sa niini nga kapitulo aron masuta unsa ang sayop.
   2. Ang tubag sa YouGov pagkahuman sa eleksyon (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) nagpatin-aw: "Kini daw sa dako nga bahin tungod sa turnout-usa ka butang nga kita nag-ingon nga ang tanan mao ang mahinungdanon sa sangputanan sa usa ka maayong balanse nga lumba. Ang among modelo sa turnout gibase, sa bahin, kung ang mga respondents ang nagboto sa katapusang eleksyon ug usa ka turnout nga lebel nga labaw sa kinatibuk-ang eleksyon nga nakapasubo sa modelo, ilabi na sa North. "Kini ba nakapausab sa imong tubag sa bahin (a)?

9. [ , ] Isulat ang usa ka simulation aron ihulagway ang matag usa sa mga representasyon sa mga sayup sa numero 3.2.

   1. Paghimo og usa ka sitwasyon diin kini nga mga sayop sa pagkatinuod nagkansela.
   2. Paghimo og sitwasyon diin ang mga kasaypanan nagkahiusa sa usag usa.

10. [ , ] Ang panukiduki sa Blumenstock ug mga kaubanan (2015) naglakip sa pagtukod og usa ka modelo sa pagkat-on sa makina nga makagamit sa digital nga pagsubay sa mga datos sa pagtagna sa mga tubag sa survey. Karon, imong susihon ang samang butang sa usa ka lainlaing dataset. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) nakamatikod nga ang gusto sa Facebook makatagna sa indibidwal nga mga kinaiya ug mga hiyas. Katingad-an, kini nga mga panagna mahimong mas tukma kay sa mga higala ug kaubanan (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. Basaha ang Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) , ug kopyahon ang numero 2. Ang ilang datos anaa sa http://mypersonality.org/
    2. Karon, kopyaha ang numero 3.
    3. Sa katapusan, sulayi ang ilang modelo sa imong kaugalingong data sa Facebook: http://applymagicsauce.com/. Unsa kini ka maayo alang kanimo?

11. [ ] Toole et al. (2015) migamit sa mga rekord sa pagtawag sa pagtawag (CDRs) gikan sa mga cellphone aron pagtag-an ang nagkadaghang us aka mga trabaho nga walay trabaho.

    1. Itandi ug itandi ang disenyo sa pagtuon sa Toole et al. (2015) uban sa Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Naghunahuna ba kamo nga ang mga CDR kinahanglan nga mopuli sa mga tradisyonal nga surbey, makigtanding kanila o dili gamiton alang sa mga polisiya sa gobyerno sa pagsubay sa kawalay trabaho? Ngano?
    3. Unsa nga ebidensya ang makapakombinsir kanimo nga ang CDR makahimo sa hingpit nga pagpuli sa tradisyonal nga mga lakang sa pagkawalay trabaho?