3.4 Ki kell kérni

Valószínűségi mintákon és nem valószínűségi minta nem, hogy a különböző gyakorlatban; mindkét esetben, ez ​​mind a súlyokat.

A mintavétel alapvető, hogy feltérképezzük a kutatás. A kutatók szinte soha kérdéseiket, hogy mindenki a célcsoportot. Ebben a tekintetben a felmérések nem egyedi. A legtöbb kutatás, az így vagy úgy, magában foglalja a mintavétel. Néha ez a mintavétel kifejezetten a kutató; Máskor ez történik implicit. Például egy kutató, hogy fut laboratóriumi kísérlet egyetemi hallgatók Egyetemi is mintát vett. Így a mintavétel olyan probléma, hogy jön ki a könyv egészében. Sőt, az egyik leggyakoribb problémák, amit hallani a digitális korban adatforrásokat is "ezek nem reprezentatív." Mint látni fogjuk, ebben a szakaszban, hogy ez az aggodalom egyaránt kevésbé súlyos és sokkal finomabb, mint a szkeptikusok észre. Sőt, azt is állítják, hogy az egész koncepció "reprezentativitás" nem hasznos gondolkodni valószínűségi és nem valószínűségi mintákon. Ehelyett, a legfontosabb az, hogy gondolkodni, hogyan az adatgyűjtés és mire használja a torzítás, hogy az adatgyűjtés lehet visszafordítani, ha így becslések.

Jelenleg az uralkodó elméleti megközelítés képviselet valószínűségi mintavétel. Amikor adatokat gyűjtenek valószínűségi mintavételi eljárást, amely már tökéletesen végrehajtott, a kutatók képesek súlyozására adataik alapján az is, hogy azokat gyűjtötték, hogy elfogulatlan becsléseket a célcsoportot. Azonban a tökéletes valószínűségi mintavétel alapvetően soha nem történik a világban. Vannak tipikusan két fő probléma 1) közötti különbségek a célcsoportot és a keret lakosság és 2) a nem választ (ezek pontosan a probléma, hogy tönkrement az Irodalmi Digest felmérés). Így ahelyett, hogy gondolkodás valószínűségi mintavétel reális modellje valójában mi történik a világban, akkor jobb, ha úgy gondolja, valószínűségi mintavétel hasznos, absztrakt modell, ugyanúgy, mint ahogy a fizikusok gondolnak a súrlódásmentes labdát legördül egy végtelenül hosszú rámpa.

A másik, hogy a valószínűsége a mintavétel nem valószínűségi mintavétel. A fő különbség a valószínűségi és nem valószínűségi mintavétel az, hogy a valószínűségi mintavétel mindenki a lakosság egy ismert valószínűsége felvételét. Vannak, sőt, sok fajta nem valószínűségi mintavétel, és ezek a módszerek adatgyűjtés egyre gyakoribb a digitális korban. De nem valószínűségi mintavétel egy szörnyű hírnevét társadalomtudósok között, statisztikusok. Tény, hogy nem valószínűségi mintavétel jár néhány legdrámaibb kudarcok felmérés kutatók, mint például az Irodalmi Digest fiaskó (korábban tárgyalt) és a helytelen becslés az amerikai elnökválasztás 1948 ( "Dewey legyőzi Truman") (Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007) .

Azonban az idő, hogy vizsgálja felül a nem valószínűségi mintavétel két okból. Először is, mint valószínűségi mintákon egyre nehezebbé váltak, hogy nem a gyakorlatban, a vonal között valószínűségi mintákon és nem valószínűségi mintákon elmossa. Ha vannak magas a nem-válasz (mint ahány valós felmérések most), a tényleges valószínűsége zárványok a válaszadók számára nem ismertek, és így valószínűségi mintákon és nem valószínűségi mintát nem más, mint sok kutató úgy véli. Sőt, amint azt alább látni fogjuk, mindkét megközelítés alapvetően támaszkodik azonos becslési módszer: post-rétegződés. Másodszor, ott már sok fejlesztések összegyűjtésére és elemzésére nem valószínűségi mintát. Ezek a módszerek különböznek eléggé a módszerek, amelyek problémákat okozott a múltban, hogy azt hiszem, hogy van értelme gondolni rájuk, mint "nem valószínűségi mintavétel 2.0." Nem kellene irracionális idegenkedés nem valószínűségi módszerek a hibák miatt, ami történt régen.

Továbbá, annak érdekében, hogy ez az érv konkrétabb leszek felül szabványos valószínűségi mintavétel és súlyozási (3.4.1). A lényeg az, hogy hogyan gyűjtik az adatokat ne befolyásolják, hogyan becsléseket. Különösen, ha mindenki nem ugyanolyan valószínűséggel felvétel, akkor mindenki nem azonos a súlya. Más szóval, ha a mintavétel nem demokratikus, akkor a becslések nem lehet demokratikus. Áttekintése után súlyozás, fogom leírni két megközelítés nem valószínűségi mintavétel: olyat, amely súlyozást a probléma kezelésére összevissza gyűjtött adatok (3.4.2), és az egyik, hogy megpróbálja, hogy helyezzen nagyobb felett, hogy az adatok gyűjtött (3.4.3). Az érvek a fő szöveg az alábbiakban ismertetjük a szavak és képek; az olvasók, akik szeretnének egy matematikai kezelést is látni a műszaki függelék.