faoliyati

  • qiyinchilik darajasi: oson oson , o'rta o'rta , qattiq qiyin , juda qiyin juda qiyin
  • matematika ( matematika talab qiladi )
  • kodlashni talab qiladi ( kodlashni talab qiladi )
  • ma'lumotlarni to'plash ( ma'lumotlar yig'ish )
  • mening sevimlilarim ( mening sevimli )

  1. [ qiyin , matematika talab qiladi ] Bo'limda men post-tabakalaşma haqida juda ijobiy edi. Biroq, bu har doim ham sifatni oshirmaydi. Stratifikatsiyani baholash natijalarini baholash sifatini kamaytirishi mumkin bo'lgan vaziyatni belgilang. (Maslahat uchun Thomsen (1973) ga qarang.)

  2. [ qiyin , ma'lumotlar yig'ish , kodlashni talab qiladi Amazon Mexanika Turkiyasida qurol-yaroq egaliklari va qurol-yarog 'nazoratiga munosabat haqida so'rash uchun ehtimolliksiz tekshiruvni loyihalashtirish va o'tkazish. Sizning hisob-kitoblaringizni ehtimollik namunasidan kelib chiqqan holda taqqoslashingiz uchun savol matnini va javob variantlarini to'g'ridan-to'g'ri Pew Tadqiqot Markazi tomonidan olib boriladigan yuqori sifatli tekshiruvdan ko'chirib oling.

    1. So'rovingiz qancha vaqtni oladi? Bu qancha turadi? Namunangizdagi demografik ma'lumotlar AQSh aholisining demografik ko'rsatkichlari bilan qanday taqqoslanadi?
    2. Namunadan foydalanib, qurol-yarog' egalik qilishning xom asosi qanday?
    3. Post-tabakalaştırma yoki boshqa bir texnikadan foydalangan holda, namunangizning noto'g'ri ekanligi aniqlang. Endi qurol egalik qilishning taxminiyligi nimadan iborat?
    4. Sizning hisob-kitoblaringiz taxminiy misoldan eng so'nggi taxmin bilan qanday taqqoslanadi? Sizningcha, qandaydir farqlar mavjud bo'lsa, nima deb o'ylaysiz?
    5. (B) - (d) ni qurol nazorati bilan bog'liq munosabatlar uchun takrorlash. Sizning natijalaringiz qanday farq qiladi?

  3. [ juda qiyin , ma'lumotlar yig'ish , kodlashni talab qiladi Goel va uning hamkasblari (2016) General Social Survey (GSS) dan olingan 49 ta ko'p tanlov bilan bog'liq savollarni va Pew Tadqiqot Markazining Amazon Mechanical Turkdan olingan respondentlarning noaniqligi namunalarini tanlab olishlarini tekshirishdi. Keyinchalik modeldagi post-stratifikatsiyadan foydalanib ma'lumotlarning noan'anaviyligi uchun moslashtirildi va ularning tuzatilgan baholarini ehtimolga asoslangan GSS va Pew tadqiqotlari bilan taqqosladilar. Amazon Mechanical Turk-da bir xil so'rovni o'tkazing va GSS va Pew so'rovlaridagi eng so'nggi turlardan olingan baholar bilan taqqoslangan baholarni taqqoslab, 2a va 2b-sonlarni kopyalamaya harakat qiling. (49 savol ro'yxati uchun A2 ilovasiga qarang).

    1. Pew va GSSdan olingan natijalar bilan sizning natijalaringizni taqqoslang va solishtiring.
    2. Sizning natijalaringizni Goel, Obeng, and Rothschild (2016) Mexanik Turkiy tadqiqotlari Goel, Obeng, and Rothschild (2016) bilan taqqoslang va solishtiring.

  4. [ o'rta , ma'lumotlar yig'ish , kodlashni talab qiladi ] Ko'plab tadqiqotlar o'z-o'zidan xabar qilingan mobil telefonlardan foydalanish choralarini qo'llaydi. Bu esa, tadqiqotchilar o'zlarining xulq-atvorini xatti-harakatlar bilan taqqoslashlari mumkin bo'lgan qiziqarli Boase and Ling (2013) (masalan, Boase and Ling (2013) ). So'raladigan ikkita umumiy xatti-chaqiriq va SMS-xabarlar bo'lib, ikkita umumiy vaqt doirasi «kecha» va «o'tgan haftada».

    1. Sizningcha, o'zingizning hisobotingizdan qaysi ma'lumotni to'plashdan oldin, siz aniqroq deb o'ylaysiz? Nima uchun?
    2. So'rovda ishtirok etish uchun beshta do'stingizni ishga yollang. Iltimos, bu besh do'stning qanday namunalar olinganligini qisqacha ifodalang. Ushbu namuna olish amaliyoti sizning hisob-kitoblaringizdagi ma'lum taxminlarni keltirib chiqaradimi?
    3. Quyidagi mikrosirkulyatsiya savollarini so'rang:
    • "Kecha telefoningizni telefoningizdan necha marta chaqirgansiz?"
    • "Kecha qancha matnli xabar yubording?"
    • "So'nggi etti kun ichida boshqalarni qo'ng'iroq qilish uchun mobil telefoningizni necha marta ishlatgansiz?"
    • "So'nggi etti kun mobaynida siz mobil telefoningizni necha marta matnli xabarlar / SMS yuborish yoki qabul qilish uchun ishlatdingiz?"
    1. Ushbu mikrosurvey tugallangach, ulardan foydalanish ma'lumotlarini o'zlarining telefonlari yoki xizmat ko'rsatuvchi provayderlari tomonidan qayd qilinganligini tekshirishni so'rang. O'z-o'zidan hisobotdan foydalanish jurnal ma'lumotlari bilan qanday taqqoslanadi? Qaysi biri eng aniq bo'lgan, bu aniq emas?
    2. Endi siz o'zingizning sinfingizdagi boshqa odamlar tomonidan to'plangan ma'lumotlaringizni birlashtiring (agar siz ushbu faoliyatni sinf uchun qilyapsiz). Ushbu katta ma'lumotlar majmuasi bilan (d) qismini takrorlang.

  5. [ o'rta , ma'lumotlar yig'ish ] Schuman va Presser (1996) , savollarning ikki xil savol uchun muhimligini ta'kidlaydi: ikkita savol bir xil darajadagi (masalan, prezidentlikning ikki nafar nomzodining reytinglari) bo'lgan qismi qismlar; va umuman, umumiy savol yanada aniq savolga (masalan, "Sizning ishingiz bilan qanday qoniqdingiz?" va "Sizning hayotingiz bilan qanchalik qoniqdingiz?") so'raladigan umumiy savollar.

    Ular, shuningdek, ikkita savol tartibi ta'sirini tavsiflaydi: keyingi savolga berilgan javoblar (ular boshqalardan farqli o'laroq) oldingi savolga berilganda, izchil ta'sirlar yuzaga keladi; Ikki savolga javoblar o'rtasida katta farqlar bo'lganda kontrast effektlar paydo bo'ladi.

    1. Katta savol tartibi ta'siriga ega deb hisoblaydigan bir nechta qismli savollar yarating; Katta buyurtma effektiga ega bo'lishingizni o'ylaydigan bir nechta qisman savollar; va sizning buyurtmangiz muhim emas degan savol juftligini. Savollaringizni tekshirish uchun Amazon Mechanical Turkiyadagi tadqiqot tajribasini ishga tushiring.
    2. Siz qanaqa katta qismni yaratishingiz mumkin edi? Bu mustahkamlik yoki kontrast ta'sirmi?
    3. Siz qanaqa katta ta'sir yaratdingiz? Bu mustahkamlik yoki kontrast ta'sirmi?
    4. Sizning juftligingizda buyurtmaning ahamiyati yo'q deb hisoblamagan savolga buyurtma ta'siri bormi?

  6. [ o'rta , ma'lumotlar yig'ish ] Schuman va Presser ishlariga asoslanib, Moore (2002) savol tartibi ta'siri alohida o'lchovini tasvirlaydi: qo'shimchalar va pastki ta'sirlar. Qatnashchilarning o'zaro munosabatlariga baho berganligi sababli, kontrast va izchillik ta'sirlari ishlab chiqilgan bo'lsa-da, respondentlar savollarga javob beradigan kattaroq doiraga yanada sezgir bo'lishganda qo'shimchalar va subtektiv ta'sirlar paydo bo'ladi. Mutni o'qing Moore (2002) , keyin MTurkda tajriba qo'shing yoki qo'shimchalar yoki subtektiv effektlarni ko'rsatish uchun tajriba o'tkazing.

  7. [ qiyin , ma'lumotlar yig'ish ] Christopher Antoun va uning hamkasblari (2015) MTurk, Craigslist, Google AdWords va Facebook kabi to'rtta turli xil onlayn resurslardan olingan qulaylik namunalarini taqqoslagan tadqiqotni o'tkazdi. Oddiy so'rovni loyihalashtirish va ishtirokchilarni kamida ikkita turli xil onlayn ishga olish manbalari orqali jalb qilish (bu manbalar Antoun et al. (2015) qo'llanilgan to'rtta manbadan farq qilishi mumkin).

    1. Turli manbalar orasidagi pul va vaqtni yig'ish bo'yicha xarajatlarni solishtiring.
    2. Turli manbalardan olingan namunalarning tarkibini solishtiring.
    3. Namunalar orasidagi ma'lumotlarni sifatini solishtiring. Respondentlar ma'lumotlarining sifatini qanday o'lchash bo'yicha fikr-mulohazalar uchun qarang. Schober et al. (2015) .
    4. Sizning afzal manbangiz nima? Nima uchun?

  8. [ o'rta ] 2016 yilgi Evropa Ittifoqi Referendumining (ya'ni, Brexit) natijalarini prognoz qilish uchun, Internet bozoridagi tadqiqot kompaniyasi - YouGov - Buyuk Britaniyada qariyb 800 ming respondentlar panelini on-layn so'rovlar o'tkazdi.

    YouGov statistika modelining batafsil tavsifini https://yougov.co.uk/news/2016/06/21/yougov-referendum-model/ sahifasida topishingiz mumkin. Saylovoldi tashviqoti 2015 yilga kelib umumiy saylovni tanlash, yoshi, malakasi, jinsi va intervyu sanasi, shuningdek ular yashayotgan saylov uchastkalari asosida saylovchilarni turlarga ajratdi. Birinchidan, sizlar ovoz berganlar orasida, ovoz berishni istagan har bir saylovchi turining nisbati bo'lgan odamlarning nisbati, baholash uchun youGov ishtirokchilaridan olingan ma'lumotlar ishlatilgan. Ular har bir saylovchi turini saylov byulletenlarini tekshiruvdan o'tkazgan 2015-yilgi Britaniya Saylovlari Tadqiqoti (BES) yordamida baholashdi. Va nihoyat, oxirgi aholini ro'yxatga olish va yillik aholishunoslik ma'lumotlari asosida (boshqa ma'lumot manbalaridan ba'zi qo'shimcha ma'lumotlar bilan) saylovchilarda saylovchilarda qancha saylovchilar borligini aniqladilar.

    Ovoz berishdan uch kun oldin, YouGov "Leave" uchun ikkita ball ko'rsatdi. Ovoz berish arafasida so'rov natijalari qo'ng'iroqqa juda yaqin bo'lganligini ko'rsatdi (49/51 Remain). Kunning so'nggi tadqiqotida Remain (48/52) foydasiga (https://yougov.co.uk/news/2016/06/23/yougov-day-poll/) taxmin qilinardi. Darhaqiqat, bu baho to'rt pog'ona bilan yakuniy natijani (52/48 Leave) o'tkazib yubormadi.

    1. Ushbu bobda muhokama qilingan jami so'rovlardagi xatoliklar bazasidan foydalaning.
    2. Siz tanlaganingizdan keyin sizning javobingiz (https://yougov.co.uk/news/2016/06/24/brexit-follows-close-run-campaign/) quyidagilarni tushuntirdi: "Bu ko'pchilikning ishtiroki sababli ko'rinadi - biz hammamiz shunday nozik muvozanatli irqning natijasi uchun juda muhim bo'lishi mumkinligini aytdik. Bizning ishtirok modelimiz, qisman, so'nggi umumiy saylovda respondentlarning ovoz bergan-qilmagani va umumiy saylovlardan yuqori ishtirok etish darajasi asosan, shimolda modelni buzayotganiga asoslangan edi ". Bu sizning javobingizni o'zgartiradimi (a)?

  9. [ o'rta , kodlashni talab qiladi ] 3.2 shaklidagi vakillik xatolarining har birini ko'rsatish uchun simulyatsiya yozing.

    1. Ushbu xatolar aslida bekor qilinadigan vaziyatni yarating.
    2. Xatolar bir-biriga birlashtirilgan vaziyatni yarating.

  10. [ juda qiyin , kodlashni talab qiladi Blumenstock va uning hamkasblari (2015) tadqiqotlari tadqiqot natijalarini prognoz qilish uchun raqamli iz ma'lumotlarni ishlatishi mumkin bo'lgan kompyuterni o'rganish modelini yaratish bilan shug'ullanadi. Endi siz yana bir xil ma'lumotlar to'plamini sinab ko'ring. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) Facebookning yoqtirganlari shaxsiy xususiyat va xususiyatlarni bashorat qilishi mumkinligini aniqladi. Ajablanarlisi shundaki, bu taxminlar do'stlaringiz va hamkasblaringizdan ko'ra to'g'riroq bo'lishi mumkin (Youyou, Kosinski, and Stillwell 2015) .

    1. Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) o'qing Kosinski, Stillwell, and Graepel (2013) takrorlang. Ma'lumotlarini http://mypersonality.org/ saytida topishingiz mumkin.
    2. Endi, 3-sonli replikatsiya.
    3. Nihoyat, ularning modelini o'z Facebook ma'lumotlaringiz bilan tekshiring: http://applymagicsauce.com/. Bu siz uchun qanchalik yaxshi ishlaydi?

  11. [ o'rta ] Toole et al. (2015) mobil telefonlardan qo'ng'iroqlar tafsilotlarini (CDR Toole et al. (2015) ishlatgan, bu esa umumiy ishsizlik tendentsiyalarini taxmin qilish uchun ishlatilgan.

    1. Toole et al. (2015) , Blumenstock, Cadamuro, and On (2015) .
    2. Sizningcha, CDR an'anaviy so'rovnomalarni almashtirib, ularni to'ldiradi yoki ishsizlikni ta'qib qilish uchun hukumat siyosatchilari uchun foydalanilmaydi? Nima uchun?
    3. Sizning CDRlaringiz ishsizlik darajasi an'anaviy chora-tadbirlarini butunlay o'zgartirishi mumkinligiga qanday dalillar keltirishadi?

Powered by Open Review Toolkit