인구를 대표하는 표본을 얻을 수 있도록 설문 조사를 게시 할 사이트가 있습니까?


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이것은 고등학교 고등학교 프로젝트에만 해당되므로 완벽 할 필요는 없습니다. 저는 지구 온난화에 관한 프로젝트를 진행하고 있으며 사람들의 의견을 조사하고자합니다. 나는 반 친구들의 편의 샘플을 사용하면 많은 편견이있을 것이라는 것을 알고 있습니다. 인터넷에 임의의 사람들이 답변 할 수있는 설문 조사를 게시 할 수있는 사이트가 있는지 궁금해서 가능한 한 SRS에 가까워 질 수있었습니다. 그렇지 않다면 설문 조사를 수행하는 방법에 대한 다른 제안에 관심이 있습니다.


인터넷에서 실제 사람들보다 트롤 비율이 더 높다는 것은 확실합니다. 결과가 왜곡 될 수 있습니다. Pharyngula 또는 Andrew Bolt의 블로그와 같은 대형 블로그 독자는 설문 조사에 과부하를 가하여 설문 조사를 중단하거나 결과를 완전히 편향시키는 것으로 알려져 있습니다. 무신론자 / 창조 주의자 화염 전쟁과 관련된 여론 조사를하는 사람이 꽤 흔하며, 하루 안에 인두 대 독자들 때문에 100 : 20에서 300 : 2000으로 떨어질 것입니다. 준비하십시오.
naught101

답변:


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고등학교 프로젝트의 경우 제한된 시간과 예산으로 대표 샘플을 얻는 것이 어려울 것입니다. 온라인 벤더가 임의의 샘플을 얻을 수 있다는 점에 대해서는 회의적입니다. 그렇게해야한다면 전화 번호부를 사용하고 전화를하거나 주소로 가서 지역 사회에 설문 조사를 배포 할 것이라고 생각합니다. 비록 이것이 완벽하지는 않지만 (likley는 젊은 사람들, 소수 민족, 사회 경제적 지위가 낮은 사람들을 대표합니다), (지역에 따라 계층화 된 샘플링을 수행하는 것과는 대조적으로) 상황에서 프로젝트를 더 실현 가능하게 만듭니다. 이 두 솔루션은 모두 로컬 샘플이므로 국가 샘플이 아닙니다.

idclark은 옳으며 일반 사회 조사 에는 지구 온난화에 대한 여론을 다루는 여러 변수가 있습니다. 해당 데이터를 직접 (공개적으로 공개 된대로) 분석하거나 직접 설문 조사를 작성해야하는 경우 GSS의 질문을 모방 한 다음 샘플이 GSS와 얼마나 유사한 지 확인할 수 있습니다. 현재 실제 GSS 웹 사이트에서보다 ICPSR 아카이브 에서 GSS 변수 목록을 검색하는 것이 훨씬 쉽습니다 . 실제로 GSS 데이터의 ICPSR에서 기본 데이터 분석을 온라인 으로 수행 할 수 있습니다 (기본적으로 주파수 및 교차 테이블을 수행 할 수 있음). 필요한 주파수 만 있으면 SPSS 또는 Stata와 같은 통계 소프트웨어를 사용해야 할 필요가 없습니다.

표본을 구성하는 실제 모집단이 때때로 찾아 오기 어려울뿐만 아니라 표본을 작성하는 모든 사람이 설문 조사에 응답하는 것만 큼 중요하지 않기 때문에 대표 표본을 얻는 것은 어렵습니다. 나는 국가 표본에 고정되지 않을 것입니다. 나는 지역 사회, 학교 동료, 교사 등의 여론을 추정하여 대답 할 흥미로운 질문으로 만들 수 있다고 확신합니다. 학교 교사의 의견을 학생들의 의견과 비교하십시오). 설문 조사를 통해 실험을 수행 할 수도 있습니다 (예 : 지구 온난화에 대한 주장을 제시하고 반대하는 방법을 조작하고 사람들이 지구 온난화에 대한 의견이 어떻게 다른지 확인).


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가장 좋은 방법은 기계적 터크입니다 ( https://www.mturk.com/mturk/welcome) . 돈이 많이 들지만 많은 비용은 들지 않습니다. 질문이 짧고 1 분 안에 완료 될 수있는 경우 답변 당 10 센트 정도를 쉽게 청구 할 수 있으므로 50 개의 응답을 원하면 5 달러에 불과합니다. .xml 형식의 데이터를 얻을 수 있으며 R 또는 심지어 (shudder) Excel로 가져올 수 있습니다. 당신이 샘플링하는 사람들은 고등학교 수업보다 훨씬 더 다양 할 것입니다. 설문 조사에서 인구 통계 정보 (연령, 성별, 국적 등)를 질문으로 요청할 수 있습니다. 또한 아마존의 템플릿을 조정하기 만하면 설문 조사가 쉬워집니다.

WEIRD 연구에서 언급 한 편향에 대한 추가 문제는 http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1601785 를 참조 하십시오 . 또한 mech turk의 사람들이 참여하는 이유를 참조하십시오 : http://behind-the-enemy-lines.blogspot.com/2008/09/why-people-participate-on-mechanical.html .


OP가 인도와 멕시코에서 주로 사람들을 조사하기를 원치 않는 한, 기계적인 터크 참가자는 인구 통계 학적 OP가 찾고있는 대표적인 표본을 형성 할 것 같지 않습니다.
Cerin

@Cerin-그것이 인구 통계에 의해 필터링하는 이유입니다 ... lol
User

@User, 그들의 인구 통계 학적 필터링이 OP가 찾고있는 것에 대해 충분히 유연하지만 의심의 여지가없는 것 같습니다. 그것은 해결책이 될 수 있습니다.
Cerin

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나는 당신의 야망에 감탄합니다! 귀하의 질문에 직접 대답하기 위해 어떤 사이트에도 익숙하지 않습니다. 아마도 친숙한 게시판이 있습니까? 강사가 편견 문제를 해결 했습니까? 표본의 편차 문제를 인식하고 이것이 조사에 어떤 영향을 미치는지 이야기하면 충분할 수 있습니다. 가장 적절하게 무작위 배정 된 전국적으로 대표적인 설문 조사는 1800에서 2300 사이의 N을 가지고 있습니다. 그러나 SPSS 또는 Stata에 익숙하지 않은 경우 액세스 할 수 없습니다. 나는 편견을 교정하기 위해 가중치 응답에 대해 여기보다 다른 사람들이 당신보다 더 나은 것을 도울 수 있다는 것을 알고 있습니다.


소프트웨어 비용을 지불하지 않고 SPSS 파일을 열려면 PSPP : gnu.org/software/pspp 또는 R stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/foreign/html/
Jeromy Anglim

@Jeromy : 과거에 SPSS 저장 파일을 여는 데 문제가 있었지만 PSPP를 통해 해결할 수 없었습니다. 여기 내 블로그 게시물이 있습니다 : blog.bzst.com/2008/09/data-conversion-and-open-source.html
Galit Shmueli

@Galit 게시물은 2008 년 9 월부터 작성되었습니다. 다시 시도해 볼 가치가 있습니다. 또는 R의 read.spss () 함수를 사용하십시오.
Jeromy Anglim 5

@ jeromy 아 그래, 나는 완전히 잊었다! PSPP를 사용하지는 않았지만 하루에 여러 번 read.dta를 사용합니다. 알림 주셔서 감사합니다.
idclark

나는 들었습니다 spss.get으로부터 Hmisc패키지 (잠재적으로보다 나은뿐만 아니라 좋은 일을한다 read.spss).
Henrik

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귀하의 온라인 설문 조사에 관심이있는 사람들 만 귀하에게 편향된 샘플을 제공 할 것이므로, 인구 대표 샘플은 인터넷을 통해 얻을 수 없습니다.


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이 진술은 다른 설문 조사 모집 방법이 모든 인터넷 기반 샘플링 방식보다 편향이 적다고 가정하는 경우에만 해당됩니다. 사실 모든 샘플링 방법에는 어느 정도의 편견이 포함되어 있으며, 연구원은 그러한 편견이 무엇인지 인식하고 가능한 한이를 설명해야합니다. 그러한 편견을 설명 할 수없는 경우, 발견 한 한계를 문서화하는 것이 중요합니다. 인터넷 기반 샘플링 방법이 특정 조사에 대한 다른 "전통적인"방법보다 덜 또는 동등한 편향을 유도한다는 연구 결과가 있습니다.
체이스

확인. 흥미 롭군 또한 그것은 당신이하고 싶은 설문 조사 유형에 달려 있다고 생각합니다.
RockScience

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마케팅 담당자는 항상 온라인 조사에서 자체 선택된 샘플을 사용하므로 데이터를 정리할 방법이있을 수 있습니다. 슬프게도, 나는 지금 그들의 방법을 찾기에 좋은 포인터가 없습니다.


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생각 만해도 적어도 참가자가 Google 검색에서 직접 방문하여 일종의 계층화를 제어 할 수있는 저렴한 Google Ad Words 캠페인을 구현하는 것이 좋습니다. 물론 실제 샘플을 얻을 수는 없습니다.

이러한 선을 따라 성향 점수를 통해 웹 설문 조사의 선택 편향을 조정하기 위해 현재 몇 가지 작업이 수행되고 있습니다. 이것은 해리스를 포함한 일부 전공에 의해 이루어지고 있습니다.

http://www.amstat.org/sections/srms/proceedings/y2004/files/Jsm2004-000032.pdf

랄프 윈터스

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