Exemples d'utilisation de Ansolabehere en Français et leurs traductions en Danois
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Colloquial
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Official
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Medicine
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Financial
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Ecclesiastic
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Official/political
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Computer
Figure 3.13: Schéma de l'étude réalisée par Ansolabehere and Hersh(2012).
Par conséquent, Ansolabehere et Hersh vérifier chacune de ces étapes avec soin.
De plus, toute cette échelle ajoutée est venue sans diminution de la qualité des estimations(Ansolabehere and Rivers 2013).
Avec leur fichier de données combiné, Ansolabehere et Hersh sont arrivés à trois conclusions importantes.
Ansolabehere et Hersh ont deux approches différentes pour répondre à la préoccupation de la qualité des données.
En plus de ce concours de correspondance, Ansolabehere et Hersh ont créé leur propre défi d'adaptation pour Catalist.
Voir Berent, Krosnick, and Lupia(2016)pour une vision plus sceptique des résultats présentés dans Ansolabehere and Hersh(2012).
D'un projet antérieur, Ansolabehere et Hersh avaient recueilli les dossiers des électeurs de la Floride.
Malgré le potentiel d'erreurs dans le fichier de données maître Catalyst etles erreurs dans le couplage d'enregistrements, Ansolabehere et Hersh ont pu établir la confiance dans leurs estimations grâce à différents types de contrôles.
Donc, Ansolabehere et Hersh ont recueilli les données qu'ils voulaient comme une vaste enquête sociale, le CCES, mentionnée plus tôt dans ce chapitre.
Comme beaucoup de sources d'oligo- numériques dans le chapitre 2, le fichier maître Catalist n'a pas inclus la plupart des informations démographiques,des attitudes et des comportements que Ansolabehere et Hersh nécessaires.
Ainsi, la découverte empirique d'Ansolabehere and Hersh(2012) appelle de nouvelles théories pour comprendre et prédire le vote.
Comme beaucoup de sources d'oligo- numériques dans le chapitre 2, le fichier maître Catalist n'a pas inclus la plupart des informations démographiques,des attitudes et des comportements que Ansolabehere et Hersh nécessaires.
Ansolabehere et Hersh en partenariat avec une de ces sociétés- Catalist LCC- pour utiliser leur dossier de vote maître pour aider à développer une meilleure image de l'électorat.
Comme beaucoup des grandes sources de données du chapitre 2, le fichier principal cataliste n'incluait pas la plupart des informations démographiques,comportementales et comportementales dont Ansolabehere et Hersh avaient besoin.
Ansolabehere et Hersh en partenariat avec une de ces sociétés- Catalist LCC- pour utiliser leur dossier de vote maître pour aider à développer une meilleure image de l'électorat.
Ensuite, dans les chapitres suivants, je vais vous parler de la façon dont les dossiers de vote recueillis par le gouvernement ont été utilisés dans une enquête(Ansolabehere and Hersh 2012) et d'une expérience(Bond et al. 2012).
Ansolabehere et Hersh se sont associés à l'une de ces sociétés, la LCC catalane, afin d'utiliser leur fichier de vote principal pour aider à développer une meilleure image de l'électorat.
Cela a rendu difficile, mais pas impossible, pour les scientifiques politiques d'avoir une image complète de l'électorat etde comparer ce que les gens disent dans les sondages sur le vote à leur comportement de vote réel(Ansolabehere and Hersh 2012).
Il est important de noter que même si Ansolabehere et Hersh ont été encouragés par la qualité des données de Catalist, d'autres évaluations de vendeurs commerciaux ont été moins enthousiastes.
Malgré ces problèmes, cependant, des demandes enrichies peuvent être utilisées pour mener d'importantes recherches, commel'ont démontré Stephen Ansolabehere et Eitan Hersh(2012) dans leurs recherches sur les tendances électorales aux États- Unis.
En d'autres termes, Ansolabehere et Hersh ont combiné les données des enregistrements de vote avec les données d'enquête afin de faire des recherches qui n'étaient pas possibles avec l'une ou l'autre source de données individuellement.
Malgré les préoccupations que ces deux problèmes introduisent, il est possible d'effectuer des recherches importantes avec cette stratégie commecela a été démontré par Stephen Ansolabehere et Eitan Hersh(2012) dans leurs recherches sur les habitudes de vote aux États- Unis.
En plus de ces informations, Ansolabehere et Hersh ont été particulièrement intéressés à comparer le comportement de vote rapporté au comportement de vote validé(ie, les informations contenues dans la base de données Catalist).
Parfois, les chercheurs ont constaté que des échantillons de probabilité etd'échantillons non probabilistes donnent des estimations de qualité similaire(Ansolabehere and Schaffner 2014), mais d'autres comparaisons ont montré que les échantillons non probabilistes font pire(Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011).
En d'autres termes, Ansolabehere et Hersh ont enrichi les données de vote avec des données d'enquête, et le fichier fusionné résultant leur permet de faire quelque chose que ni fichier activé individuellement.
Parfois, les chercheurs ont trouvé que les échantillons probabilistes etles échantillons non probabilistes donnent des estimations de qualité similaire(Ansolabehere and Schaffner 2014), mais d'autres comparaisons ont montré que les échantillons non probabilistes sont plus mauvais(Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011).
Dans le chapitre 3, nous avons vu comment Stephen Ansolabehere et Eitan Hersh(2012) combinée des données d'enquête sur mesure avec des données administratives gouvernementales ready- made pour en savoir plus sur les caractéristiques des personnes qui votent effectivement.
Parfois, les chercheurs ont constaté que des échantillons de probabilité etd'échantillons non probabilistes donnent des estimations de qualité similaire(Ansolabehere and Schaffner 2014), mais d'autres comparaisons ont montré que les échantillons non probabilistes font pire(Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011).
Dans le chapitre 3, nous avons vu comment Stephen Ansolabehere et Eitan Hersh(2012) combinée des données d'enquête sur mesure avec des données administratives gouvernementales ready- made pour en savoir plus sur les caractéristiques des personnes qui votent effectivement.