Voorbeelden van het gebruik van Ansolabehere in het Frans en hun vertalingen in het Nederlands
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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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Ecclesiastic
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Official/political
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Computer
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Programming
Par conséquent, Ansolabehere et Hersh vérifier chacune de ces étapes avec soin.
De plus, toute cette échelle ajoutée est venue sansdiminution de la qualité des estimations(Ansolabehere and Rivers 2013).
D'un projet antérieur, Ansolabehere et Hersh avaient recueilli les dossiers des électeurs de la Floride.
Voir Berent, Krosnick, and Lupia(2016) pour une vision plussceptique des résultats présentés dans Ansolabehere and Hersh(2012).
Avec leur fichier de données combiné, Ansolabehere et Hersh sont arrivés à trois conclusions importantes.
Donc, Ansolabehere et Hersh ont recueilli les données qu'ils voulaient comme une vaste enquÃate sociale, le CCES, mentionnée plus tà ́t dans ce chapitre.
En ce qui concerne demandé enrichi, les résultats dans Ansolabehere et Hersh(2012) charnià ̈re sur deux étapes clés:.
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.
En plus de ce concours de correspondance, Ansolabehere et Hersh ont créé leur propre défi d'adaptation pour Catalist.
Dans la lecture plus loin à la fin du chapitre, je décris ces problà ̈mes demanià ̈re plus détaillée et comment Ansolabehere et Hersh renforcer la confiance dans leurs résultats.
La découverte empirique d'Ansolabehere and Hersh(2012) appelle de nouvelles théories pour comprendre et prédire le vote.
En enrichissant le fichier de données de base Catalist avec des données d'enquÃate, Ansolabehere et Hersh sont venus à trois conclusions importantes.
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.
La Cour de récré, Recess ou Disney's Recess en anglais,est une série télévisée d'animation américaine créée par Paul Germain et Joe Ansolabehere, produite par Walt Disney Television Animation.
En d'autres termes, Ansolabehere et Hersh ont combiné les données des enregistrements de vote avec les données d'enquÃate afin de faire des recherches qui n'étaient pas possibles avec l'une ou l'autre source de données individuellement.
Il vaut la peine d'aller sur cette étude en détail parce quebeaucoup de stratégies qui Ansolabehere et Hersh développées seront utiles dans d'autres applications de demander enrichi.
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.
En plus de ces informations, Ansolabehere et Hersh ont été particulià ̈rement intéressés à comparer le comportement de vote rapporté au comportement de vote validé(ie, les informations contenues dans la base de données Catalist).
Ensuite, dans les chapitres suivants, je vais vous parler de la façon dont les dossiers de vote recueillispar le gouvernement ont été utilisés dans une enquÃate(Ansolabehere and Hersh 2012) et d'une expérience Bond et al.
En d'autres termes, Ansolabehere et Hersh ont enrichi les données de vote avec des données d'enquÃate, et le fichier fusionné résultant leur permet de faire quelque chose que ni fichier activé individuellement.
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.
Dans le chapitre 3,nous avons vu comment Stephen Ansolabehere et Eitan Hersh(2012) combinée des données d'enquÃate sur mesure avec des données administratives gouvernementales ready-made pour en savoir plus sur les caractéristiques des personnes qui votent effectivement.
Malgré ces problà ̈mes, cependant, des demandes enrichies peuvent Ãatre utilisées pour mener d'importantes recherches,comme l'ont démontré Stephen Ansolabehere et Eitan Hersh(2012) dans leurs recherches sur les tendances électorales aux États-Unis.
Dans le chapitre 3,nous avons vu comment Stephen Ansolabehere et Eitan Hersh(2012) combinaient des données d'enquÃates sur mesure avec des données administratives gouvernementales prÃates à l'emploi afin d'en apprendre davantage sur les caractéristiques des personnes qui votent réellement.
Cela a rendu difficile, mais pas impossible, pour les scientifiques politiques d'avoir une image complà ̈te de l'électorat et de comparer ce que les gens disent dans les sondages sur le vote à leurcomportement de vote réel(Ansolabehere and Hersh 2012).
Enfin, la troisià ̈meleçon générale de l'étude d'Ansolabehere et Hersh est que dans certaines situations, les chercheurs peuvent bénéficier des énormes investissements que de nombreuses entreprises privées effectuent pour collecter et harmoniser des ensembles de données sociales complexes.
Malgré les préoccupations que ces deux problà ̈mes 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.
Dans leur article, Ansolabehere et Hersh passent par plusieurs étapes pour vérifier les résultats de ces deux étapes- mÃame si certaines d'entre elles sont propriétaires- et ces vérifications pourraient Ãatre utiles pour d'autres chercheurs souhaitant lier les données d'enquÃate à la boîte noire. sources.
Parfois, les chercheurs ont constaté que des échantillons deprobabilité et d'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.
Deuxià ̈mement,en partie en utilisant les données de Catalist, Ansolabehere et Hersh ont développé trois mesures différentes de la qualité des dossiers comté de vote, et ils ont constaté que le taux estimé de sur-déclaration du vote était essentiellement lié à aucun de ces mesures de la qualité des données, une constatation qui suggà ̈rent que les taux élevés de sur-déclaration ne sont pas entraînées par les comtés avec exceptionnellement faible qualité des données.