Ein Kollege, der in einem Bereich arbeitet, der viel Umfrageforschung nutzt, fragt:
Können Sie Artikel zum Erkennen schlechter Umfrageantworten empfehlen? Bei mir gibt es einige solcher Methoden, aber ich bin gespannt, was das Census Bureau und andere große Umfrageinstitute tun, um schlechte Antworten zu kennzeichnen. Das Groves-Buch scheint nicht viel zu haben:
Mein Kollege fährt fort:
Ich habe die Dokumentation durchgesehen und mir vor allem die Dinge angesehen, die sie während der Datenerfassung tun, um gute Antworten zu erhalten, was natürlich großartig ist. Ich bin gespannt, wie sie bei der Datenbereinigung vorgehen. Suchen sie nach Ausreißern im Vergleich zu dem, was die anderen Antworten einer Individual vorhersagen würden?
Ich antwortete, dass dies nach etwas klingt, das in der getan werden würde Tidyverseadditionally kann vielleicht jemand aus dieser Welt ein paar Vorschläge machen? Ich weiß auch, dass die Leute beim Yougov-Spinoff crunch.io führen viele Datenbereinigungen durch, vielleicht haben sie additionally ein Dokument, auf das sie verweisen können.
Bei meiner eigenen Arbeit musste ich Daten bereinigen – ein Beispiel finden Sie in Anhang A von „Regression and Different Tales“ –, aber ich habe keinen systematischen Arbeitsablauf für diesen Prozess.
Ich erinnere mich, als wir a analysierten Wie viele X kennen Sie? Bei unserer Umfrage sind wir irgendwie auf einen Befragten gestoßen, der auf jede Frage eine 7 beantwortet hat, additionally haben wir diese Individual aus unseren Daten gestrichen, aber das ist uns nur zufällig aufgefallen, und es könnte durchaus noch andere schlechte Antworten geben, die uns nicht aufgefallen sind.
Im anderen Extremfall: Was wäre, wenn Sie möglicherweise gefälschte Daten vorfinden, vielleicht die Arbeit eines Forschers wie Brian Wansink oder Mary Rosh, der keine überzeugende Dokumentation vorlegen kann, dass die fragliche Studie oder Umfrage jemals stattgefunden hat, oder vielleicht eine legitime- Eine klingende Umfrage, von der Sie vermuten, dass sie mithilfe von „Curbstoning“ erstellt wurde – so nennt man es, wenn sich der faule Umfrageinterviewer nicht die Mühe macht, an Türen zu klopfen, um mit Leuten zu reden, sondern stattdessen auf dem Bordstein vor dem Haus sitzt und believable Antworten erfindet? Einige Forscher verwendeten statistische Techniken, um nach doppelten oder nahezu doppelten Datensätzen zu suchen, und behaupteten, dass es sich dabei um gefälschte Daten handelte ist ein großes Downside bei internationalen Umfragendarunter angesehene Organisationen wie Afrobarometer, Arab Barometer, Americas Barometer, Worldwide Social Survey, Pew World Attitudes, Pew Faith Undertaking, Sadat Chair und World Values Survey.