Letzte Woche haben wir eingetreten Ein neues Paradigma: Ob Sie auf eine Umfrage (R) antworten, kann auch nach der Kontrolle von Kovariaten (x) vom Ergebnis (Y) abhängen. Dies wird als nicht zufällig (MNAR) als fehlend bezeichnet, im Gegensatz zu zufällig (mar). Michael BaileyDer Beitrag drückt über Mar über Mar. Im Gegensatz dazu antwortet der Fokus auf die Verbesserung der Plausibilität von MAR durch Hinzufügen zusätzlicher Kovariaten Z zum Satz von Anpassungskovariaten X.
Bearbeiten: nerviger Notation Konflikt hier dazwischen Bailey 2025’s Randomisierte Antwortinstrument („z“) und Kuriwaki et al. 2024Zusätzliche Anpassungskovariaten (auch „Z“). Dieser Beitrag konzentriert sich auf letztere.
Im Kommentarbereich unseres letzten Beitrags wies Andrew auf seine und hin Gustavo’s Antwort: Herausforderungen bei der Anpassung einer Umfrage, in der sich Menschen, die an Politik interessiert sind. Sie beginnen:
Wir stimmen dem allgemeinen Punkt von zu Bailey (2023) Diese zufällige Stichprobe ist ein entfernter Benchmark für reale Umfragen…
Rod Little erinnert uns Diese zufällige Stichprobe ist immer noch related in die Welt jenseits der Meinungsumfrage:
könnte für Meinungsumfragen vertretbar sein, aber nicht für den Bereich der Umfrage als Ganzes… statistische Behörden der Regierung… Umfrageforschungsorganisationen…. bemühen Sie sich, qualitativ hochwertige Wahrscheinlichkeitserhebungen durchzuführen.
Andrew und Gustavo konzentrieren sich weiterhin auf die Anpassung der Unterschiede zwischen Stichprobe und Bevölkerung:
Die Anpassung an die Identifizierung der Partei oder die Stimmgeschichte kann eine Herausforderung sein, da diese Variablen in der Volkszählung nicht tabellarisch sind…
Für einen Weg, dies anzusprechen, siehe Unser Beitrag über 2 Kalibriergeschmacksrichtungen. Dort diskutierten wir Kuriwaki et al. 2024WHO Fügen Sie dem Hilfsdaten X Variable Z mit den bekannten Summen von Z hinzu (zB frühere Wahlergebnisse).
Dann pivot Andrew und Gustavo, darüber zu sprechen Interesse an der Politik können wir dies Z_2 nennen (Es ist der letzte Schrei in der Trainingstheorie):
Es ist jedoch nicht klar, was man gegen diese Überabtastung von Menschen tun soll, die sich für Politik interessieren, da die Verteilung dieser Variablen in der allgemeinen Bevölkerung nicht bekannt ist.
Eine Possibility für Bevölkerungsdaten zu dieser Variablen stammt aus der American Nationwide Election Research (ANES), die fragt (siehe Der Fragebogen 2020 Anes):
(Dies scheint eine andere Frage zu sein als die Verwendung von Andrew und Gustavo?)
Die Anes ähneln den Organisationen, dass Rod Little sagt, dass sie „immer noch um qualitativ hochwertige Wahrscheinlichkeitserhebungen durchführen“. Der 2020 ANES -Methodikbericht Die Rücklaufquote betrug 36,7%. (Warum macht ihre? Datenqualitätsseite Die Rücklaufquoten nur bis 2000 berichten, während dies in den vergangenen Jahren niedriger ist als in den vergangenen Jahren, Sharon Lohr erinnert uns:
Beginnend mit einer Wahrscheinlichkeitsstichprobe hat mehrere Vorteile, selbst wenn die Antwortraten niedrig sind:
– Der Stichprobenrahmen für eine Wahrscheinlichkeitsprobe ist intestine definiert und viele in der Praxis verwendete Rahmen haben eine hohe Abdeckung….
– Die Wahrscheinlichkeitsstichprobe hat häufig mehr Informationen zur Verfügung, die für die Gewichtung, die Imputation oder andere Arten von Nichtantwortmodellierung verwendet werden können…
Der 2020 ANES -Methodikbericht Der Stichprobenrahmen battle die computergestützte Liefersequenzdatei der US -Postdienste. Ihre Nichtantwortanpassung umfasste eine einzelne VS-Mehrfamilienhäuser, unabhängig davon, ob die Adresse eine Telefonnummer und Volkszählungsabteilung enthält.
Es ist unklar, wie stark der Nicht-Reaktionsmechanismus der Anes seine Fähigkeit, zuverlässige Bevölkerungsdaten bereitzustellen, wirkt. Die Anpassung an Z_2 (politisches Interesse) ist additionally möglicherweise nicht so intestine wie die Anpassung an Z (frühere Stimme), aber vielleicht immer noch wert?
Andrew und Gustavo schließen:
Wir sollten die potenzielle Bedeutung erkennen, über konventionelle Anpassungsvariablen hinauszugehen.