Чем описанный метод лучше обычной визуализации методом parallel coordinates? Пример: http://exposedata.com/parallel/
Такая диаграмма преобразований не требует, а результат сопоставим.
10 лет занимаюсь исследованиями.
На мой взгляд, нет причин НЕ доверять полученным результатам --> Россия большая + подавляющая часть населения далека от всех этих интернетных дел. Думаю, это реальное, а не сфабрикованное/нарисованное распределение ответов на вопрос «На Ваш взгляд, регулирование и ограничение распространения информации в интернете…». Единственная моя претензия к Леваде — это «неправильная формулировка вопроса».
Кстати, вы обратили внимание на то, что в опросе без манипуляций не обошлось.
Уверен, что фразу «регулирование» добавили неспроста, так сказать для смягчения негативного восприятия вопроса респондентами.
Т.е. основная масса людей голосовала скорее за «регулирование», чем за «ограничение».
Если оставить только слово «ограничение», то распределение ответов несколько изменилось бы.
На одной и той же выборке погрешность показателя варьируется. Максимальное значение погрешности достигается для показателя в 50%. Чем ближе показатель к 100% или к 0%, тем ниже его погрешность.
Чтобы не считать вручную, можно воспользоваться калькулятором. Например, вот таким.
При введении следующих значений:
Sample size 1600
Sample proportion — 50% (доля для которой считаем погрешность)
Total population — 145000000
Confidence Interval — 99%
Получается погрешность 3,2% (у них погрешность получилась 3,4%, видимо из-за того, что установили уровень доверия повыше confidence interval 99,5%).
Полученная нами погрешность говорит, что для имеющейся оценки (которая равна 50%) с вероятностью 99% можно утверждать, что она (оценка) находится в интервале 50%+3,2%.
Если поиграться с калькулятором можно заметить, что любая другая доля, отличная от 50% оценка имеет более низкую погрешность и снижается при движении к нулю (или к 100% симметрично).
В калькуляторе меняем только показатель sample proportion и получаем следующие погрешности оценок:
Для оценки 40% (или 60%) погрешность +3,1%
Для оценки 30% (или 70%) погрешность +2,9%
Для оценки 20% (или 80%) погрешность +2,6%
Для оценки 10% (или 90%) погрешность +1,9%
Для оценки 5% (или 95%) погрешность +1,4%
Для оценки 3% (или 97%) погрешность +1,1%
Для вашей оценки 13% можно сказать, что с вероятностью 99% оценка 13% находится в интервале 13%+2,2%
Для снижение интервала попробуем снизить уровень доверия до 80%. Тогда получим, что с вероятностью 80% оценка 13% попадает в интервал 13%+1,1%.
Для приведенного вами интервала 13%+0,5% калькулятор не дает оценить вероятность, но ясно одно, что эта вероятность будет невысокая.
Краткий вывод:
Само упоминание в статье о максимальной погрешности дает лишь общее представление о надежности выборки (предназначено в основном для массового читателя с базовыми знаниями статистики). Для исследователя этот показатель «максимальной погрешности» малозначим, т.к. из приведенного выше текста следует, что погрешность оценки зависит от самой величины этой оценки.
Если бы вы провели опросы по трем видам выборок, приведенных в статье, то получили бы примерно одинаковые результаты (они не отличались бы настолько сильно, как у вас). Приведенные доводы выглядят настолько некомпетентно, что даже и комментировать не хочется.
Уже более 10 лет занимаюсь исследованиями. Оснований НЕ доверять Леваде нет.
Проведенный опрос на Хабре — это далеко не всероссийская выборка и сравнивать Леваду с результатами Хабра совершенно некорректно.
Сейчас робот приносит прибыль, НО… с увеличением суммы, обращаемой по заложенному в роботе принципу, доход уменьшается и стремиться к нулю (а комиссию за сделку все равно придется заплатить). В продаваемых роботов я перестал верить после двух-трех месяцев самостоятельной игры на бирже.
Если есть реально классный робот — зарабатывайте сами. После продажи другим робот «умрет».
Такая диаграмма преобразований не требует, а результат сопоставим.
На мой взгляд, нет причин НЕ доверять полученным результатам --> Россия большая + подавляющая часть населения далека от всех этих интернетных дел. Думаю, это реальное, а не сфабрикованное/нарисованное распределение ответов на вопрос «На Ваш взгляд, регулирование и ограничение распространения информации в интернете…». Единственная моя претензия к Леваде — это «неправильная формулировка вопроса».
Уверен, что фразу «регулирование» добавили неспроста, так сказать для смягчения негативного восприятия вопроса респондентами.
Т.е. основная масса людей голосовала скорее за «регулирование», чем за «ограничение».
Если оставить только слово «ограничение», то распределение ответов несколько изменилось бы.
Чтобы не считать вручную, можно воспользоваться калькулятором. Например, вот таким.
При введении следующих значений:
Sample size 1600
Sample proportion — 50% (доля для которой считаем погрешность)
Total population — 145000000
Confidence Interval — 99%
Получается погрешность 3,2% (у них погрешность получилась 3,4%, видимо из-за того, что установили уровень доверия повыше confidence interval 99,5%).
Полученная нами погрешность говорит, что для имеющейся оценки (которая равна 50%) с вероятностью 99% можно утверждать, что она (оценка) находится в интервале 50%+3,2%.
Если поиграться с калькулятором можно заметить, что любая другая доля, отличная от 50% оценка имеет более низкую погрешность и снижается при движении к нулю (или к 100% симметрично).
В калькуляторе меняем только показатель sample proportion и получаем следующие погрешности оценок:
Для оценки 40% (или 60%) погрешность +3,1%
Для оценки 30% (или 70%) погрешность +2,9%
Для оценки 20% (или 80%) погрешность +2,6%
Для оценки 10% (или 90%) погрешность +1,9%
Для оценки 5% (или 95%) погрешность +1,4%
Для оценки 3% (или 97%) погрешность +1,1%
Для вашей оценки 13% можно сказать, что с вероятностью 99% оценка 13% находится в интервале 13%+2,2%
Для снижение интервала попробуем снизить уровень доверия до 80%. Тогда получим, что с вероятностью 80% оценка 13% попадает в интервал 13%+1,1%.
Для приведенного вами интервала 13%+0,5% калькулятор не дает оценить вероятность, но ясно одно, что эта вероятность будет невысокая.
Краткий вывод:
Само упоминание в статье о максимальной погрешности дает лишь общее представление о надежности выборки (предназначено в основном для массового читателя с базовыми знаниями статистики). Для исследователя этот показатель «максимальной погрешности» малозначим, т.к. из приведенного выше текста следует, что погрешность оценки зависит от самой величины этой оценки.
Уже более 10 лет занимаюсь исследованиями. Оснований НЕ доверять Леваде нет.
Проведенный опрос на Хабре — это далеко не всероссийская выборка и сравнивать Леваду с результатами Хабра совершенно некорректно.
Если есть реально классный робот — зарабатывайте сами. После продажи другим робот «умрет».