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列表实验的统计分析

剑桥大学出版社在线出版：2017年1月4日

格雷姆·布莱尔 和
Kosuke Imai公司
格雷姆·布莱尔*
附属：
新泽西州普林斯顿市普林斯顿大学政治系08544
Kosuke Imai公司*
附属：
新泽西州普林斯顿市普林斯顿大学政治系08544
*
电子邮件：gblair@princeton.edu（通讯作者）
电子邮件：kimai@princeton.edu（通讯作者）
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摘要

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实证研究的有效性通常依赖于自我报告行为和信念的准确性。然而，在调查中获得真实答案是一项挑战，尤其是在研究种族偏见、腐败和支持激进组织等敏感问题时。列表实验作为解决这一测量问题的一种潜在方法，最近引起了人们的广泛关注。然而，许多研究人员使用了一种简单的中差估计量，这妨碍了对受访者特征和他们对敏感项目的反应之间的多元关系进行有效检查。此外，没有系统的方法来调查基本假设的作用。我们通过为列表实验开发一套新的统计方法来填补这些空白。我们确定了常用的假设，提出了新的多元回归估计量，并开发了检测和调整潜在违反关键假设的方法。为了实证说明，我们分析了有关种族偏见的列表实验。开放源代码软件可用于实现所建议的方法。

类型
研究文章
问询处
政治分析 ,第20卷 ,第1版 ，2012年冬季 ，第47-77页
版权
版权所有©作者2012。牛津大学出版社代表政治方法学会出版

脚注

编辑：R.Michael Alvarez

作者注释：感谢国家科学基金会（SES-0849715）的资助。本文中提出的所有方法都是作为R包“列表：项目计数技术和列表实验的统计方法”的一部分实现的，该包可从以下网站免费下载http://cran.r-project.org/package=list（Blair和Imai，2011年a）。复制档案以Blair和Imai（2011b）的形式提供，补充材料发布在政治分析网站。我们感谢Dan Corstange提供了他的计算机代码，我们在模拟研究中使用了这些代码，并提供了有用的评论。编辑和两位匿名审稿人的详细评论大大改进了本文的表述。还要感谢凯特·鲍德温、尼尔·贝克、威尔·布洛克、斯蒂芬·乔登、马修·克莱顿、迈克尔·唐纳利、亚当·格林、温格·郭、约翰·隆德雷根、艾拉·马塔诺克、达斯汀·廷利、特佩·山本特，以及纽约大学、新泽西理工学院和普林斯顿大学的研讨会参与者，他们进行了有益的讨论。

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补充材料：PDF

布莱尔和伊玛伊补充材料

列出实验

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