算了，我是数学出生，博士专精econometrics 。下了，吃东西去。

@爱狗却养猫 #26

“本月川普支持率”：几年乃至几十年长期跟踪符合社会分布的一部分人，看看他们的意见和看法随着时间的变化而变化还是有意义的。但是零时用什么电话，或者出街survey，这种东西做做新闻就好了，不要当真。

其实“本月川普支持率”对新闻界有意义，对decision making没什么意义，如果你要说“川普当选率”，这个更有意义，统计分析来看，survey的重要性和预测性没有经济指标有效。

你猜猜看，我的filed？

@爱狗却养猫 #20

说了，没到万不得已，不要用survey。用survey从我看来就是懒或者想误导结果。民众观点不一定需要用survey来了解，field study和experiment with compatible incentive更好。Survey是用来引导民众的观点，不是了解民众的观点的。

@爱狗却养猫 #23

Silver不是统计学界的，从general public知道的他，但是从专业上来说，他没有什么reputation。

factor analysis和neural network也主要是应用啦，用python package几行code的事。

最后，如果你在公司，用focus group比survey来了解客户要好；如果你在学界，除了literature review paper，我了解的fields（除了新闻这一块）都在慢慢抛弃或者已经抛弃survey，要看民众的真实意见，DID都比survey要强，当然AB testing 最好。

@爱狗却养猫 #17

搞什么选举，political science的，就不要用什么nash bargaining模型，不要用什么survey based research了。看上去fancy，很sicentific，有数据又有数学，其实还不如用focus group，得到的信息都比较多。还是那句话“Trash in, trash out”。

当然，几年乃至几十年长期跟踪符合社会分布的一部分人，看看他们的意见和看法随着时间的变化而变化还是有意义的。但是零时用什么电话，或者出街survey，这种东西做做新闻就好了，不要当真。

@爱狗却养猫 #16

嘿嘿，我是学界的，靠paper吃饭的，碰巧，统计是我拿手的东西之一。什么学界我就不细说了。

survey真的是last resort，只有在拿不到non-survey data的时候才用的。不管你学多少的psychology, questionnaire，experiment design，你没办法避免sampling bias, self-selection, dishonesty, etc. 当然，写paper的时候大家可以用literature来justify或者用argument来诡辩，但是survey是不知道有多大的可信性的。不是说你的design好，你的结果就可信，你的机构大，你的结果就可信；而是survey和experiment中，人的因素太难控制，survey的结果差异化太大，你想control的东西不可能完全control，你想要的结果var太大。十几年前，我的field一些二流的杂志还收survey based research，现在survey的paper基本是desk rejection。也许你的field 还接受survey，但是你去看看，当survey和non-survey data放在一起，大家选择接受那个data。

另外，如果在公司，我喜欢survey，因为我可以直接拿到我想要的结果。用non-survey data，比较麻烦，要的trick比较多。在学界，就算non-survey data 是非常biased，那也比survey data好，至少我可以用各种统计方法来弥补； survey data真的就是一个“Trash in, trash out”，你想要什么，我就可以给你什么；因此，我看到survey data的paper是直接据，没二话。

Fivethirtyfive，我真的要吐槽你了，你确定你是学statistics的？Nate Silver搞得一个聚合网站，搞几个加权，你告诉我他的东西是可信的？你最少搞一个factor analysis，来分类聚合吧？你拿这些poll的原始资料让个master student搞一个简单两层神经网络都比他要好。