Склонность к профессиональной деятельности для анкеты: «Выявляем профессиональные склонности подростка»

Опубликовано 04.02.200520.10.2022 автором alexxlab

Содержание

Склонность к профессиональной деятельности для анкеты — Реновация

Изучение и диагностика разнообразия профессиональных интересов людей задача не менее важная. Более высокая склонность к импровизации наблюдается на фоне более низкого субъектного опыта относительно деятельности. Выбранный для просмотра документ Анкеты призывника1011. А общественная деятельность, организация различных мероприятий. Высокие показатели протекание психической деятельности по мужскому типу. Если же в основе мотивации профессиональной деятельности лежит стремление к удовлетворению иных потребностей. Учащимся предлагается ответить на вопросы анкеты Склонности и профессиональная направленность. Методика 1 Диагностика склонности к отклоняющемуся поведению подростков А. Сфера умственного труда склонность к умственной деятельности. ДИНАМИКА МОТИВАЦИОННОЙ ГОТОВНОСТИ СТУДЕНТОВПСИХОЛОГОВ К ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ. Взносы по социальному страхованию от несчастных случаев на производстве и профессиональных заболеваний. Опросник профессиональных склонностей Опросник профессиональных склонностей Л. Приводим в сокращенном виде анкету для студентов. Малые положительные и тем более отрицательные зна на профессии, которые вашим склонностям не соответствуют. Наибольшие полученные суммы указывают на соответствующие Вашим склонностям виды деятельности. Все эти вопросы задаются только с целью изучения положения семьи призывника, что бы определить возможное наличие причин для отсрочки по семейным обстоятельствам. РезапкинойНа нашем сайте представлены анкеты, тесты, опросники для психодиагностики для. Склонностей учащихся к различным сферам профессиональной деятельности работе с людьми, практической, интеллектуальной, эстетической, планово. Склонность к эмоциональной ригидности интенсивное восприятие и переживание обстоятельств профессиональной деятельности. Чтобы при откровенных ответах человека выяснить принадлежность его интересов и склонностей к определенным сферам профессиональной деятельности. Она направлена на выявление склонностей к различным сферам профессиональной деятельности работе с людьми, практической, интеллектуальной.

Я хочу и Я могу Анкета Для того чтобы узнать о своих профессиональных склонностях, а также о том, как. Дать определения понятий профессиональный интерес, склонности, задатки способности познакомить со значением деятельности как. Профессии среднего профессионального образования. Данный опросник позволит определить склонность к определнному виду профессиональной деятельности. Опросник Определение профессиональных склонностей методика Л. Склонность к производственной деятельности, приносящей. Какой объект деятельности вас привлекает сфера труда? Если же в основе мотивации профессиональной деятельности лежит стремление к. Анкета Способностей вашего ребенка Готовясь к родительскому собранию, учитель часто. Йовайши предназначена для определения склонностей личности к различным сферам профессиональной. Психолог делает заключение о профессиональной направленности каждого абитуриента, а также отмечает наличие склонности к различным типам. Формировать их отношение к различным видам воинской деятельности, профессиональные интересы и стремление к осознанному выбору профессии офицера.

Исследование оценки склонностей к различным сферам профессиональной деятельности Диагностика личности на мотивацию к успеху Дифферинциально. Анкета для выявления характера взаимоотношений в. Профессиональные склонности торговля, управленческая деятельность, преподавание, охрана. Для того, чтобы определить свои профессиональные склонности, в бланке ответов выберите один из трех. Данный тест разработан для исследования профессиональных интересов и предпочтений человека. Выявление интересов и склонностей, способностей школьников в различных сферах познавательной и профессиональной деятельности. Склонность к профессиональной деятельности указать какой 15. К определенной независимости в работе, а с другой к структурированной деятельности. Для того, чтобы определить свои профессиональные склонности, выберите один из трех вариантов утверждений. Анкету для анализа школьной и внешкольной деятельности. Методика направлена на выявление склонностей учащихся к различным сферам профессиональной. Анкета определения профессиональной склонности.

Для того, чтобы определить свои профессиональные склонности, выберите один из трех вариантов а, б или. ОСОБЕННОСТИ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ ГОТОВНОСТИ СТУДЕНТОВ К ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ. Программа дисциплины Английский язык для. Набор профессиографических материалов для профессиональной резюме. Холодности, склонность к интенсивному переживанию негативных обстоятельств в профессиональной деятельности, слабая мотивация эмоциональной отдачи в. Опросник для изучения ведущих мотивов. Опросник для измерения мотивации достижения А. Мыслей, склонностью к решению логических. Анкета Каков ваш творческий потенциал Анкета Совершенствование профессиональной деятельности. МО Профессиональные склонности, умения, опыт РФ. В отличие от профессиональной ориентации, определяющей склонности к тому или иному роду деятельности, на этом этапе человек выбирает вид и стиль. Склонностей для качественной и всесторонней. Совпадают ли результаты тестирования с вашими профессиональными планами? Все эти сведения будут храниться в личном деле.

Определить свои склонности к сфере профессиональной деятельности методика ОПГ и мотивов выбора будущей профессии анкета. Склонность к профессиональной деятельности для анкеты в военкомат. Сравнительный анализ проявления склонности к педагогической деятельности и профессионального интереса. В многочисленных исследованиях убедительно доказана зависимость профессионализации от наличия специальных способностей к профессиональной деятельности. Тест для определение склонностей к роду профессиональной деятельности.Анкета по изучению профессиональной направленности. И поэтому, если я мрачный, негативный, склонный к депрессиям, вялый меланхолик от природы, то. Эта часть анкеты предназначена для определения сферы ваших профессиональных склонностей, интересов, предпочтений, стремлений и наиболее. Для каждого из ребят заводится личное дело в военкомате, что, по сути, и. Опросник соп Склонность к отклоняющемуся поведению. Методика направлена на выявление склонностей учащихся к различным сферам профессиональной деятельности.

Для того чтобы определить свои профессиональные склонности, выберите один из трех вариантов а, б или в. Цель исследования исследование профессиональных предпочтений, склонностей к различным видам деятельности и. Все виды профессиональной деятельности по. Уровень готовности к осуществлению профессиональной деятельности в экстремальных условиях связан с. Тем, кому пришли ТАКИЕ анкеты, а также родителям и учителям. Тесты для оценки интересов, склонностей и личных качеств. Для изучения профессиональных интересов и склонностей может быть предложена модифицированная. Опросник Йовайши онлайн помогает выявить склонность к профессиональной деятельности и определить сферу деятельности, наиболее соответствующую вашим. Она отражает склонность к определенному виду деятельности. Йовайши предназначена для определения склонностей личности к различным сферам профессиональной деятельности. Азбель Опросник ДДО используется Методика оценки склонности к различным сферам профессиональной деятельности. Стремление к установлению широкого круга контактов.

Деятельности для бакалавров и специалистов по экономике и. Склонность к доминированию настойчивость, напористость. Профессиональных склонностей личности, разработанная Л. Заполненные анкеты заверяются подписью руководителя и печатью образовательного

Склонность планировать свое будущее на большие промежутки времени. Людей, которые наиболее близко приближены к профессиональной деятельности как таковой. Анкета оценки профессиональной направленности личности Голланд. Оценить стабильность выраженности склонности к манипулированию у педагогов в аспекте их профессиональной деятельности. Исследование оценки склонностей к различным сферам профессиональной деятельности. Для того, чтобы определить свои склонности к различным видам деятельности. Лица типа А, отличающиеся склонностью к недооценке сложности стоящих перед ними.

Мне хотелось бы в своей профессиональной деятельности а общаться с самыми разными людьми б чтонибудь. Методика состоит из пятидесяти вопросов, относящихся к десяти видам возможных направлений профессиональной деятельности. Склонность к профессиональной деятельности для анкеты. Выяснить свои профессиональные склонности Вы можете, пройдя этот тест. Уровень притязаний на общественное признание информированность о профессиональном будущем склонности к педагогической деятельности и др. Вам предлагается опросник для оценки аспектов деятельности Вашего. Умственный труд склонность к умственной деятельности. Изучать биографии артистов, коллекционировать их автографы, но самому совершенно не стремиться к профессиональной деятельности в области кино. Используется анкета для оценки коммуникативных и организаторских склонностей. В пункте 14 указывается склонность гражданина к определенной профессиональной деятельности. Цель определение профессиональных склонностей к различным видам деятельности. Самоукина Профессиональный стресс это напряженное.

Бланк ответов к опроснику профессиональных склонностей по Резапкиной. Той или иной склонности к максимально возможному числу совпадений, в данном случае к 20. Анкеты, характеризующие различные виды профессиональной деятельности, объединены. Данная анкета позволяет выявить некоторые критерии психологической готовности к профессиональной деятельности. ОПРОСНИК ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ СКЛОННОСТЕЙ ОПРОСНИК ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ СКЛОННОСТЕЙ Л. Склонности к педагогической деятельности способствует формированию устойчивого профессионального интереса несоответствие ведет к угасанию. Опросник профессиональных склонностей склонность к исследовательской деятельности. Все виды профессиональной деятельности по содержанию. Методики изучения склонности к различным видам профессиональной деятельности в связи с. Методика самооценки мотивов учебной, познавательной и профессиональной деятельности Метод изучения. Для того, чтобы определить свои профессиональные склонности, выберите один из трех вариантов а, или. Если же в основе мотивации профессиональной деятельности лежит стремление к.

Руководящие и лидерские способности социальные навыки и навыки межличностного взаимодействия склонность к предпринимательской деятельности. Сферам профессиональной деятельности работе с людьми, практической, интеллектуальной, эстетической. ОПРОСНИК СКЛОННОСТЕЙ К ВОИНСКОЙ ДОЛЖНОСТИ В. Профессиональный интерес и склонность к педагогической деятельности. Чтобы определить свои профессиональные склонности, выберите один из трех вариантов а, б или в и. Методика Склонность к организаторской деятельности. Изучение склонностей к различным сферам профессиональной деятельности. Стремление к познанию и деятельности в этой области.

Заполнить онлайн акт выполненных работ
Скачать бланк журнал ордер 13
Статья 317.1 гк рф в договоре оказания услуг пример
Договор на субподрядные работы образец
Образец заказ наряда на перевозку пассажиров
Баланс водопотребления и водоотведения мосводоканал образец
Паспорт безопасности опасного объекта газовой котельной образец

склонность, профессиональной, деятельности, анкеты

Опросник «Ориентация» | План-конспект на тему:

Опросник «Ориентация»

Что необходимо учитывать при выборе профессии? Какие качества человека являются профессионально важными? Благодаря чему человек может достигать успехов в профессиональной деятельности, делая это без особенных усилий и напряжения, и к тому же получая от этого удовлетворение?

Прежде всего, имеют значение склонности и способности человека.

Склонности — это желания человека, побуждения, потребности в определенных видах деятельности, стремления не только к результату, но и к самому процессу того, что человек делает. От склонностей зависит привлекательность различных видов деятельности, интерес к ним. Склонности мы условно обозначаем выражением “Я хочу”.

Способности — это умения, то есть такие индивидуальные качества человека, от которых зависит возможность успешного осуществления деятельности. Способности мы можем выразить словами “Я могу».

Анкета “Ориентация” предназначена для выявления профессиональных склонностей, а также Вашего представления о своих профессиональных способностях.

Эта анкета позволит Вам быстро и просто определить Вашу направленность на тот или иной тип и класс профессий. Она сделана специально для тех случаев, когда человек испытывает затруднения при выборе профессии.

Для правильного выбора профессии Вам надо сориентироваться в трех вещах:

1. Определить, каковы Ваши профессиональные интересы и склонности. Кратко мы называем их словом “Хочу”.

2. Оценить, каковы Ваши профессионально важные качества: здоровье, квалификация и способности, которые определяют в конечном счете Вашу профессиональную пригодность и возможности. Проще говоря, ответить на вопрос, какое у Вас “Могу”.

3. Узнать, какие профессии пользуются спросом у работодателей на рынке труда, по каким профессиям можно найти себе работу. Иначе говоря, определить, каково сегодня “Надо”.

В том случае, если Вы сумеете совместить “Хочу”, “Могу” и “Надо’, то Ваш профессиональный выбор будет удачным. Иными словами, Ваша задача заключается в том, чтобы найти профессию, которая:

— интересна л привлекательна для Вас.

— соответствует Вашим способностям,

-пользуется спросом на рынке труда.

Анкета состоит из двух частей: “Я Хочу’’ и “Я могу”.

В первой части (“Я хочу”) Вы можете оценить по 4-балльной шкале степень своего желания заниматься каждым из 35 приведенных в перечне видов деятельности. Эта часть анкеты предназначена для определения сферы Ваших профессиональных склонностей, интересов, предпочтений, стремлений и наиболее привлекательных видов профессиональной деятельности.

Во второй части (“Я могу’) Вы можете оценить с помощью такой же шкалы степень своих способностей к каждому из 35 заданных видов деятельности. Эта часть предназначена для определения Ваших представлений о своих профессиональных способностях. Эта часть анкеты определяет не столько объективную степень выраженности Ваших профессиональных способностей, сколько то, что Вы о них думаете, как Вы их оцениваете, для того, чтобы получить точную и объективную информацию о Ваших профессиональных способностях, Вам необходимо воспользоваться более сложными психологическими тестами.

Анкета «Ориентация»

Инструкция:

Напротив каждого высказывания зачеркните цифру, соответствующую степени Вашей способности к этому виду деятельности.

(0 – вовсе нет, 1 – пожалуй так, 2 – верно, 3 – совершенно верно)

Я хочу

(мне нравится, меня привлекает, я предпочитаю):

1	Обслуживать людей	0123
	Заниматься лечением	0123
	Обучать, воспитывать	0123
	Защищать права, безопасность	0123
	Управлять людьми	0123
2	Управлять машинами	0123
	Ремонтировать оборудование	0123
	Собирать и налаживать технику	0123
	Обрабатывать материалы, изготавливать различные предметы и вещи	0123
	Заниматься строительством	0123
3	Обрабатывать тексты и таблицы	0123
	Производить расчеты и вычисления	0123
	Перерабатывать информацию	0123
	Работать с чертежами, картами и схемами	0123
	Принимать и перерабатывать сигналы и сообщения	0123
4	Заниматься художественным оформлением	0123
	Рисовать, фотографировать	0123
	Создать произведения искусства	0123
	Выступать на сцене	0123
	Шить, вышивать, вязать	0123
5	Ухаживать за животными	0123
	Заготавливать продукты	0123
	Работать на открытом воздухе	0123
	Выращивать овощи и фрукты	0123
	Иметь дело с природой	0123
А	Работать с руками	0123
	Выполнять решения	0123
	Воспроизводить имеющиеся образцы, размножать, копировать	0123
	Получать конкретный практический результат	0123
	Воплощать идеи в жизнь	0123
Б	Работать головой	0123
	Принимать решения	0123
	Создавать новые образцы	0123
	Анализировать, изучать, исследовать, наблюдать, измерять, испытывать, контролировать, наблюдать, измерять, испытывать, контролировать.	0123
	Планировать, консультировать, проектировать, разрабатывать, моделировать.	0123

Я могу

(способен, умею, обладаю навыками):

1	Знакомиться с новыми людьми	0123
	Быть чутким и доброжелательным	0123
	Выслушивать людей	0123
	Разбираться в людях	0123
	Хорошо говорить и выступать публично	0123
2	Искать и устранять неисправности	0123
	Разбираться в технических устройствах	0123
	Ловко обращаться с инструментами	0123
	Хорошо ориентироваться в пространстве	0123
3	Быть сосредоточенным и усидчивым	0123
	Хорошо считать в уме	0123
	Кодировать информацию	0123
	Оперировать знаками и символами	0123
	Искать и исправлять ошибки	0123
4	Создавать красивые со вкусом сделанные вещи	0123
	Разбираться в литературе и искусстве	0123
	Петь, играть на музыкальных инструментах	0123
	Сочинять стихи, писать рассказы	0123
	Рисовать	0123
5	Разбираться в животных или растениях	0123
	Разводить растения или животных	0123
	Бороться с болезнями, вредителями	0123
	Ориентироваться в природных явлениях	0123
	Работать на земле	0123
А	Быстро выполнять указания	0123
	Точно следовать инструкциям	0123
	Работать по заданному алгоритму	0123
	Выполнять однообразную работу	0123
	Соблюдать правила и нормативы	0123
Б	Создавать новые инструкции и давать указания	0123
	Принимать нестандартные решения	0123
	Легко придумывать новые способы деятельности	0123
	Брать на себя ответственность	0123
	Самостоятельно организовывать свою работу	0123

Обработка и интерпретация результатов

Обработка результатов анкеты очень проста. Суждения, характеризующие различные виды профессиональной деятельности, объединены в семь групп по пять суждений в каждой. В каждой группе из пяти суждений необходимо подсчитать суммарное количество баллов, выбранных вами, и записать эту сумму в рамке справа от соответствующей группы суждений. Суммарная оценка по каждой группе может составлять от 0 до 15 баллов. В зависимости от того, в какой группе Вы набрали максимальный суммарный балл, определяется наибольшая склонность или способность к соответствующему типу или классу профессий.

Первые пять групп суждений, обозначенные цифрами от 1 до 5, характеризуют пять типов профессий, разделенных по признаку «предмет труда»:

• человек — человек.

• человек — техника,

• человек — знаковая система.

• человек — художественный образ,

• человек — природа.

Последние две группы суждений, обозначенные буквами А и Б, соответствуют двум классам профессий, разделенных по признаку «характер труда»:

• А — исполнительские,

• Б — творческие.

Обозначения типов и классов профессий такие же, как и па психологической карте профессий. Поэтому, зная координаты своих профессиональных предпочтений можно определить наиболее подходящую для Вас профессиональную группу. Сначала определяется, к какому из пяти типов профессий (1, 2, 3, 4 или 5). Вы в наибольшей степени склонны и способны. Затем определяется Ваша преимущественная склонность и способность к одному из двух классов профессий (А или Б).

Наиболее удачным является случай, когда Ваши склонности лежат в той же группе профессий, что и Ваши способности. В этом случае Вам нравится делать именно то, что Вы умеете делать. Поэтому можно ожидать, что выбрав ту или иную профессию, Вы не только можете добиться в ней достаточно высоких успехов, но это будет доставлять Вам удовольствие.

Результаты:

Типы профессий:

1. «человек- человек”.

2. «человек — техника”,

3. “человек — знаковая система”,

4. “человек — художественный образ”.

5. “человек — природа”.

Классы профессий:

А — исполнительский.

Б — творческий,

левая сторона — А+Б / 30 * 100% степень активности,

правая сторона А+Б /30 * 100% степень уверенности в своих силах.

Анкета призывника пример заполнения

Образец анкеты призывника для военкомата

Нашим сыновьям-близнецам через полгода идти в армию. Мы знакомы с главными особенностями данного процесса. Но единственное, что нам неизвестно, как и для какой цели заполняется анкета призывника, которая подается в военкомат. В данной статье можно получить ответы на данные вопросы и изучить все важные моменты, касающиеся листа анкетирования.

Анкета призывника

В военкомат сегодня требуется представлять несколько видов опросных анкет.

Подобное разнообразие основано на том, что некоторые из них могут потребоваться для постановки будущего солдата на учет. Есть анкеты, необходимые для проведения стандартных призывных действий. Далее описано, как правильно заполнять все виды анкет в военную организацию, и кто должен заниматься этим.

Образец стандартной анкеты призывника заполняется его собственной рукой. Подобный опросник приходит вместе с повесткой в качестве приложения. Иногда данный документ просят заполнить при посещении в комиссариате.

Основной целью подобной формы анкетирования является выяснение основных сведений о призывнике. Они требуются для ведения учета.

В анкете призывника важно прописать следующую информацию:

ФИО. Если фамилия менялась, это обязательно указывается;
Город рождения и число;
Информация с гражданского российского и заграничного паспорта;
Гражданство;
Данные об образовании, полученной специальности и ВУЗе, где был получен диплом;
Наличие допуска к государственной тайне;
Наличие запросов на проживание в иной стране;
Сведения о ранее совершенных поездках. Пишутся основные цели путешествий и время пребывания;
Информация о судимости самого будущего армейца и его родных;
Трудовой стаж;
Информация о родных, находящихся в иных странах;
Место регистрации и проживания — настоящее и прошлые.

Одновременно с этим, будущего армейцам предлагают заполнить специальную анкету-биографию. Здесь содержится список вопросов, несколько схожий с перечисленными выше.

Анкета на гражданина

Данная форма опроса идет, как особое приложение к инструкции, установленной Приказом Минобороны No400. Данная форма заполняется директором школьного заведения и руководителями иных учреждений области современного образования.

Информационные опросы здесь напрямую касаются юношей, впервые проставляемых на учет в военную организацию. Это лица возрастом 16-17 лет.

Анкета на гражданина заполняется исключительно представителем образовательного учреждения. Сам молодой человек и его родители не имеют права отвечать на прописанные вопросы.

Вопросы, представленные в данной форме, касаются таких сведений, как:

Дисциплины, которые легко давались ученику. Секции, посещаемые юношей и кружки по интересам.
Успехи в учебе и персональное отношение к возложенным в школе или в ВУЗе обязанностям.
Наличие способностей, межличностные отношения в классе, адекватность реакции на критику и то, насколько молодой человек общителен.
Атмосфера и отношения в семье.
Наличие зафиксированных случаев нарушения закона и употребления наркотических веществ и алкоголя, медицинская помощь.

Информация после заполнения переносится в официальный лист изучения каждого юноши призывного возраста. Анкета гражданина дает возможность выяснить сферу его интересов.

Анкета для родителей

Наличие достаточно большого количества проблем на этапе призыва, в свое время приняли решение уделять более пристальное внимание семейным ситуациям у каждого юноши. Именно по этой причине была разработан специальный опросник для родителей.

Отец или мать при заполнении опросного листа должны предоставить следующую информацию:

Отношение призывника с друзьями и одноклассниками, а также увлечения, которыми он занимается в личное время;
Стремление служить в РА; Общая религиозная обстановка внутри семьи;
Жилищные условия, отношения внутри ячейки общества, наличие или отсутствие судимости у самого юноши или у его родственников;
Факты по состоянию здоровья близких юноши;
Вредные привычки, суицидальные попытки и приводы в полицейский участок.

Основной целью получения ответов является определение разных предпосылок или фактов, которые могут помешать прохождению положенной службы в РА.

Информация, собранная через подобные анкеты, прописывается в официальном листе изучения призывника. Это идеальная возможность составить максимально подробную картину об особенностях характера молодого человека.

Правила заполнения анкет и листа изучения

Существует несколько правил заполнения анкетных опросников. Вот самые основные из них:

Не допускается писать ложные данные.
Запрещены зачеркивания и какие-либо исправления.
В листе присутствует две колонки. В первой прописаны методы опроса и кем было проведено исследование. Это данные о родителях, разные справки и документы об образовании. Во второй прописываются основные результаты проведенного изучения – куда и в качестве кого можно направить призывника.
В конце бумаги обязательно указывается должность изучившего представленную информацию, дата и необходимые подписи.

Лист изучения призывника ведется на протяжении всей его ВС. К основному листу постепенно прибавляются дополнительные бумаги.

Данная бумага заполняется исключительно на основании перечисленных выше анкет. Иные опросники не могут быть навязаны молодым людям и их родным.

Дополнительные документы в военкомат

Опросные анкеты являются не единственными документами, касающимися призывника. Есть определенный перечень бумаг, с которыми молодой человек приходит в военкомат:

Гражданский паспорт или свидетельство о рождении, если паспорт отсутствует;
Справка об официальном семейном статусе;
Официальная справка с места трудоустройства или получения образования;
Фото размером 3х4 в количестве 4 шт;
Диплом или свидетельство с пройденных курсов;
Бумаги, подтверждающие наличие патологий и отражающие общее состояние здоровья;
Квалификационные удостоверения, которые подтверждают спортивный разряд или звание;
Если молодой человек прошел подготовку в разных детских или военно-патриотических объединениях, ему стоит принести удостоверения, подтверждающие это.

Инструкция: заполняем анкету для родителей призывника

Какие анкеты заполняют в военкомате

Военные комиссариаты формируют индивидуальные листы изучения призывника (Приложение № 6 к Приказу МО от 02.10.2007 № 400). Для него перед призывом заполняют несколько документов. Вот какую анкету заполняют в военкомате, и дополнительные документы, которые понадобятся:

форма 4;
опросный лист от родителей;
форма 9 из образовательного учреждения.

Собственноручно молодым человеком с помощью работника комиссариата оформляется опросник по форме 4. Он вручается вместе с повесткой или выдается при личном визите. Это карта с вопросами о биографии.

Для чего нужна анкета родителей

Часть сведений, которые входят в образец анкеты для призывника, заполняемой родителями, нужна для понимания особенностей характера призывника. Биографические данные в их хронологии расскажут об уровне личностного развития призывника, пройденном пути, достижениях и его особенностях. Их используют при определении рода войск и пригодности к отдельным видам службы. Призывник — личность со сложившимися интересами и привычками. Ему предстоит:

резко поменять образ жизни, уровень ответственности и социальные связи;
взаимодействовать с новыми людьми;
находиться в замкнутом коллективе с жесткой иерархической подчиненностью;
осваивать новые навыки и обязанности, преодолевать стрессы и физические нагрузки.

Информация из семьи поможет:

призывной комиссии выбрать род войск и характер службы с учетом особенностей психики, интересов, здоровья и физической подготовки;
командиру подразделения по месту службы предотвращать и правильно решать конфликтные ситуации, помогать в адаптации на новом месте;
указать на причины невозможности прохождения службы, неизвестные комиссии.

Когда заполнять

Родительскую анкету предложат подготовить в призывной период. Комиссариат не установил предельную дату оформления, рекомендуем сделать это в трехдневный срок.

Где взять бланк

Министерство обороны не утвердило единую форму бланка. Требования по заполнению простые: разрешено сделать это на компьютере или от руки, но разборчивым почерком. Вот основные правила, как правильно заполнить анкету родителям призывника:

Сфокусируйтесь на ключевых событиях жизни.
Не пишите много.
Сообщайте правду.
Проверьте грамматические и стилистические ошибки.

Как правильно заполнить

Форма для родителей очень упрощена. Она имеет вид таблицы. Слева — вопросы, справа — свободное место, куда требуется вписать короткие и ясные ответы. Вот возможные темы опроса:

сведения о желании служить в армии;
интересы и увлечения;
взаимоотношения со сверстниками и взрослыми;
внутрисемейные отношения и их характеристика;
уровень ответственности призывника и способность отвечать за поступки;
дополнительные сведения о здоровье и ограничения, неизвестные медицинской комиссии;
информация о вредных привычках;
дополнительные сведения о здоровье членов семьи;
важные сведения об особенностях характера и мировоззрения призывника;
материальное положение семьи.

Каждый опросный лист родителей уникален. Не списывайте — достоверная информация полезна вашему сыну на службе. Если решили ответить на вопросы, сделайте это в корректной форме, не ущемляя интересы сына. Не описывайте личные подробности, которые повредят его личности, самооценке и вашим отношениям. На все вопросы отвечать не обязательно.

Вот короткая инструкция, о чем рассказать и как правильно написать биографическую анкету в военкомат. Сгруппируйте информацию о сыне в несколько разделов:

Ф.И.О., сведения о дате и месте рождения;
где учился — школа, название ссуза или вуза;
где работал;
укажите другие значимые события в хронологическом порядке;
чем интересовался и увлекался;
опишите свою семью, перечислите совместно проживающих родственников;
состояние здоровья;
подпишите и поставьте дату.

Образец анкеты для родителей призывника

Мой сын, Иванов Иван Иванович, 2002 года рождения, обучался в ГБОУ ДОД СДЮСШОР «АЛЛЮР» города Москвы.

В армии служить хочет. Считает это мужским долгом. После 11 класса отказался подавать заявление в вуз, заявил, что сначала пойдет в армию. Мечтает служить в конных войсках, идеал с детства — Александр Македонский. В целом к службе готов. По физической культуре всегда имел оценку «отлично», с 5 лет увлекается конной ездой, многократный победитель городских и областных соревнований по конкуру, с 12 лет занимается успешно стрельбой и вольной борьбой. Плавает в бассейне.

Отношение к религии традиционное. Семья православная.

С возрастом наш сын немного замкнулся в себе, отношения в семье стали сложнее. Стал больше времени проводить со своим конем Буцефалом. Но все конфликты разрешаются путем переговоров.

Среди сверстников всегда считался лидером. Друзей немного, но они постоянные.

Средний балл по школьным предметам — 4.2. Отличается знаниями по физике, участвовал в городской олимпиаде в 2015 году и занял второе место (есть документальное подтверждение). Гуманитарные предметы даются сложнее. Больше интересует техника.

Не любит выступать на публике.

Судимых родственников нет. Приводов в милицию сын не имел. Дисциплинарных взысканий в школе нет.

Отношение к алкоголю и наркотикам отрицательное.

Попыток самоубийства не было, как и вообще суицидальных наклонностей. В семье все психически здоровы.

Начал курить в 16 лет, не бросил до сих пор.

Иногда отличается агрессивными выпадами на критику.

Материальное состояние семьи среднее. Проживаем полной семьей в собственной квартире с жилой площадью 85 м².

Иванов И.И. — единственный ребенок в семье.

Здоровье крепкое, даже в детстве болел редко. У родственников сложных заболеваний не имеется.

В свободное время увлекается компьютерными играми. Читает мало.

Анкета призывника для военкомата — образец заполнения

Анкета в военкомат – это ещё один важный документ, помимо повестки, который должен быть получен и заполнен каждым призывником. И если насчёт повесток призывники в большей степени осведомлены, то об анкете известно в деталях не всем. А некоторые люди даже и вовсе не знают о том, что её нужно будет заполнять. И потому о данном документе стоит рассказать подробнее.

p, blockquote 1,0,0,0,0 –>

Также стоит отметить, что в военкомате призывнику могут предложить несколько анкет на заполнение. Потому как процесс постановки человека на учёт требует предоставления достаточно большого перечня сведений.

p, blockquote 2,0,0,0,0 –>

Анкета призывника для военкомата

На практике анкета в военкомат носит название формы 4. И её заполнение допустимо только самим призывником. Он должен сделать всё своими руками. Получение данной бумаги возможно двумя способами: иногда она приходит сразу с повесткой, но в других случаях её выдают только в самом военкомате при личном визите призывника. Запрашиваются в ней всегда личные данные, среди которых стоит отметить:

p, blockquote 3,0,1,0,0 –>

ФИО человека, а также сведения об их изменении, если таковые были;
Место рождения, дата;
Паспортные сведения – включая загранпаспорт;
Гражданство и изменения в нём, если были;
Допуск к государственным тайнам;
Информация об учёбе, специальности;
Стаж.

Кроме того, запрашиваются сведения о родственниках за границей, о запросах на заграничное ПМЖ, поездках за рубеж. Необходимы сведения касаемо судимости, ряд другой информации. Анкета в военкомат может быть также биографической, с подробными вопросами именно о биографии человека.

p, blockquote 4,0,0,0,0 –>

p, blockquote 5,0,0,0,0 –>

Анкета в военкомат на гражданина

Кроме того, военкомату необходима форма 9 – так называемая анкета на гражданина, которая заполняется не призывником, а директоратом школы, в которой он учился. Либо начальством другого образовательного учреждения. В рамках данной анкеты проясняются некоторые нюансы вокруг лиц в возрасте 16-17 лет, которых необходимо поставить на воинский учёт. Этот документ содержит другие вопросы. И в частности, руководитель образовательного учреждения должен пояснить, какими предметами увлекается юноша, какие он посещает секции, как учится. Также необходимо указать его отношение к учёбе, общительность, реакции на критику, ряд других поведенческих нюансов.

p, blockquote 6,1,0,0,0 –>

p, blockquote 7,0,0,0,0 –>

Наблюдались ли за будущим призывником случаи употребления наркотиков или алкоголя;
Какова его семья и какие в ней фигурируют отношения;
Факты его обращения за медицинской помощью.

p, blockquote 8,0,0,0,0 –>

Родительская анкета

Сегодня многим людям интересен образец заполнения для родителей. Ведь и они получают анкету, когда ребенок направляется на учёт в военкомат. В последнее время внимание к внутрисемейной ситуации повышается. Практика показала, что это вопрос большой важности. Все родители реагируют на такое внимание по-разному. Тем более, что некоторые из них привыкли к тому, что военкомат практически не уделяет внимания семье будущего солдата.

p, blockquote 9,0,0,1,0 –>

Заполнить родительскую анкету не сложно, для этого нужно просто ответить на вопросы, которые в ней задаются. Нужно указать:

p, blockquote 10,0,0,0,0 –>

Увлечения и занятия призывника;
Религиозную принадлежность;
Написать, желает ли он служить;
Также в анкете указывают здоровье призывника и его близких;
Вредные привычки;
Факты приводов в полицию;
Судимость родственников;
Рассматриваются также условия, в которых проживает призывник;
Семейные взаимоотношения.

Могут фигурировать и другие подобные вопросы, ответы на которые следует указать в данной бумаге.

p, blockquote 11,0,0,0,0 –>

Данные сведения собираются для того, чтобы рассмотреть с позиции родителей призывника те факты и моменты, которые могут усложнить прохождение службы юношей, создать те или иные препятствия для нормального хода вещей.

p, blockquote 12,0,0,0,0 –> p, blockquote 13,0,0,0,1 –>

Все сведения, которые получены из анкет, изучаются и компонуются. Существует так называемый лист изучения призывника, который заполняется согласно материалам, полученным при анкетировании. Эти сведения конфиденциальны, и их сбор необходим исключительно для изучения личности с целью предоставления призывнику подходящих условий.

Анкеты призывника 10-11 классы

Выбранный для просмотра документ Анкеты призывника_10-11.doc

Бородина Дмитрия Дмитриевича

(фамилия, имя, отчество)

1. Каким учебным дисциплинам отдает предпочтение (перечислить не более трех):

информатика, история, физическая культура

2. Успешность (успеваемость) в трудовой (учебной) деятельности (подчеркнуть):

высокая (оценки 4 – 5), средняя (оценки 3 – 4), низкая (оценки 2 — 3).

3. Увлечения и интересы в свободное от учебы (работы) время:

футбол, работа на компьютаре

занятия в кружках, на курсах (указать):

элективные курсы: русский язык, математика, обществознание

занятия спортом (виды, спортивный разряд)

4. В каких олимпиадах, соревнованиях, конкурсах участвовал? Результаты участия (указать)

информатика, история, география

5. Отношение к выполнению учебных (производственных) задач (подчеркнуть): добросовестное или пренебрежительное; инициативное или без проявления инициативы.

6. Частое или продолжительное отсутствие на рабочем (учебном) месте по болезни (подчеркнуть):

7. Особенности поведения в учебном (трудовом) коллективе:

отличается от большинства (подчеркнуть) – да, нет ;

если отличается, то чем (подчеркнуть):

отношением к учебе (работе) – активен, пассивен ;

отношением к учебной (производственной) дисциплине – нарушитель, чрезмерно пунктуален ;

поведением в коллективе – общителен , замкнут

8. Участие в общественной жизни учебного (трудового) коллектива (подчеркнуть):

активно участвует (организатор), участвует как исполнитель, избегает участия, отказывается от участия.

9. Место, занимаемое в учебном (производственном) коллективе (подчеркнуть):

лидер, неформальный лидер, ведомый член коллектива, изолирован от коллектива, индивидуалист.

10. Наличие способностей (подчеркнуть):

математические, технические, музыкальные, художественные, другие (указать)

11. Реакция на критику и замечания старших (подчеркнуть):

предпринимает действия по устранению недостатков или игнорирует замечания;

эмоциональные проявления: агрессия, обида, спокойствие, безразличие, депрессия.

12. Наиболее характерные черты личности (перечислить)

13. Отношение к алкоголю и наркотикам:

не употребляет, употребляет редко, употребляет часто;

не употребляет, употребляет редко, употребляет часто.

14. Склонность к профессиональной деятельности (указать какой)

неустойчивость профессиональных интересов

15. Подготовка к военной службе в объеме программы (подчеркнуть):

образовательного учреждения (указать)

образовательного учреждения с дополнительной военной подготовкой (указать

военно-патриотического (военно-спортивного) объединения (указать)

(инициал имени, фамилия)

Булдакова Романа Игоревича

(фамилия, имя, отчество)

1. Каким учебным дисциплинам отдает предпочтение (перечислить не более трех):

математика, информатика, физика

2. Успешность (успеваемость) в трудовой (учебной) деятельности (подчеркнуть):

высокая (оценки 4 – 5), средняя (оценки 3 – 4), низкая (оценки 2 — 3).

3. Увлечения и интересы в свободное от учебы (работы) время:

футбол, работа на компьютаре

занятия в кружках, на курсах (указать):

элективные курсы: русский язык, математика, обществознание

занятия спортом (виды, спортивный разряд)

4. В каких олимпиадах, соревнованиях, конкурсах участвовал? Результаты участия (указать)

информатика, история, обществознание, физика, химия, французский язык

6. Частое или продолжительное отсутствие на рабочем (учебном) месте по болезни (подчеркнуть):

7. Особенности поведения в учебном (трудовом) коллективе:

отличается от большинства (подчеркнуть) – да, нет ;

если отличается, то чем (подчеркнуть):

отношением к учебе (работе) – активен , пассивен ;

отношением к учебной (производственной) дисциплине – нарушитель, чрезмерно пунктуален ;

поведением в коллективе – общителен , замкнут

8. Участие в общественной жизни учебного (трудового) коллектива (подчеркнуть):

активно участвует (организатор), участвует как исполнитель, избегает участия, отказывается от участия.

9. Место, занимаемое в учебном (производственном) коллективе (подчеркнуть):

лидер, неформальный лидер, ведомый член коллектива, изолирован от коллектива, индивидуалист.

10. Наличие способностей (подчеркнуть):

математические, технические, музыкальные, художественные , другие (указать)

11. Реакция на критику и замечания старших (подчеркнуть):

предпринимает действия по устранению недостатков или игнорирует замечания;

эмоциональные проявления: агрессия, обида, спокойствие, безразличие, депрессия.

12. Наиболее характерные черты личности (перечислить)

13. Отношение к алкоголю и наркотикам:

не употребляет, употребляет редко, употребляет часто;

не употребляет, употребляет редко, употребляет часто.

14. Склонность к профессиональной деятельности (указать какой)

неустойчивость профессиональных интересов

15. Подготовка к военной службе в объеме программы (подчеркнуть):

образовательного учреждения (указать)

образовательного учреждения с дополнительной военной подготовкой (указать

военно-патриотического (военно-спортивного) объединения (указать)

(инициал имени, фамилия)

Добавляйте авторские материалы и получите призы от Инфоурок

Еженедельный призовой фонд 100 000 Р

В помощь классному руководителю 10-ых и 11-ых классов: заполнена по шаблону; очень экономит время.
1. Каким учебным дисциплинам отдает предпочтение (перечислить не более трех).
2. Успешность (успеваемость) в трудовой (учебной) деятельности (подчеркнуть).
3. Увлечения и интересы в свободное от учебы (работы) время.
4. В каких олимпиадах, соревнованиях, конкурсах участвовал? Результаты участия (указать).
5. Отношение к выполнению учебных (производственных) задач (подчеркнуть).
6. Частое или продолжительное отсутствие на рабочем (учебном) месте по болезни (подчеркнуть) и т.п.

Сташ Асиет ЮсуфовнаНаписать 51845 16.01.2016

Номер материала: ДВ-345245

V Международный дистанционный конкурс «Старт»

Низкий оргвзнос 30р

Идёт приём заявок

Для учеников 1-11 классов и дошкольников

Наградные и подарки

16.01.2016 647

16.01.2016 492

16.01.2016 2135

16.01.2016 9382

16.01.2016 1324

16.01.2016 1170

16.01.2016 648

Не нашли то что искали?

Вам будут интересны эти курсы:

Все материалы, размещенные на сайте, созданы авторами сайта либо размещены пользователями сайта и представлены на сайте исключительно для ознакомления. Авторские права на материалы принадлежат их законным авторам. Частичное или полное копирование материалов сайта без письменного разрешения администрации сайта запрещено! Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения авторов.

Ответственность за разрешение любых спорных моментов, касающихся самих материалов и их содержания, берут на себя пользователи, разместившие материал на сайте. Однако редакция сайта готова оказать всяческую поддержку в решении любых вопросов связанных с работой и содержанием сайта. Если Вы заметили, что на данном сайте незаконно используются материалы, сообщите об этом администрации сайта через форму обратной связи.

Правила заполнения анкеты призывника для военкомата

Анкета в военкомат является обязательным документом, который будут заполнять как все призывники, так и их родители. Форму такого документа чаще всего предоставляют вместе с повесткой. Примеры заполнения мы приведем ниже. Для военкомата важно, чтобы анкета была написана разборчиво, а информация была правдивой. Анкета для родителей необходима для выяснения обстановки в семье и социализации будущего призывника. Правила заполнения характеристики сына для военкомата описаны по ссылке.

Анкета для родителей призывника

Министерство Обороны подумало о том, чтобы детальнее изучать обстановку в семье предполагаемого военнослужащего. Именно поэтому анкета для родителей призывника является обязательной формой для заполнения.

Заполняется данный документ родителями, это не сложно. Необходимо ответить на ряд вопросов, которые помогают выяснению общего портрета юноши, которому предстоит служить в рядах армии РФ. Вопросы касаются таких сведений о призывнике:

насколько юноша хочет служить, а также религиозность в семье;
общение в коллективе, чем юноша увлекается в качестве хобби или свободного времяпрепровождения;
какие кружки и секции посещает, в каких соревнованиях и олимпиадах принимал участие;
насколько семья состоятельна, ее жилищные условия, отношения между родственниками, наличие судимости у кого-либо из родных;
информация о здоровье призывника и ближайших родственников;
наличие вредных привычек, возможные попытки самоубийства, а также наличие приводов в милицию.

Набор вопросов направлен на выяснение положения личности в семье и социуме. Правильно заполнить ее можно, просто рассказав о своем сыне. На данный момент ведутся многочисленные споры о том, обязаны ли родители заполнять подобную анкету. Есть несколько выигранных в суде дел, в которых родители утверждали, что в анкете существуют вопросы, затрагивающие права и свободы граждан.

Также важно помнить, что после написания специального прошения в школу родители имеют право запретить передавать в военкомат любые сведения, затрагивающие права и свободы несовершеннолетнего призывника.

Образец заполнения анкеты для родителей

Заполнять родителям анкету необходимо в свободной форме. Достаточно написать все, чего требуют поставленные вопросы. Еще раз следует уточнить, что некоторые вопросы не обязательны для ответов. В частности, про материальное положение семьи будущего призывника уточнять не обязательно. Этот вопрос на усмотрение родителей, которые заполняют анкету.

Приблизительно такая анкета для родителей будет выглядеть следующим образом:

«Мой сын, Свиридов Петр Анатольевич, 2000 года рождения, обучается в 15 школе города Москвы. Имеет ярко выраженное желание служить в рядах ВС РФ. После 11 класса отказался подавать заявление на поступление в вуз, поскольку заявил, что сначала пойдет в армию. В целом к службе готов. Отношение к религии в семье традиционное, христианское, без фанатических уклонов.

С возрастом Свиридов П. А. немного замкнулся в себе, отношения в семье были напряженными, но среди сверстников всегда считался лидером. По физической культуре всегда имел оценку «отлично», с 12 лет занимается успешно в секции карате. По остальным предметам в школе средний балл – 4.2. Отличается знаниями по физике, участвовал в городской олимпиаде в 2014 году и занял второе место (есть документальное подтверждение). Имеет слабые знания по гуманитарным наукам, поскольку больше склонен к техническим предметам. Чтение не любит, как и выступать на публике.

Среди ближайших родственников судимых нет, у самого Свиридова приводов в милицию также не было. Отношение к алкоголю и наркотикам отрицательное. Попыток самоубийства не было, как и вообще суицидальных наклонностей. В семье все психически здоровы. В 16 лет начал курить, не бросил до сих пор.

Иногда отличается агрессивными выпадами на критику.

Материальное состояние семьи среднее. Проживаем полной семьей в собственной квартире с жилой площадью 53 м². Свиридов П. А. — единственный ребенок в семье.

Здоровье крепкое, даже в детстве болел редко. У родственников сложных заболеваний не имеется.

В свободное время увлекается компьютерными играми, а также посещает бассейн».

Данная анкета необходима для того, чтобы в военкомате могли правильно подобрать войска, куда отправить призывника. Ведь многое зависит от его характера, умения общаться в коллективе, лидерских задатков. При правильном заполнении родителями данного документа у призывника будет больше шансов попасть служить туда, где ему будет по-настоящему комфортно.

Анкету после заполнения должны подписать мать, отец, а затем непосредственно военный комиссар.

При поступлении в ряды Военных сил РФ призывник оформляет целый список обязательных документов. Но есть среди них и анкета для родителей, которую должен заполнить не юноша, а его отец, мать или законные представители. Это специальный эксперимент Минобороны, чтобы создать наиболее комфортные условия для прохождения службы в армии. Если родители не желают, они могут не заполнять данную анкету, сославшись на свои права и свободы по Конституции РФ. Но специалисты все же советуют не отвергать этого пункта и уточнить хотя бы общую информацию о характере своего сына.

Моделирование склонностей: все, что вам нужно знать

C.F. Кеттеринг однажды сказал: «Меня интересует будущее, потому что я собираюсь провести там остаток своей жизни».

Когда мы смотрим на данные и аналитику, мы обращаем внимание на прошлое. Как мы поработали в прошлом квартале? Что случилось h2 2019? И как это соотносится с h2 2018? Насколько хорошо конвертировались целевые страницы X, Y и Z в прошлый понедельник в 13:03? (Шучу, шучу. )

Данные становятся более ценными, когда мы используем их для предсказания будущего, а не просто для анализа прошлого. Вот тут и приходит на помощь моделирование склонностей.

Содержание

Что такое моделирование склонности?
- Почему оптимизаторы должны заботиться о моделировании склонности
Как построить модель склонности клиентов
- 1. Выбор функций для вашей модели склонности
- 2. Построение вашей модели склонности
- 3. Расчет показателей вашей склонности 9016
- Как использовать модель склонности для более разумного экспериментирования
- Заключение
Что такое моделирование склонности?
Моделирование склонности — это подход, который пытается предсказать вероятность того, что посетители, лиды и клиенты будут выполнять определенные действия. Это статистический подход, учитывающий все независимые и смешанные переменные, влияющие на поведение клиентов.
Так, например, модель склонности может помочь маркетинговой команде с помощью науки о данных или машинного обучения предсказать вероятность того, что лид превратится в покупателя. Или что клиент уйдет. Или даже то, что получатель электронной почты откажется от подписки.
Таким образом, показатель склонности представляет собой вероятность того, что посетитель, лид или клиент выполнит определенное действие.
Почему оптимизаторы должны заботиться о моделировании склонностей
Даже если вы в настоящее время не используете или не рассматриваете моделирование склонностей, важно понимать математику, лежащую в основе этого процесса. Например, знаете ли вы разницу между моделями линейной и логистической регрессии?
Точно так же, как специалистам по поисковой оптимизации необходимо немного разбираться в контент-маркетинге, HTML и т. д., чтобы быть компетентными, оптимизаторам необходимо базовое понимание статистики и моделей склонности.
Но почему оптимизаторы должны заботиться о моделировании склонностей, когда есть тестирование и экспериментирование?
Тим Ройстон-Уэбб, исполнительный вице-президент по стратегии HG Insights, предлагает несколько причин:
Тим Ройстон-Уэбб:
Дело в том, что мы не всегда можем полагаться на эти статистические методы в реальном мире. . Может быть несколько сценариев, когда настоящие эксперименты невозможны:
- иногда руководство может не хотеть рисковать краткосрочными потерями дохода, назначая продажи случайным клиентам.
- отдел продаж, получающий комиссионные бонусы, может протестовать против рандомизации потенциальных клиентов.
- эксперименты в реальном мире могут быть непрактичными и дорогостоящими в определенных случаях, когда одни и те же данные или участники могут быть смоделированы с помощью квазиэкспериментальных процедур или когда исторических данных достаточно для получения практических выводов.
- эксперименты в реальном мире могут быть связаны с вопросами этики или здоровья, например, изучение действия определенных химических веществ.
Тем не менее, моделирование склонностей и экспериментирование не исключают друг друга. Лучше всего они работают в сочетании друг с другом — когда модель склонности подпитывает программу экспериментов, и наоборот.
Даже если вы не сталкиваетесь с какими-либо проблемами экспериментирования, о которых упоминает Ройстон-Уэбб, моделирование склонности может помочь вам:
- Заполнить конвейер;
- Экономьте время на количественных исследованиях конверсии;
- Изучите возможности более интеллектуальной сегментации.
Как построить модель склонности клиентов
Не все модели склонности одинаковы.
Как объясняет Моджан Хамед, специалист по обработке и анализу данных в Shopify, нет недостатка в вариантах выбора, и ни один из них не является превосходным по своей сути:
Mojan Hamed:
Первый шаг — фактически выбрать модель, потому что у вас есть несколько вариантов. Например, вместо измерения склонности к оттоку вы можете выбрать анализ выживания.
Регрессия — хороший вариант, потому что ее легко интерпретировать для нетехнической аудитории, что означает, что ее можно легко передать.
Это также меньше черного ящика, что делает риск более управляемым. Если что-то пойдет не так и точность будет низкой или вы получите неожиданный результат, легко перейти к формуле и выяснить, как ее исправить.
Например, если вы прогнозируете и замечаете, что некоторые сегменты хорошо справляются с базовыми моделями, а другие нет, вы можете глубже изучить эти сегменты с низкой точностью, чтобы выявить проблему. При регрессии весь процесс не займет больше нескольких минут. С другими моделями этот диагноз требует больше времени и является более сложным.
После того, как вы выбрали подходящую модель (в этой статье мы сосредоточимся на регрессии), ее построение состоит из трех шагов:
1. Выбор функций;
2. Построение вашей модели склонности;
3. Подсчет показателей склонности.
Эдвин Чен, инженер-программист Google, более подробно описывает процесс:
Эдвин Чен:
Сначала выберите, какие переменные использовать в качестве признаков. (например, какие продукты люди едят, когда они спят, где они живут и т. д.)
Затем постройте вероятностную модель (скажем, логистическую регрессию) на основе этих переменных, чтобы предсказать, начнет ли пользователь пить сойлент или нет. Например, наша обучающая выборка может состоять из набора людей, некоторые из которых заказывали Soylent в первую неделю марта 2014 года, и мы должны обучить классификатор моделировать, какие пользователи станут пользователями Soylent.
Вероятностная оценка модели того, что пользователь начнет пить сойлент, называется показателем склонности.
Сформируйте некоторое количество ведер, скажем, всего 10 ведер (одно ведро предназначено для пользователей с предрасположенностью 0,0–0,1 к выпивке, второе ведро охватывает пользователей с предрасположенностью 0,1–0,2 и т. д.) и поместите людей в каждый.
Наконец, сравните пьющих и непьющих в каждом ведре (например, измерив их последующую физическую активность, вес или любой другой показатель здоровья), чтобы оценить причинно-следственный эффект Сойлента.
Давайте рассмотрим каждый шаг подробнее.
1. Выбор характеристик для вашей модели склонности
Во-первых, вам нужно выбрать характеристики для вашей модели склонности. Например, вы можете рассмотреть:
- Вехи продукта;
- Загрузка приложений и тем;
- Демография;
- Использование устройства;
- История покупок;
- Выбор плана.
Единственное ограничение — ваше воображение.
Выбирать объекты проще, если вас интересует только прогноз. Вы можете просто добавить все известные вам функции. Чем менее релевантна функция, тем ближе коэффициент будет к 0. Если вам интересно понять факторов этого прогноза становится сложнее.
Как объясняет Хамед, есть несколько сдержек и противовесов:
Моджан Хамед:
Допустим, когда вы обучаете модель, вы обучаете ее на 50% ваших исторических данных и тестируете на оставшихся 50%. Другими словами, вы скрываете переменную, которую пытаетесь предсказать, из модели в тестовой группе и пытаетесь заставить модель предсказать значение, чтобы увидеть, насколько хорошо вы можете предсказать то, для чего у вас уже есть фактические значения.
Если вы хотите интерпретировать коэффициенты, вы должны убедиться, что ошибка (фактическое значение, то, что вы предсказали) не имеет корреляции с переменной, которую вы пытаетесь предсказать. Если это так, это означает, что в наборе данных есть тенденция, которую вы не фиксируете в своих функциях. Это хороший знак, что у вас есть переменная, которую вы должны включить, но которую вы еще не включили.
Кроме того, убедитесь, что две функции не имеют линейной корреляции друг с другом. Это было бы хорошим вариантом использования для удаления функции.
Независимо от того, заинтересованы вы в интерпретации коэффициентов или нет, одно можно сказать наверняка: вам необходимо получить информацию от внутренних экспертов. Вопреки распространенному мнению, моделирование склонностей не уменьшает потребности в бизнесе и маркетинговых ноу-хау.
Итак, соберите комнату, полную экспертов в предметной области: маркетологов по электронной почте, оптимизаторов конверсии, специалистов по данным, финансовых экспертов, специалистов по CRM⁠ — всех, у кого есть соответствующая деловая хватка.
Существует множество математических способов решить, какие функции выбрать, но они не могут заменить человеческие знания и опыт.
2. Построение вашей модели склонности
Регрессия уже упоминалась несколько раз. Но что такое регрессионный анализ? Это метод прогнозного моделирования, который исследует взаимосвязь между зависимой переменной (например, конверсией потенциальных клиентов в клиентов) и независимыми переменными (например, вехами продукта, загрузками приложений и тем и т. д.). объясняет:
Джим Фрост:
В регрессионном анализе коэффициенты уравнения регрессии являются оценками фактических параметров совокупности. Мы хотим, чтобы эти оценки коэффициентов были наилучшими возможными оценками!
Предположим, вы запрашиваете оценку, скажем, стоимости услуги, которую вы рассматриваете. Как бы вы определили разумную оценку?
- Оценки должны быть точными. Они не должны быть систематически слишком высокими или слишком низкими. Другими словами, они должны быть беспристрастными или правильными в среднем.
- Понимая, что оценки почти никогда не бывают точными, вы хотите свести к минимуму несоответствие между расчетным значением и фактическим значением. Большие различия — это плохо!
Эти два свойства как раз то, что нам нужно для наших оценок коэффициентов!
Для целей этой статьи вам необходимо ознакомиться с линейной и логистической регрессией.
(Источник изображения)
В линейной регрессии результат является непрерывным, то есть он может иметь бесконечное количество потенциальных значений. Он идеально подходит для веса, количества часов и т. д. В логистической регрессии результат имеет ограниченное количество потенциальных значений. Идеально подходит для ответов «да/нет», «1-й/2-й/3-й» и т. д.
3. Расчет оценок склонности
После построения модели склонности обучите ее с помощью набора данных, прежде чем вычислять оценки склонности. То, как вы обучаете модель склонности и вычисляете оценки склонности, зависит от того, выбрали ли вы линейную или логистическую регрессию.
Хамед объясняет:
Моджан Хамед:
В модели линейной регрессии коэффициенты буквально умножаются на значения и получается непрерывное число. Итак, если ваша формула customer_value=0,323 (сеансов в месяц), где 0,323 — это коэффициент для ваших сеансов в месяц, она умножает количество сеансов, которые у вас были в этом месяце, на 0,323.
Для логистической регрессии предсказанное значение дает вам логарифм шансов, и расчет может преобразовать его в вероятность. Эта вероятность и есть то, что мы интерпретируем как «счет».
Важно, чтобы модель склонности работала с вашими реальными данными. Это прекрасный пример того, как моделирование склонностей и экспериментирование идут рука об руку. Экспериментирование может подтвердить точность показателей склонности.
Как бы вы ни были уверены в точности, проведите эксперимент. Могут быть факторы, которые вы не учли. Или, например, модель может неожиданно оптимизировать количество (например, коэффициент конверсии сеанса в лида) без учета влияния на качество (например, коэффициент конверсии лида в клиента, удержание и т. д.)
Крайне важно использовать эксперименты для подтверждения модели склонности. Это дает вам душевное спокойствие.
Опять же, моделирование склонностей — это инструмент в распоряжении оптимизатора, а не замена глубокому пониманию экспериментов и оптимизации. Воспользуйтесь преимуществами открытой регрессии⁠ — загляните под капот и убедитесь, что данные, которые вы видите , имеют смысл , прежде чем прибегать к ним.
Как использовать модель склонности для более разумного экспериментирования
Я знаю, я знаю. Вам не нужна еще одна лекция о том, что корреляция не является причинно-следственной связью. Но с моделями предрасположенности легко увидеть причинно-следственную связь там, где ее нет.
В регрессионной модели нельзя предполагать, что признаки имеют причинно-следственную связь с переменной, которую вы пытаетесь предсказать.
Легко посмотреть на модель и увидеть, например, что загрузка приложений X во время пробного периода является хорошим признаком того, что лид превратится в клиента. Но нет абсолютно никаких доказательств того, что увеличение количества загрузок приложения во время пробной версии повысит вероятность того, что кто-либо станет клиентом.
Еще одно важное предостережение: Не заменяйте оценки склонности своими (очень ценными) знаниями по оптимизации.
Моделирование склонности, как и другие инструменты, не скажет вам как оптимизировать. Когда вы открываете Google Analytics или запускаете панель инструментов Adobe Analytics, информация не падает с экрана на ваши колени. Вы используете свой опыт, знания и интуицию, чтобы найти эти идеи.
Например, вы можете знать, что благодаря вашей модели склонности клиент, скорее всего, уйдет. Но выше ли ценность того, что вы тратите на предотвращение этого оттока, чем пожизненная ценность этого клиента? Ваша модель не может ответить на этот вопрос — она не заменит критического мышления.
Хорошо. Аккуратно перешагнув через все эти предостережения, давайте рассмотрим три ценные модели склонности, которые могут использовать оптимизаторы:
1. Склонность покупать или конвертировать. Насколько вероятно, что посетители, лиды и клиенты совершат покупку или перейдут на следующий этап последовательности? Те, у кого более низкий балл склонности, нуждаются в большем количестве стимулов, чем другие (например, вы можете предложить более высокую скидку, если вы интернет-магазин).
2. Склонность к отписке. Насколько вероятно, что получатели, лиды и клиенты откажутся от ваших списков рассылки? Тем, у кого более высокий балл склонности, вы можете попробовать уменьшить частоту электронных писем или отправить специальное предложение, чтобы повысить ценность того, чтобы оставаться подписчиком.
3. Склонность к оттоку. Кто ваши лиды и клиенты из группы риска? Если у них высокий показатель склонности, вы можете поэкспериментировать с кампаниями возврата в продукте или назначить консьержей по работе с клиентами, чтобы заново связать их с вашим основным ценностным предложением.
Моделирование склонности не является предписывающим. Знание того, что группа лидов имеет более высокую склонность к конверсии в одиночку, не особенно ценно. Что ценно, так это сочетание этих знаний с ноу-хау по оптимизации для проведения более разумных и целенаправленных экспериментов и извлечения полезных идей.
Заключение
Будущее — это не точная наука. (Возможно, точная наука не является точной наукой.) Но вы можете предсказать будущее с разумной степенью уверенности с помощью моделирования склонностей. Все, что вам нужно, это строгий процесс и специалист по данным.
Вот пошаговый процесс:
1. Выберите свои функции с помощью группы экспертов в предметной области. Внимательно подумайте, хотите ли вы интерпретировать коэффициенты или нет.
2. После выбора линейной или логистической регрессии создайте свою модель.
3. Обучите свою модель, используя набор данных, и рассчитайте показатели склонности.
4. Экспериментируйте, чтобы проверить точность ваших показателей склонности.
5. Объедините моделирование склонностей с вашим опытом в области оптимизации, чтобы проводить более разумные и целенаправленные эксперименты, которые приведут к более ценным и более применимым выводам.
Вы сможете протолкнуть свои данные за пределы того, что уже произошло, и приблизиться к тому, что возможно, произойдет в будущем.
Публикации — Факультет и исследования
- …→
- Гарвардская школа бизнеса→
- Факультет и исследования→
- Исследования
  →
- Публикации→
Результаты фильтрации : (36 161) Arrow DownРезультаты фильтрации : (36 161) Стрелка внизСтрелка вверх
Показать результаты для
- Весь веб-сайт HBS (107 859)
  Публикации факультета (36 161)
  Показать результаты для
  - Весь веб-сайт HBS (107 859)
    Публикации факультета (36 161)
    Страница 1 из 36 161 Полученные результаты →
    Октябрь 2022
    Чемодан
    SMART: искусственный интеллект и машинное обучение для охраны дикой природы
    Авторы: Брайан Трелстад и Бонни Йининг Цао
    Инструмент пространственного мониторинга и отчетности (SMART), набор программного обеспечения и аналитических инструментов, разработанных для целей сохранения дикой природы, продемонстрировал значительное улучшение охвата патрулированием, с некоторым наблюдаемым сокращением случаев браконьерства и вклад в сохранение дикой природы. .. Посмотреть подробности
    Ключевые слова: Отношения бизнеса и правительства; Развивающиеся рынки; внедрение технологий; Стратегия; Управление; Этика; Общественная организация; Технологическая промышленность; Камбоджа; Соединенные Штаты; Африка
    Октябрь 2022
    Чемодан
    Колетт Филлипс и GetKonnected!: создание инклюзивных экосистем
    Авторы: Розабет Мосс Кантер, Эми Чиу и Джойс Ким
    GetKonnected! началось в 2008 году как сетевое общение, проводимое раз в два месяца, и в 2020–2021 годах превратилось в пять инициатив: GK! Сеть, ГК Фонд, ГК Маркет, ГК! Execu-Search и GK! Хаб работы. Каждый из них касался аспекта экономической справедливости; «двойные пандемии» COVID-19а системный расизм имел… Посмотреть подробности
    Ключевые слова: Разнообразие; Бостон; Экосистема; Включение; цветные люди; Сеть; расовая предвзятость; Гендерная предвзятость; Предпринимательская экосистема; Предприниматель; Изменять; изменить барьеры; сменить руководство; Сообщество; Инновации; Пандемия; Влияние; Бостон
    Октябрь 2022
    Чемодан
    Основатели First Capital Partners
    Авторы: Брайан Трелстад, Мел Мартин и Эми Клопфенштейн
    В июне 2021 года Ким Т. Фолсом, основатель и генеральный директор финансовой компании Founders First Capital Partners (FFCP), основанной на доходах, должен решить, выдавать ли OnShore Technology еще один кредит Group, многообещающая компания по проверке программного обеспечения. FFCP предоставила прибыль на основе… Посмотреть подробности
    Ключевые слова: Финансы; Финансовые инструменты; Финансы и кредиты; процентные ставки; Возврат инвестиций; Доход; Столица; Индустрия финансовых услуг; Северная и Центральная Америка; США
    2022
    Рабочий документ
    Распространение корпоративной культуры на рынках труда: данные из объявлений о вакансиях
    Авторы: Джозеф Пачелли, Тяньшо Ши и Юань Цзоу
    Культура компании представляет собой один из наиболее важных факторов, которые учитывают соискатели. В этом исследовании мы изучаем, как фирмы создают свои объявления о вакансиях, чтобы передать свою культуру, и помогает ли это привлекать сотрудников. Мы используем передовые технологии машинного обучения… Посмотреть подробности
    Ключевые слова: Значение корпоративной культуры; рынки труда; Раскрытие; Организационная культура; Прием на работу; Таланты и управление талантами
    Октябрь 2022 г.
    Случай
    В SFO или не в SFO: семья Толман выбирает стратегию семейного офиса
    Авторы: Лорен Коэн, Хао Гао, Виктория Альварес-Аранго, Грейс Хедингер, Мили Санвалка и Анна Юань
    Питер Толман, специалист по инвестициям в первом поколении, обсуждал, какую стратегию семейного офиса выбрать для управления активами своей семьи. Как единственный управляющий богатством своей семьи, он стремился сохранить и приумножить богатство своей семьи для себя, своей жены и двух своих очень… Посмотреть подробности
    Ключевые слова: семейный офис; Инвестиционная стратегия; НАС.; Канада; Семейный бизнес; Финансовая стратегия; инвестиции; Стратегия; диверсификация; Управление; Индустрия финансовых услуг; Соединенные Штаты; Канада
    2022
    Рабочий документ
    Вам письмо! Расширение почтовой службы США в конце XIX века, предпринимательство и деятельность компаний
    Авторы: Астрид Маринони и Мария П. Роше
    Мы анализируем влияние расширения Почтовой службы США на запад в конце 19 века, крупного институционального нововведения, на предпринимательство и его разнородное влияние на деятельность компаний. Использование нового набора данных, созданного из оцифрованных архивных… Посмотреть подробности
    Ключевые слова: предпринимательство; Институциональные инновации; Обмен знаниями; Почтовая служба США; Производительность фирмы; Инфраструктура; Расширение; Государственная администрация; Коммуникация; История бизнеса; индустрия государственного управления; Калифорния
    10 октября 2022 г.
    Артикул
    Обеспечение того, чтобы ваши продукты не использовались для дискриминации
    Авторы: Майкл Лука, Елизавета Пронкина и Микеланджело Росси
    Дискриминация является как социальной, так и деловой проблемой. И степень, в которой дискриминация может влиять на компанию, является решением, которое принимается бизнес-лидерами. К счастью, существует растущий набор инструментов для лидеров, которые хотят создать более инклюзивную… Посмотреть подробности
    Ключевые слова: Социальные проблемы; ведущее изменение; Предрассудки и предубеждения
    2022
    Рабочий документ
    Узы, которые больше не связывают: мобильность изобретателей и патентные споры
    Авторы: Дэниел Джей Браун и Мария Рош
    Удержание сотрудников-изобретателей представляет собой ключевую стратегическую задачу для фирм в инновационных отраслях. В этой статье мы исследуем влияние снижения возможности защиты патентов на мобильность сотрудников-изобретателей и изучаем связанное с этим влияние на… Посмотреть подробности
    Ключевые слова: Мобильность; изобретатели; Патентная защита; Навыки и умения; стратегический человеческий капитал; Удержание; Инновации и изобретения; Интеллектуальная собственность
    1
    2
    …
    1808
    1809
    →
    Использование моделирования склонности к ответу (RPM) для распределения стратегий набора персонала для дифференциального обследования: цель, обоснование и реализация
    1.
    Обзор моделирования склонности к ответу для набора персонала для обследования сказалось на показателях ответов на опросы и что традиционные средства получения сотрудничества от респондентов, включенных в выборку, стали намного сложнее и дороже с 1980-х годов. Таким образом, необходимо разработать и опробовать новые средства привлечения респондентов. В этой статье мы представляем один из тех новых подходов, который, по нашему мнению, заслуживает широкого внимания, Моделирование склонности к отклику (RPM) . В этом документе описывается, что такое RPM и как его реализовать, когда контекстом является продолжающийся перекрестный опрос. Основными целями описываемого нами подхода являются увеличение числа ответивших, получение более репрезентативных невзвешенных окончательных выборок и/или снижение общей стоимости обследования.
    Используя фразу «Моделирование склонности к ответу», мы имеем в виду эмпирический процесс, который идентифицирует многомерную статистическую модель для прогнозирования вероятности (склонности) того, что данный элемент в исходной выборке будет сотрудничать с предстоящим запросом на обследование. Эта прогнозируемая вероятность («оценка RP») находится в диапазоне от 0 до 1 и отражает уникальное сочетание характеристик элемента, которые, как ожидается, повлияют на относительную вероятность получения ответа от элемента. ^[1] Статистическая модель, используемая для прогнозирования, разрабатывается на этапе 1 процесса RPM, а затем используется для распределения адаптированных стратегий найма (например, предварительные контакты, типы и количество стимулов, количество контактов) для элементов выборки на этапе 2 процесса. Этап 2 может быть (1) экспериментом для проверки эффективности модели и ее операционализации, или это может быть (2) развертывание дифференцированных стратегий, адаптированных для различных элементов в части или всей исходной выборке предстоящего обследования. Необязательный этап 3 включает дальнейшее уточнение модели.
    2.
    Рациональное моделирование склонности к реагированию и индивидуальное распределение стратегий найма в рамках опроса То, что мы называем RPM, можно рассматривать как подходящее для более широкой сферы «отзывчивого дизайна» или «адаптивного дизайна» (см. Groves and Heeringa 2006; Туранжо и др., 2017; Вагнер, 2008). На наш взгляд, RPM представляет собой удобное и легко оправданное средство, помогающее исследователям определить, как следует распределять стратегии дифференцированного набора. То есть, как только определено, что схема должна быть «адаптивной» в том смысле, что разные случаи должны рассматриваться по-разному, RPM обеспечивает объективный способ определить (на основе закономерностей, наблюдаемых по крайней мере в одном предыдущем аналогичном исследовании), какие элементы должны получить, какие процедуры вербовки.
    То, для чего предназначен RPM, также можно рассматривать как подходящее под эгидой «Метода индивидуального проектирования» (TDM; ср. Dillman, Smyth, and Christian 2014), но это не то, что обычно ассоциируется с тем, что до сих пор был использован в подходах TDM. То есть нам неизвестно, чтобы кто-либо ранее сформулировал описанный здесь подход — за исключением некоторых работ в Nielsen (например, Lavrakas, Burks, and Bennett 2004) — о том, почему подход RPM является идеальным методом адаптации методов найма к известным характеристикам выборочные элементы.
    Традиционно первоначальные стратегии найма (например, поощрения за проведение опросов) распределялись по принципу «один размер подходит всем» (Luiten and Schouten 2013), при котором все элементы выборки обрабатываются одинаково. Исключением является подход, используемый в течение последних нескольких десятилетий компанией Nielsen в различных опросах/панелях телеаудитории, согласно которому определенные демографические подгруппы с традиционно низким уровнем сотрудничества получали более ценные стимулы, чем группы с традиционно высоким уровнем сотрудничества. (ср. Trussell et al. 2006).
    Однако в последнее десятилетие Лавракас (например, 2009, 2011) высказал мнение, что нет никакого теоретического обоснования для поддержки идеи предоставления всем респондентам (или всем включенным в выборку лицам в определенной демографической подгруппе) одного и того же исходного «комплекта для набора» позволит достичь наибольшего общего прироста доли ответивших, который возможен в рамках заданного бюджета опроса. Кроме того, подход OSFA, применяемый ко всей первоначально назначенной выборке обследования, никак не решает проблемы дифференциального отсутствия ответов и систематической ошибки, связанной с отсутствием ответов. В некоторых случаях подход OSFA может даже усугубить дифференцированное отсутствие ответа, например, когда те, кто с наибольшей вероятностью ответит, по-разному стимулируются к этому с еще большей частотой, когда они получают протокол(ы) набора OSFA, чем те, кто с наименьшей вероятностью ответит.
    Кроме того, подход OSFA к развертыванию протоколов найма в рамках опроса противоречит теории рычагов и значимости (Groves, Singer, and Corning, 2000), которая утверждает, что для каждого человека, включенного в выборку в данном опросе, существует уникальное сочетание факторов, которые мотивируют и другие факторы, препятствующие участию человека в этом опросе. Эта теория прямо подразумевает, что разным людям потребуются разные протоколы вербовки. Например, для некоторых включенных в выборку лиц стимулы (независимо от их ценности) будут играть небольшую роль или не будут играть никакой роли в их решении участвовать в том или ином обследовании, в то время как для других ценность стимула будет важным фактором, если не определяющим. фактор, в том, участвуют ли они. Кроме того, не все члены данной демографической группы (например, афроамериканцы или латиноамериканцы с преобладанием испанцев) будут одинаково затронуты данным протоколом найма.
    В дополнение к последствиям теории рычагов-значимости, общие затраты на опрос должны расходоваться с большей экономической эффективностью, если пул денег, доступных для найма, распределяется дифференцированно, так что более дорогостоящие стратегии предоставляются тем, кто по своей природе наименее склонен к сотрудничеству, и Менее затратные стратегии предоставляются тем, кто по своей природе наиболее склонен к сотрудничеству. ^[2]
    Таким образом, логичный подход к решению вопроса о том, как более рентабельно распределить конечную общую сумму финансирования для найма по заданной выборке, заключается в использовании RPM, а не подхода OSFA.
    3.
    Предыдущие исследования дифференцированных поощрений и других протоколов найма
    В этом разделе представлен обзор некоторых прошлых исследований, имеющих отношение к RPM, хотя он не претендует на исчерпывающий обзор литературы; дополнительную соответствующую литературу см. Tourangeau et al. (2017). В этом разделе мы сосредоточимся в основном на распределении стимулов, потому что это тип стратегии найма, о котором чаще всего сообщается в литературе. Но RPM можно и, вероятно, следует рассматривать для использования при дифференцированном распределении любого типа стратегии найма, включая предварительные контакты, наем на более чем одном языке, количество последующих контактов, использование информационных брошюр, изменение способа вербовки, оставление сообщений голосовой почты при вербовке по телефону или оставленных пакетов при вербовке лично, использование протоколов преобразования отказов и т. д.
    Как уже упоминалось, в нашем определении RPM подходит под рубрику использования «адаптированного дизайна». Однако то, что Диллман, Смит и Кристиан (2014) описывают как TDM, не содержит упоминания об использовании априорного статистического подхода к адаптации распределения дифференциальных стратегий таким образом, чтобы разные элементы выборки получали определенные стратегии набора, но не другие. Скорее, наша адаптация RPM к стратегиям дифференцированного найма основана на том, что сейчас кажется упрощенным подходом, который Nielsen и другие американские компании по измерению аудитории СМИ (например, Arbitron и Simmons) традиционно использовали для распределения стимулов для опросов.
    Начиная с 1980-х годов, компания Nielsen решила использовать разные значения стимулов для найма разных демографических когорт. Это было сделано потому, что Нильсен обнаружил значительные различия между когортами (например, чернокожие и белые, молодые люди и пожилые люди) в показателях, с которыми они возвращали заполненный телевизионный дневник Нильсена. Nielsen использовала двухрежимный процесс для своих дневниковых обследований, при котором демографическая информация о домохозяйствах сначала собиралась в ходе опроса RDD (случайный набор цифр), а затем использовалась для определения суммы стимула, которую следует приложить к последующему отправляемому по почте дневнику. При этом Нильсен использовал подход дифференцированного стимулирования, который был «адаптирован» на уровне демографических когорт; т. е. все в определенной когорте получили одинаковый стимул. Однако, по сути, это был подход OSFA в рамках данной когорты.
    Как предложили Lavrakas, Burks, and Bennett (2004) и Burks, Lavrakas, and Bennett (2005), использование подхода RPM для более точной адаптации стратегий найма, таких как стимулы, на уровне отдельного домохозяйства/ Теоретически человек должен добиться большего увеличения доли ответов при фиксированной сумме финансирования найма в данном опросе. Этот подход также должен оказывать более благоприятное влияние на снижение дифференцированного неответа, что, в свою очередь, может уменьшить систематическую ошибку, связанную с неответом. Исследования, о которых сообщают Лавракас, Беркс и Беннетт (2004 г.) и Беркс, Лавракас и Беннетт (2005 г.), были сосредоточены на том, можно ли определить полезную многомерную статистическую модель для прогнозирования склонности домохозяйств к ответу в предыдущем дневниковом опросе Нильсена. В их анализе RPM использовались вспомогательные данные (например, характеристики местной переписи, добавленные к исходной выборке предыдущего обследования), а также параданные и данные, собранные о каждом домохозяйстве во время телефонного режима предыдущего обследования, для создания набора данных для тестирования и разработки их модели RP. . Было обнаружено, что их модель логистической регрессии точно предсказывает (p < 0,001), действительно ли домохозяйство, которое согласилось заполнить дневник во время телефонного интервью, вернуло заполненный дневник на этапе почтового опроса Nielsen.
    Совсем недавно Link and Burks (2013) сообщили о процессе дифференцированного распределения протоколов найма, который имел несколько схожие цели с тем, что мы называем RPM, но процесс, с помощью которого они тестировали протоколы дифференцированного стимулирования, значительно отличался от нашего подхода RPM. Эти исследователи Nielsen использовали небольшое количество переменных переписи местного района (блочной группы) для определения адресов, которые, скорее всего, окажутся домохозяйствами, населенными относительно слабо ответившими демографическими когортами, такими как чернокожие и латиноамериканцы. В своем исследовании Линк и Беркс использовали «индикаторы основы выборки» для разработки двух разных способов идентификации этих элементов выборки. Затем они нацеливали более высокие стимулы на эти выбранные элементы.
    В отличие от «адаптированного» подхода, используемого Линком и Берксом, преимущество сформулированного нами подхода RP состоит в том, что оценка RP, присвоенная с использованием многомерной модели, является более эффективным и легко интерпретируемым способом «агрегирования» воздействия. нескольких различных характеристик, которые известны о каждом элементе в первоначально разработанной выборке. Например, хотя чернокожие домохозяйства как группа могут с меньшей вероятностью ответить на запрос опроса, чем белые как группа, чернокожие домохозяйства, другие характеристики которых предсказывают более высокую склонность к ответам (например, более высокий доход, высокий уровень образования и т. ) может иметь относительно высокую общую вероятность ответа. Таким образом, показатель RP будет лучше отражать полную комбинацию факторов, определяющих вероятность того, что домохозяйство ответит, и, следовательно, какие стратегии найма наиболее разумны для этого типа домохозяйства.
    Помимо работы в Nielsen, Luiten and Schouten (2013) сообщили об успешном подходе, который в принципе похож на разработанный нами подход RP, но они не предоставили подробностей ни о том, как они разработали свою модель, ни о том, как их модель была применена для распределения стратегий дифференциального набора (например, режимов набора, количества контактов, времени контактов), которые они тестировали в своем эксперименте. Кроме того, эти ученые применили свой подход в рамках продолжающегося панельного исследования в европейской стране, где существуют реестры населения, предоставляющие базовые данные на уровне отдельных жителей. Таким образом, Люйтен и Схоутен располагали данными государственного реестра, которые измерялись на индивидуальном уровне — данные, которые не всегда доступны в Соединенных Штатах. Кроме того, при использовании панели для своего исследования Люйтен и Схоутен (2013) собрали множество предварительных данных от каждого участника, на основе которых можно было смоделировать склонность к реакции для своего эксперимента.
    Следует отметить, Tourangeau et al. (2017) сообщают об использовании подходов на основе склонности к ответу в контексте обследований с использованием адаптивных планов и планов ответов, но также не предоставляют подробностей о том, как выполнялось и применялось моделирование. Детали того, как мы предлагаем реализовать RPM, следуют в этой рукописи.
    4.
    Двухэтапный подход к тестированию распределения протоколов найма с помощью RPM
    На этапе 1 исследования RPM проводятся статистические исследования, чтобы определить, является ли экономный набор прогностических переменных ^[3], которые будут надежно предсказывать (p < 0,05) вероятность того, что человек/домохозяйство будет сотрудничать в предстоящем обследовании .
    Если такой набор переменных может быть идентифицирован, то на этапе 2 процесса применяется модель RP из этапа 1, чтобы адаптировать стратегии дифференциального найма (Luiten and Schouten 2013) к различным отобранным респондентам/домохозяйствам.
    4.1. Этап 1 RPM. Данные из ранее завершенного опроса —— где исследователи знают, закончились ли выборочные единицы завершением или нет ^[4] — используются для определения наиболее экономичной и эффективной модели RP для прогнозирования бинарного результата, ответ/отсутствие ответа, в этом опросе.
    Этап 1 начинается со сбора исходной выборки в этом предыдущем обследовании и любых дополнительных данных, которые были добавлены к каждому элементу выборки. Если это выборка на основе адресов, может быть много переменных, которые были сопоставлены с каждым выбранным адресом. Если это телефонная выборка, то также будут переменные, которые могут сопоставляться со всеми отобранными номерами, но количество переменных, вероятно, будет меньше, чем в адресной рамке, и точность данных, сопоставленных с телефонными номерами, часто будет ниже, чем при сопоставлении таких данных с адресами (см. Harter et al. 2016). Если это выборка из панели, вероятно, будет множество других данных, собранных от участников панели в предыдущих опросах панели, которые можно добавить к включенным в выборку участникам.
    После того, как будут определены уже сопоставленные данные, исследователи должны связаться с компаниями, которые специализируются на базах данных адресов или телефонов, чтобы определить другие переменные, которые можно сопоставить с предыдущей выборкой. Эти данные охватывают широкий спектр демографических и поведенческих характеристик, агрегированных на местном уровне (например, возраст, этническая принадлежность, раса, тип проживания, занятость, доход, образование и т. д.), а также некоторые данные на индивидуальном уровне. Большое значение здесь имеет относительно новая переменная, предоставленная Бюро переписи населения, под названием «Низкий балл ответа», который обратно пропорционален скорости, с которой местные жители заполняли вопросник для предыдущей переписи (см. Erdman and Bates 2017). Эти компании также могут добавлять дополнительную информацию об адресе или номере телефона из других источников, хотя часто бывает много выборочных элементов с пропущенными значениями этих переменных. Однако, к счастью для исследователей RPM, часто бывает так, что «отсутствие» этих переменных положительно коррелирует с отсутствием ответов на опрос.
    После того, как для предыдущего опроса собрана «лучшая» база данных, анализ на Этапе 1 обычно использует некоторую форму многомерных процедур для прогнозирования бинарной зависимой переменной, ответа/отсутствия ответа (Tourangeau et al. 2017). Одним из жизнеспособных методов, который, вероятно, знаком специалистам по проведению опросов, является логистическая регрессия. Тем не менее, непараметрические методы, которые автоматически определяют независимые переменные, наиболее точно предсказывающие реакцию, такие как CART (анализ дерева классификации и регрессии), CHAID (автоматический детектор взаимодействия хи-квадрат) и случайные леса, также могут использоваться либо для прямого назначения оценки RP или для выбора предикторов для включения в логистический регрессионный анализ. Эти методы также имеют то преимущество, что определяют взаимодействия 2-го и 3-го порядка.
    При прогнозировании этого бинарного исхода идентифицированная модель может использоваться для получения оценки RP для каждого случая в диапазоне от 0,00 до 1,00. Эта оценка представляет собой прогнозируемую вероятность того, что отдельный элемент выполнил запрос опроса. Поскольку RPM лучше всего выполнять с большими наборами данных начальной выборки, легко достигаются статистически значимые результаты. Следовательно, размер эффектов, как индивидуальных, так и коллективных, имеет большее значение. Поскольку эмпирических данных о RPM не так много, преждевременно с уверенностью предполагать, насколько «точным» должен быть RPM, чтобы его применение имело смысл. Но грубое эмпирическое правило, основанное на нашем несколько ограниченном прошлом опыте, заключается в том, что модель должна быть по крайней мере на 60% точной в дифференциации респондентов от нереспондентов. Однако чем выше точность, которая может быть достигнута на Этапе 1, тем больше будет ценность модели при проведении Этапа 2. Наиболее важным соображением является то, генерирует ли модель достаточно точную , упорядочивая случаев по показателям предрасположенности к ответу, так что, если эти показатели используются для разделения заполненной выборки предыдущего обследования на когорты, когорты с низким RP показывают значительно более низкие показатели ответов, чем когорты с высоким RP.
    Прогностическая сила на Этапе 1 будет зависеть от многих факторов, но в основном от (а) надежности доступных прогностических переменных, (б) точности локальных данных и (в) степени наличия сильных прогностических факторов. переменные. Кроме того, взаимодействия и полиномиальные члены, в дополнение к основным эффектам, должны быть исследованы, чтобы узнать, улучшают ли они точность прогнозирования модели.
    Подход к дальнейшему уточнению RPM на этапе 1 состоит в том, чтобы построить его, используя только случайное подмножество случаев («обучающий» набор данных) из ранее завершенного опроса. Затем модель можно применить к другому случайному подмножеству («тестовому» набору данных), на котором была построена модель , а не . Такого рода перекрестная проверка может дать дополнительные сведения о вероятной обобщаемости RPM.
    4.2. 2-й этап оборотов . Подход, который мы описываем, предполагает, что дизайн и тема предстоящего опроса, к которому будет применяться модель RP из Этапа 1, очень похожи, если не идентичны, предыдущему опросу, на котором основывалась работа Этапа 1.
    Оценки RP (в диапазоне от 0 до 1), полученные на Этапе 2 для каждого элемента в новой выборке обследования, используются для принятия решений о том, как адаптировать стратегии набора к различным случаям выборки. Например, если в предстоящем опросе имеется 100 000 долл. США для необусловленных поощрений, и если было решено, что есть четыре когорты RP, которые получат дифференцированный подход, и было решено, что будут варьироваться только поощрения, можно использовать баллы RP. чтобы определить, какие случаи получат 10 долларов, какие получат 5 долларов, какие получат 2 доллара и какие не получат (0 долларов) поощрения, если исследователи решат, что эти четыре уровня поощрения будут использоваться для нового опроса.
    Работа Этапа 2 начинается со сбора данных для всех переменных в модели RP Этапа 1 для каждого элемента исходной выборки для предстоящего/нового обследования. Таким образом, значения всех переменных, которые есть в модели RP из Этапа 1, должны быть добавлены к каждому элементу выборки в новом обследовании. Затем модель RP применяется к новой выборке, и каждая единица в этой выборке получает оценку RP от 0,00 до 1,00.
    Затем исследователям необходимо определить «точки отсечения», которые будут использоваться для определения априорного «наборного пакета» дела. С этой целью исследователи должны изучить упорядоченное распределение баллов RP по новой выборке опроса. Эти исследования могут быть основаны на различных статистических процедурах, но также должны включать визуальный осмотр графиков этих оценок. Целью изучения распределения баллов RP является выявление значимых групп случаев, которые могут свидетельствовать об «оптимальном» распределении стратегий набора.
    Например, баллы RP можно отобразить на линейном графике, где ось X представляет собой диапазон баллов от 0,0 до 1,0, а ось Y — частоту каждого балла в наборе данных. Этот график может иметь или не иметь ценности для исследователей, в зависимости от однородности или неоднородности отобранных случаев. Если имеется несколько случаев с одинаковым показателем RP, то этот график, скорее всего, окажется более ценным при планировании стратегии набора, чем если бы распределение показателей RPM было настолько неоднородным, что очень немногие случаи имеют одинаковую оценку. В последнем случае, если изменчивость числа случаев, которым присваивается один и тот же балл, существенно хаотична, то этот график вряд ли будет полезен.
    Другой подход заключается в построении графика гистограммы на основе процентильной группировки показателей RP. Например, можно построить 50 таких столбцов, каждый из которых содержит 2% случаев в выборке. Высота столбца на этой гистограмме будет средним значением RP для каждого из 50 кластеров; или, в качестве альтернативы или в дополнение, можно использовать процент ответивших в этом кластере для завершенного обследования. Будет проведен визуальный осмотр распределения гистограммы, чтобы помочь принять решение относительно (1) того, сколько значимых групп столбцов присутствует на графике и (2) где находятся «точки отсечения» в оценках RP, которые отличают каждую группу от других. соседняя группа(ы).
    На основе этих анализов и обсуждений исследователи должны были выбрать окончательный набор точек отсечения для определения стратегии найма каждого кластера (например, отправка предварительного письма, типы и суммы поощрений, количество попыток контакта и/или использование преобразования отказа). ). После того, как эти анализы и обсуждения будут завершены, исследователи будут использовать выводы, к которым они пришли, чтобы спланировать дифференцированное распределение стратегий набора в новом опросе или спланировать эксперимент в новом опросе для проверки набора стратегий RPM по сравнению со стратегиями контроля.
    5.
    RPM Этап 3: Оценка и необязательная доработка RPM и ее применения
    После проведения нового опроса или эксперимента у исследователя будут данные для оценки того, насколько хорошо работает модель RP и ее применение. Такие данные также следует использовать для изучения способов повышения эффективности модели RP и ее применения. Эти анализы будут направлены на выявление характеристик, которые надежно отличают респондентов и нереспондентов в новом опросе. Это может помочь исследователям лучше понять недостатки в их применении модели RP при разработке конкретных методов набора, используемых для мотивации сотрудничества.
    Нет никакой гарантии, что модель RP и/или ее приложение будут работать так, как надеялись исследователи. Вполне возможно, что модель просто не была достаточно точной для дифференциации отобранных случаев в новом опросе, чтобы позволить исследователям адаптировать свои стратегии набора для достижения своих целей. В таком случае исследователям нужно было бы вернуться «к чертежной доске» и попытаться построить более эффективную модель РП, или, возможно, прийти к выводу, что эффективную модель просто невозможно построить с имеющимися у них вспомогательными данными. В свою очередь, могут быть ситуации, в которых исследователи определили эффективную модель RP, которая хорошо дифференцирует случаи в соответствии с их фактической склонностью к ответу, но им не удалось применить модель для достижения своих целей. То есть у исследователя была хорошая модель (та, которая его не подвела), но его применение модели было недостаточным. Например, исследователь использовал протоколы набора, которые оказались неэффективными для некоторых или всех когорт RP, чтобы повысить общий уровень ответов в комбинированных случаях, получающих адаптированные стратегии набора RPM. Или средняя стоимость набора случаев в рамках подходов RPM оказалась слишком высокой по сравнению со средней стоимостью набора контрольных случаев. Этот тип отказа мало чем отличается от важного различия, которое Вайс (1972) сделала в своей основополагающей работе по исследованию оценки, отметив, что оценка может быть неудачной либо из-за ошибки теории, либо из-за ошибки реализации.
    6.
    Резюме
    Привлекательность использования подхода RPM для распределения стратегий дифференцированного найма заключается в том, что теоретически он должен работать лучше, чем подход OSFA, с точки зрения получения более высокого общего процента ответивших, получения более репрезентативной невзвешенная конечная выборка и более экономичная. Процесс RPM, описанный здесь, предполагает, что он применяется в текущем перекрестном или панельном обследовании. Таких опросов много, и, таким образом, этот подход RPM потенциально имеет широкое применение. Как описано здесь, RPM вписывается в TDM, пытаясь наиболее эффективно использовать общие затраты на опрос для уменьшения общей ошибки опроса.
    В этой статье мы сосредоточимся на применении RPM для прогнозирования будущего поведения элемента выборки в предстоящем обследовании с использованием данных, которые известны об этом элементе до набора этого элемента. RPM можно применять и в других случаях, когда не требуется полагаться исключительно на информацию, известную до сбора данных, или использовать ее для первоначального набора (см. Tourangeau et al. 2017).
    Это предполагает, что основной целью набора является получение невзвешенной окончательной выборки, которая является наиболее репрезентативной, насколько это возможно, из целевой совокупности обследования.