Сравнение организационные рамки выборки

Мы сравнить представительность, практичности и стоимости пять общедоступным, и обычно используются организационные выборки: прямые перечисления, страхования на случай безработицы (UI) формы, "Дан энд Брэдстрит рынка идентификатор (DMI), файлы белых страницах телефонного справочника, и каталоги палата членства. Все пять подходы были использованы для определения совокупности хозяйственных организаций в Durham County, штат Северная Каролина. Прямые перечисления эффективный подход для размещения молодых организаций, но дорого для осуществления и скорее всего, пропустит учреждений в строительстве. Страхование от безработицы записей и файлов DMI практические: они машиночитаемых и содержат значительный вспомогательной информации о каждой единице.

Ни доступно на своевременной основе, однако, и поэтому они, как правило, включают несколько старше заведений. Охват Торгово-промышленной палаты Directory плохо, и он содержит сильный уклон в сторону более крупных предприятий и скромный один к взрослые бизнеса. Белые страницы в телефонной книге дают широкий охват и наименее общий уклон, но громоздкий работать, потому что они не машиносчитываемых и содержат многочисленные дубликаты и неприемлемым записей. Использование любого из пяти подходов даст более репрезентативной выборки предприятий, чем обычно в организационных исследований. В целом, однако, DMI и интерфейс файлы, вероятно, наиболее полезный выборки среди тех, кого мы изучали ..

ВВЕДЕНИЕ

Достижения в области исследования и теоретизирования в организационной остальные исследования, в значительной степени, на действия эмпирических обобщений. Неявные в большинстве организационных исследований является целью сложении результатов научных исследований, опираясь на то, что другие исследователи добились. Достаточности выборки имеет центральное значение для этой цели: Если представитель процедуры отбора проб не будут выполнены, то чуть более интуитивный основе обобщения результатов за пределы конкретных случаев, изучал. Следователи в идеале должны начать с выявления и определения населения организаций, в которых они хотели бы обобщить и затем перейти к обратить образца представитель этой группы населения.

Несмотря на важность отбора вопросов, они редко рассматриваются в организационной отчеты о проведенных исследованиях. Ни сами исследователи, ни критики письменном обзорные статьи, вынуждены много говорить, если угодно, о возможных смещений в процессе отбора проб или в какой степени образцы представитель более широких групп населения. В результате, как утверждает на обобщения результатов научных исследований опираются на весьма ограниченные фонды. Несерьезное отношение к вопросам отбора проб в организационных исследований можно было бы понятно на ранних стадиях поля, однако следует ожидать, после трех десятилетий современных научных исследований.

В этой статье мы сравним и сопоставим пять различных выборки для коммерческих организаций. Выборки является оперативное определение исследователя из населения, а также обоснованность обобщения из образца в зависимость от адекватности рамки. Полезные выборки должна позволять объективный образец, который следует извлечь, или, в противном случае, должен был знать (и корректируемые) предубеждения. Мы первый краткий обзор состояния выборки в организационных исследований, обсуждения предыдущих организационных исследований и их выборки.

Отбор проб в организационных исследований

Драбек и др.. (1982) провел всеобъемлющий обзор практики отбора проб в организационных исследований. Они исследовали 703 статей об организациях публикуется в десять журналов между 1965 и 1979, классифицируя их методом выборки, объем выборки и типы организаций, подпадающих. Большинство статей, которые они рассмотрели не содержат явных обсуждение вселенных организаций, в которых их результаты были соответствующие. Среди тех, кто сделал внимание на проблему, четыре стратегии чаще всего (Драбек и др.., 1982: 385-386): (1) выбор большой выборки "различные" организаций для максимального изменения; (2) выбора большого числа организационных подразделений с предположительно идентичных задач; (3) отбора образца без обоснования априорных, надеясь обнаружить когерентные структуры организационных типов после данные были собраны, и (4) выбор политических, ни географических границ, чтобы определить Вселенной и выборки с конкретным типом организации в том, что границы ..

Драбек и др.. классифицируются также исследования конкретного метода выборки используются: простой или стратифицированной случайной выборки, целевой выборки (тщательно подходить к отбору обеспечить вариации на некоторые аспекты теоретического интереса), плотные выборки (с охватом всех подразделений узко указанного класса), а также удобство отбора проб (без теоретически, ни методологически соответствующих критериев, используемых при выборе). В период с 1965 по 1979 год, только 13 процентов организационных анализа опубликованных в национальных и региональных журналах рассмотрены др. Драбек и др. были основаны на простых или стратифицированной случайной выборки. Остальные были основаны на критерии, характерные для конкретных следователей и их целей. Кроме того, нет заметных сдвигов к простым или стратифицированной выборки, было видно за 15-летний период, хотя и наблюдается тенденция в сторону больших размеров образца.

Даже в исследованиях с большим образцов, удобство, плотный и целевые методы отбора проб доминировали. (1988) обзор Цукер о статьях, опубликованных в 1986 и 1987 и баз данных в архиве Межвузовский консорциум политических и социальных исследований достигает выводы широко совпадают с интересами Драбек и др. ..

Драбек др. л. Исследования показывают, что организационные исследователи не уделяли достаточного внимания вопросам отбора проб. В результате научно-исследовательских докладов организации исследований, а также учебников, наполнены принципы и выводы которого общности, неизвестно. Они, как правило, на основе результатов исследований крупных и доступных фирм или предприятий. В качестве примеров сосредоточиться на относительно крупных организаций, мы можем сослаться на Aston исследований (например, Пью и др.., 1968), Питер Блау сравнительные организации научно-исследовательского проекта (например, Blau, 1972), или Пфеффер в (1972) исследования корпоративной доски . Они не могут представлять подавляющее большинство организаций, которые имеют несколько сотрудников (Грановеттер, 1984) ..

Понятно, что следователи также имеют, как правило, исследования организаций, удобное для них время. Ротшильд-Уитт (1979) изучение альтернативных организаций, например, была основана на пять кооперативов, она расположена в Санта-Барбаре, где она работает над своей диссертацией. Саланчик и (1974) исследование Пфеффер этого использует власти в организационных решений было основано на данных, собранных из Университета штата Иллинойс в Урбана-Шампейн, где оба преподавали в то время. Фримен (1973) изучали организационные технологии, с использованием выборки 41 фирм в Риверсайд, Калифорния, район, где он был тогда преподавания. Марте и Ольсена (1976) очень влиятельная книга по организационным выбора в условиях неоднозначности использовать эмпирические данные обращается почти полностью из тематических исследований, проведенных в городах, где жили участники.

И Линкольн, и Kalleberg (1990) изучение производственных организаций в США и Японии опирались на данные двух сравниваемых районах, расположенных вблизи, где жили ученые ..

Выводы даже самые лучшие организационные исследования омрачены вопросы отбора проб и определения единиц анализа. Aston исследований (Пью и др.., 1968, 1969) использовать сравнительные данные об организации, чтобы изолировать размеры организационной структуры и исследование связей между показателями структуры и организационных аспектов контекста. Их процедуры отбора проб были довольно жесткие: они изучали стратифицированной выборки (по размеру и продукта / цель) использования подразделений в Бирмингеме, Англия, области, имеющих 250 и более работников. Единиц на самом деле были изучены смеси независимых фирм и учреждений - как филиалы и филиалы. Aston следователей были осторожны и напомнить читателям, что результаты могли бы отличались бы они выбрали своего образца по-разному (Пью и др.., 1968: 87; 1969:111).

Тем не менее, можно задаться вопросом, каким образом различные выводы, касающиеся структурной размеры бы, если бы был более мелких подразделений, включенных в выборку, и разница в мероприятиях по сложности был увеличен соответственно. Смеси данных о независимых фирм и дочерних / вспомогательных учреждений делает неоднозначной интерпретации результатов исследования, связанные с зависимостью (Миндлин и Aldrich, 1975): они могут рассказать больше о зависимости от головной организации, чем на окружающую среду в целом. Одним из структурных мер, концентрации власти, является частично основанный на централизации масштаба коррелированных дизайн с фирмой / создание различие, которое показывает, что отношения между этой меры и контекстной свойства, такие как "безличности происхождения" может быть отнесена к образцу Выбор ..

Взятые в целом, то, образцы организационных исследований платят не хорошо, когда судил против Садман в (1976: 27) критерии для оценки достоверности образцов. Они часто географически по группам. Аналитические отчеты редко содержат обсуждение свои ограничения. Специальный населения используются без достаточного обоснования за удобства, хотя в некоторых случаях исследователи хорошо развитой и явные причины такого выбора, как и в (1985) внимание Кэрролла в газетах или ДиМаджио и (1985) внимание Stenberg на резидентов театров. И хотя мы можем представить себе многие веские основания для overrepresenting крупных организаций, например, очень часто проблема обобщения результатов, полученных в специализированных населения просто игнорируется, и кажется, что ученые неявно предполагаем, что это не проблематично ..

Когда вопрос обобщения не игнорировать ", [м] Ост из нас извинить этот недостаток, плакала бедных", как Фримен (1986: 298) положил его в обсуждение качества данных в организационной социальной науки. Есть, безусловно, много препятствий на пути улучшения качества образцов. Начнем с того, Есть проблемы определения; вопрос о том, является или не является "организация" является менее очевидной, чем в случае с людьми. Кроме того, не существует "четко определены организационные Вселенной, из которых образец может быть выбран" (Hall, Haas, и Джонсон, 1967 - 122), что сравнимо с "noninstitutionalized взрослого" населения лиц, обычно, обследованных в национальных исследований. И затраты на вопросы - на деньги и время - не несущественным, как мы покажем ..

Эти трудности, однако, не оправдывает отказ от всех усилий по получению образцов, из которых можно было бы обобщать с большей уверенностью. Различные списки можем реально претендовать на представляющая все разнообразие организаций в рамках населения, и эти списки доступны для большинства американских следователей, подобные или выше списки доступны для других стран. Утверждается, о смещении в некоторых из этих списков, но мы ничего не известно о систематической оценки, помимо Берли (1984) исследование, которое было сосредоточено на поиске новых фирм, как и списки покрытия организационных населения или различными организациями они, как правило, завышена или underrepresent. Мало что известно о простота или сложность получения репрезентативной выборки из этих источников ..

Выборки-сравнительный анализ

Наша цель в данной работе, на деловых организаций. (1) Теоретически, мы определили организации бизнеса широко, как подразделение, которое производит или распространяет продукты или услуги с целью получения прибыли. В оперативном отношении, мы исходили прагматично и рассмотрел дело быть любой такой организации, определенные один из пяти выборки мы изучали: страхование на случай безработицы (UI) отчетов, "Дан энд Брэдстрит в Дан рынка идентификатор (DMI), файлы палата каталога Белые Страницы телефонный справочник, и прямой, на улице перечисления процедуры. Эти пять оперативных определений отражают многообразие реальности, что организации - в качестве налогоплательщиков (UI), претендентов на кредит (DMI), члены сообщества (палаты), рекламодатели и коммуникаторов (телефонная книга), а также блоки с физической присутствия (перечисление).

Не каждый бизнес будет отображать все эти маркеры. Некоторые из них внутренних источников финансирования и редко применяются для получения кредита; некоторые не подпадают под сферу действия устава страхования на случай безработицы, а некоторые не требуют физического присутствия видимых в их деятельности. Кроме того, дисплей из этих показателей будет меняться на протяжении всей жизни организаций. в процессе запуска, бизнес может получать кредиты до отображения физическое присутствие или даже приобретения телефонных листинг, при регистрации в системе страхования на случай безработицы будет отложено до операции были инициированы, и членство в бизнес-ассоциации могут быть избраны лишь после некоторого периода успех ..

Самый важный вопрос мы ставим об источниках, что представительность: Какая разница, если мы сделать образец бизнеса одного из них, а не другой? У некоторых источников опустить многие организации? Сколько записей в различных источников перекрытие? Будут изучены предприятий, использующих данный метод отбора проб, как правило, больше, старше, или сосредоточены в отдельных отраслях? Если да, то насколько велики такие предрассудки, и какие виды бизнеса, скорее всего, не хватать?

Вспомогательный проблем имеют отношение к вопросам, связанным с практичностью и ценой. Если список кодируется и машиночитаемые, процесс подготовки образца, очевидно, упрощается. Вспомогательные сведения, такие как возраст, размер, направление деятельности, или имя контактного лица, могут способствовать расслоению образца (если это желательно) и / или облегчить процесс контактирующих пробы единиц. Своевременность-лаг между подготовкой перечня и его доступности для исследователей - имеет решающее значение, особенно для исследовательских проектов, связанных с динамикой, где долгое отставание означает, что единицы интерес исчезнет к тому времени исследования могут быть проведены. Повторяющиеся записи в списке осложнить отбор проб, они раздувают вероятность того, что устройство будет производиться отбор проб, а наличие неприемлемых записи означает, что время и ресурсы должны быть потрачены их устранения, либо в ходе подготовки выборки или скрининг процедуры в начале полевых работ ..

Единицы анализа дополнительных практических соображений. Хотя некоторые исследователи концентрируются на отдельных местах учреждения и другие по фирмам, которые могут иметь несколько заведений, важно знать, является ли источником использоваться в качестве основы выборки определяет один, другой, или смесь из двух. Некоторые из проблем, связанных с дублирующие записи может возникнуть, если есть расхождение между единицами анализа в источнике и те, которые исследователь пытается изучать. Выборка фирм создание основе источника, будет непропорционально большое включать фирм, имеющих несколько подразделений, действующих, например.

Перечисленного практичности влияют затраты на подготовку списка или получить случайную выборку из подготовленного списка. Кроме того Есть по крайней мере три вида затрат на приобретение: сборка список, если один не готов заранее, покупке список, если это коммерчески состоялась, и по ведению переговоров для доступа к списку, если Существуют ограничения на ее использование.

В конечном счете, выбор исследователя из выборки будет зависеть от множества факторов: какие организационные маркеров (налогоплательщика, кредитные заявителя и т.д.) является наиболее соответствует его или ее целей исследования и определения "организации"; ли бы подчеркнуть, обобщения и контроль за расходами; необходимость overrepresent, например, большие или молодые единиц, и так далее. Таким образом, мы не ожидаем, что наши результаты приведут к недвусмысленные рекомендации, что один выборки быть использованы в ущерб другим. Мы считаем, что результаты помогут следователям в выборе между двумя или сочетания источников, как они выбирают изучение населения. Наши результаты показывают, что, безусловно, это можно сделать довольно репрезентативной выборки из большинства источников, мы считаем, и они дают мало оснований для продолжали пренебрегать вопроса обобщения ..

Целевые группы населения и сроков. В исследовании сообщается ниже, мы приняли положение гипотетической следователя, который стремится сделать репрезентативную выборку коммерческих организаций с ограниченной географической области. Мы стремились определить Вселенной учреждений в этой области, объединив пять выборки, упомянутых выше. Тогда мы спросили о последствиях для образца следователя, используя один из этих методов, а не другой.

Наша цель населения бизнеса в Durham County, штат Северная Каролина. Durham County это область 298 квадратных миль. (2) В 1980 году она населения 152785, численность занятых в гражданском 77328, а средний доход семьи в размере 19286. Наиболее известен как центр производства табака, это сайт Университета Дьюка и герцог медицинского центра. Она также содержит все коммерческие предприятия в Research Triangle Park. Его основные города Дарем, хотя Есть несколько торговых центров за пределами города. Рабочей силы является распространение в самых разнообразных отраслях промышленности: производстве (15,7 процента в 1980), оптовая и розничная торговля (16,6 процента), а также профессиональные услуги (36,1 процента). Округа также содержит значительное число хозяйств, более 85 процентов из них находятся в ведении отдельных лиц или семей ..

При сравнении выборки, мы взяли в качестве точки отсчета населения предприятия в эксплуатацию в то время мы собрали данные, июнь 1987. Таким образом, мы сосредоточены на информации, содержащейся в каждой из пяти источников, которая затем была доступна.

Некоторые страны, такие как Норвегия и Швеция, вести списки всех предприятий и сделать их общедоступными для исследователей при определенных условиях. Это не было сделано в Соединенных Штатах, и, таким образом исследователи должны полагаться на частичные списки с их собственным определенным критериям включения. Пять выборки мы изучали здесь, не исчерпывают всех методов, которые могут быть использованы для организации образца, но они, как правило, доступны для исследователей в самых различных местах. (3) Каждый также может внести некоторые говорят, охватывающих различные бизнес-организаций в области, никто систематически исключает определенных типов. Эти пять подходов иллюстрируют два основных методов, используемых для получения информации о популяции организаций: (1) перечней, разработанных другими организациями (в первую очередь государственных учреждений, коммерческих фирм, а также членов организаций) и (2) прямое перечисление или физического подсчет каждой группы населения блок ..

Здесь мы рассмотрим пять выборки мы изучали и наш опыт в работе с данными в них. Мы также обобщить то, что мы узнали в ходе сбора данных о практичности и стоимости каждого из источников.

Работа Комиссии по безопасности листинги страхования на случай безработицы

Один из источников, которые должны дать полные и надежные список населения коммерческими организациями, страхования на случай безработицы (UI) система отчетов, поддерживается Бюро статистики труда. Эти данные собираются государственной службы занятости органов безопасности в Соединенных Штатах: в Северной Каролине, система находится в ведении Работа Комиссии по безопасности (ESC). Интерфейс записи файлов сбора взносов работодателей Страховая касса по безработице, и все организации в Северной Каролине найме на работу лиц, охватываемых системой страхования на случай безработицы - nonexempt работодатели, рабочие зарабатывают не менее $ 1500 в каком-либо - должны файл квартальных отчетов службы занятости Комиссия штата Северная Каролина, 1986).

Большинство наемным работникам включены, но число работников, освобождаются, в том числе самозанятых лиц, собственников, неоплачиваемых семейных работников, определенных сельскохозяйственных и домашних рабочих, служащих в некоторых религиозных и благотворительных организаций и межгосударственных железных дорог и учреждений, которые включают только сотрудники не за счет средств государственного или федерального страхования по безработице. Некоторые земледельческого труда, охватываемых системой пользовательского интерфейса: если работодатель платит кто-то $ 20000 в год для сельскохозяйственных работ или работают не менее десяти человек за двадцать дней в году (и дни в различных недель), то работодатель обязан файл отчета пользовательского интерфейса. (4).

Труда и заработной платы данные, собранные на работодателей интерфейса квартальных отчетов агрегируются в макрос базы данных под названием "ES-202 Доклад". Эти данные являются наиболее полным источником занятости и заработной платы данные на национальные, государственные, и уездного уровней. Поскольку интерфейс файлы предназначены для использования в управлении программой, а не на микро-уровне исследования, однако, качество агрегированных данных, таких как ежемесячные несельскохозяйственных наемным уровня занятости - могут быть выше, чем информация об отдельных учреждений.

Информация из файлов, интерфейс был использован Teitz, Glasmeier и Свенссон (1981) разработать выборки для организации в Калифорнии и Берли (1984) в штате Индиана. Teitz и его соратники использовали 752158 фирм, участвующих в страховании по безработице Калифорнии системы в период между 1975 и 1979, как вселенная, используя систематическое случайной выборки, выбрав каждый тридцатый фирмы. Teitz и его соратники были заинтересованы в следующих фирм с течением времени и обнаружил, что фирмы, изменение форм собственности не могут быть прослежены: фирмы, что выход из списков пользовательского интерфейса может быть объединен с другими компаниями или, возможно, вышли существования вообще. В процессе согласования записи в течение четырех лет обучения, они обнаружили, что данные были иногда отсутствует для фирмы, хотя Департамент экономического развития, которая объединяет интерфейс записи в Калифорнии, сделал все возможное, чтобы собирать форм пользовательского интерфейса на всех активных предприятия раз в квартал ..

Исследователи должны вести переговоры, доступ к спискам пользовательского интерфейса, а также разрешение должно быть получено на государственном уровне: Каждое государство направляет свои интерфейса информацию централизованно в Бюро статистики труда (БСТ) в Вашингтоне, округ Колумбия, но BLS не выпустят информации. За исключением очень немногих государств, страхования на случай безработицы законы или правила запрещают доступ общественности к конфиденциальной информации, такой как имена и адреса работодателей, по страхованию от безработицы. Мы смогли получить машиночитаемый список записей интерфейс для Durham County из Северной Каролины Работа комиссии по безопасности.

Своевременность. Страховая касса по безработице взносы подлежат выплате в последний день квартала, в котором выплачивается заработная плата. Таким образом можно было бы ожидать организации-работодателя, который будет указан в базе данных пользовательского интерфейса в первом квартале она начала обращая сотрудников более чем на $ 1500. У нас нет данных о фактическом выполнении, однако, и не будут удивлены тем, что некоторые работодатели задержки отчетности по сокращению эксплуатационных расходов. Предприятия могут, например, на законных основаниях, задержки вступления в пользовательский интерфейс, используя неполный рабочий день.

Последние интерфейса имеющиеся данные на момент исследования были во втором квартале 1986 года. Поэтому существует временной лаг почти один год с момента, на котором интерфейс записи были поданы и их доступности для целей отбора. Следователь, используя файлы пользовательского интерфейса системы в качестве основы выборки будет заниматься другой набор организаций, чем у существующих в самом начале своего исследования. Для оценки влияния этого времени задержки, мы потом получить (летом 1988) во втором квартале 1987 пользовательского интерфейса файл Durham County, и повторил большинство наших анализа с использованием временно ближе интерфейса списка. Мы ориентируемся на результаты, используя второй квартал 1986 файла, так это то, что исследователь должен был работать с проведения исследования во время координационного период времени ..

Вспомогательные сведения. Интерфейс файлы содержат следующие восемь информацию: (1) уникальная страхования на случай безработицы (UI) номер счета. Большинство работодателей иметь только один счет, хотя некоторые крупные фирмы были обнаружены многочисленные интерфейса счетов-(2) дата счета интерфейс был открыт под названием "ответственности сегодняшний день". Новый номер счета, когда начали бизнес претерпевает некоторые изменения законодательства, такие, как изменение владельца или регистрации. Дата ответственности, потому что это "трансформация", а не дату рождения для многих предприятий, делает практически невозможным отследить фирмы или учреждения, которые сливаются в соответствии с результатами Teitz, Glasmeier и Свенссон (1981), упомянутый выше; (5) (3) название и адрес, с которого в докладе интерфейса была подана.

Название компании и адрес не был зарегистрирован последовательно в системе пользовательского интерфейса файлов (например, некоторые записи перечислил названия компании первая в то время как другие перечисленные имя первого человека). В некоторых случаях адреса были фактические адреса улица отчетности предприятий, но они часто почтовые ящики или адреса бухгалтера отчетности фирмы. Телефоны не были доступны в этом файле. Северная Каролина Работа Комиссии по безопасности имеет физического адреса сайта отчетных единиц, но они сохраняются в отдельном файле, который не машиночитаемых; (4) код для округа, в котором отчетности блок был расположен; (5) число лиц, занятых в блок отчетности; (6) общего фонда заработной платы для блока отчетности; (7) 4-значный стандартной отраслевой классификации (SIC) код для блока отчетности; и (8) переменной, которая отличается от единичного многоквартирных федеральной, государственной власти и отчетных единиц ..

Группа анализа. Работодатели имеют значительную широту, как и где они файл пользовательского интерфейса отчетов. Работодатель заявляет, "домашний" уезд, т. е. округа, в котором фирма основана. Если работодатель имеет меньше чем 50 сотрудников, которые работают на предприятиях, расположенных за пределами дома уезда, эти работники могут быть включены в доклад пользовательского интерфейса для этой стране. Отдельные счета могут быть созданы в каждом заведении или для подразделения крупных фирм многих истеблишмента. Такая гибкость в требованиях к отчетности затрудняет использование исследователями этого источника для выявления многочисленных заведений одной фирмы в уезд и полагает, что меньше единицы, может быть недостаточно.

Единицей анализа в файлах пользовательского интерфейса, то меняется: на независимых фирм, которые составляют подавляющее большинство всех записей, фирмы совпадает с созданием и может быть только один доклад. Для создания нескольких фирм, отчеты могут подаваться по каждому предприятию, для всей фирмы или для разных подразделений фирмы. Некоторые государственные агентства занятости разбивку данных по всей компании докладов интерфейс представленный многоквартирных предприятий, использующих отдельное исследование называется "статистическое приложение". Из-за этого уровень детализации сообщили находится в прямой зависимости от уровня отчетности обследования и проектирования компьютерных систем агентство государственной службы занятости для хранения информации физического местоположения.

Нынешняя система компьютера в Северной Каролине не занимается и не храните создание на уровне данных и адресов, по отраслям той же фирмы, выполняющих аналогичные экономической деятельности в одной стране. Таким образом, файл, предоставленной нам ESC Северная Каролина не столь подробные как это имеет место во многих других странах ..

Дан энд Брэдстрит (DMI) отчеты

Пожалуй, наиболее часто используемых коммерческих списка является то, что представлены в "Дан энд Брэдстрит в Дан рынка идентификатор (DMI). Дан энд Брэдстрит "собирает данные о предприятиях в рамках своей функции кредитной отчетности. Каждая запись в этой базе данных, которая продается с клиентами, содержит финансовой и другой информации о кредитной организации, стремящейся. в последние десять лет, однако, "Дан энд Брэдстрит пытается расширить DMI включить все компании, а не только лица, подающие заявления на кредит. Они увеличены своей кредитной информации, основанной на приобретении компаний с существующих баз данных, сформированных связей с другими организациями, которые составляют списки компаний (например, Белл Телефон операционной компании, и США

Почтовая служба), а также использовать прямой почтовой рекламы и продаж компании, местонахождение компании с помощью телемаркетинга и других методов. DMI входят организации во всех отраслях промышленности, за исключением государственной администрации. Этот источник был популяризировал Берча (1979) изучение процесса создания новых рабочих мест, что сделало исследователей о национальной базы данных предприятий, доступна на DMI. Некоторые другие исследователи использовали DMI для изучения создание новых фирм: Пеннингс (1982) использовали DMI списки в своем исследовании организационных частоты рождения, и Рейнольдса (1987) использовал этот источник в кабинете, создания новых предприятий в штате Миннесота ..

DMI умеренно дорогой покупкой. По приказу менее 10000 списки, Цены указаны с нами составлял е рум $ 664 (магнитная лента) до $ 734 (дискете) в 1000 записей. Существует огромный объем скидки на заказы на более чем 10000 списки, но это кажется маловероятным, что организационные исследователи когда-нибудь понадобится, чтобы просить образцов этой большой. С положительной стороны, переговоры не являются необходимыми для получения доступа к DMI списков. Кроме того, DMI списки доступны в машиночитаемой форме.

Своевременность. DMI файл обновляется ежемесячно. Как отмечалось выше, DMI включает в себя компании, которые были определены Дан и кредитно-отчетности в руку Bradstreet, а также тех, которые находятся из других источников. Тем не менее, около 90 процентов в базу данных поступает из докладов Дан кредитных или собственных услуг телемаркетинга. Там могут быть более чем шесть месяцев отставание в листинг новой компании в DMI. Дан энд Брэдстрит "пытается найти неактивных компаний, проверяя каждую ссылку периодически через каждые 18 месяцев до двух лет.

Вспомогательные сведения. Вспомогательной информации, имеющейся в DMI является, безусловно, самой богатой в любом из пяти выборки. Основной файл содержит следующую информацию, более (данные о продажах и занятости, в частности) можно ознакомиться на более высокую плату: (1) адрес, в том числе как на улицу и почтовый адрес, номер телефона, и разные географические коды для округа, SMSA, нации и т.д.; (2) название компании; (3) высшего должностного лица и его или ее название; (4) повествование аббревиатура от вида предпринимательской деятельности осуществляется за счет создания; (5) году бизнес был начат ; (6) годовой объем продаж компании; (7) количество сотрудников на месте и во всей организации, к которым относится создание; (8) до шести НИЦ коды, по одному для каждой линейки продуктов; (9) сведения по материнской компании; (10) "индикатор" отличительный штаб-квартиры, филиалы и одного места; (11) вспомогательных показателей; и (12) указывают, является ли производство осуществляется на месте ..

Группа анализа. Большинство DMI списки для физических заведений. Некоторые "сборные пункты" - такие, как почта капель - также включены в качестве учреждений.

Телефонный справочник

Другой источник используются в качестве организационной структуры выборки является телефонный справочник. Шаперо и Giglierano (1982) использовали Колумбус, штат Огайо, телефонные книги с 1960 по 1981 для изучения въездах и выездах из машины магазинов, ресторанов (чьи имена начали с "А" или "S"), бизнес-консультантов, испытательных лабораторий, а также пластмасс формовщиков . Благодаря широкой перекрестной проверки между телефонной книгой, белый и желтый страницы, они утверждают, что определить, когда каждая компания первой перечислены и когда он исчез. Они осторожно отмечает, что телефонные книги дали только "позиции" и выходы, а не "образования" и "провалы". Фримен и Ханнан (1983) также используется "Желтые страницы", как выборочный список для их изучения 985 ресторанов в 18 Калифорнии городов.

18 городов были те, которые упали к крайностям в совместном распределении сезонность и изменчивость совокупный объем продаж ресторана среди крупнейших городов Калифорнии. В городах до 50 ресторанов они обратили случайной выборки, а также в городах с населением менее 50 ресторанов они выбрали все из них ..

Мы использовали белых страницах телефонного справочника, а не "Желтые страницы" по двум основным причинам: во-первых, исключить Желтые страницы предприятий, которые предпочитают не афишировать себя подобным образом. Никакой информации о возможной избирательности был дан в любой Фримен и Ханнан (1983) или в Шаперо и (1982) исследования Giglierano, но Фримен и Ханнан (стр. 1130) утверждал, что "с ресторанами зависят от местных условий потребителя, они, как правило покупки записей в "Желтые страницы". Мы подозреваем, что эти списки вряд ли будут для покрытия предприятия, которые не продают товары непосредственно населению, таких как производственные предприятия. С другой стороны, любая компания, телефон, будут перечислены в Белые Страницы.

Во-вторых, "Желтые страницы" будет содержать больше по вышеуказанным организациям (например, extralocal листинги) и многочисленные списки (например, для каждого направления бизнеса). Повторяющиеся списки нежелательных потому, что они раздувают численности населения и увеличение вероятности того, что организации было перечислено более раз, будут включены в выборку. Мы считаем, что Белые страницы имеют преимущества перед "Желтые страницы" в целях разработки общей выборки для организаций, в отличие от листинг бизнеса в конкретной отрасли ..

Есть никаких ограничений на доступ к телефонной книге. Ни желтые, ни белых страниц, однако, как правило, доступны для исследователей в машиночитаемой форме, по крайней мере в Durham County. Кроме того, они содержат мало вспомогательной информации об организации, за телефон, адрес, и общую линию деятельности (это только в "Желтые страницы").

Своевременность. Телефонный справочник, которые были доступны нам в июне 1987 года был опубликован в декабре 1986 года. Предприятия получения списков телефонных после этой даты, не были включены, хотя мы пытались получить эти вверх по телефону каталоге помощи (см. ниже). Телефонные справочники часто пересматриваются ежегодно, так что шестимесячный лаг, как в нашем исследовании было бы типично для исследований на основе этого источника.

Группа анализа. Это зависит, в зависимости от того, как телефонное оборудование устроено. Например, в некоторых банках и крупных компаний с множеством заведений, тем не менее есть только один листинг центральной биржи, а другие сайты конкретных списков.

Компиляция телефонных Белые страницы выборки. Мы начали подготовку этой выборки путем проверки заведений нашли в перечень (см. ниже) в отношении Белые страницы (это было сделано для упрощения соответствующих записей в этих двух источников). Скидок на некоторые различия в создании имя (например, "Сантехника John Doe" будет быть согласован с "Джона Доу Сантехника и отопление), если по адресу, указанному в телефонной книге, соответствуют перечисленным адрес. Мы также искали дублировать списки по каждому предприятию, которое состоялось две основные формы: (1) различные перестановки создания имя (например, "Сантехника John Doe" и "Петров, Иван Сантехника"), и (2) списки для торговых центров , в числе которых каждый магазин является узлом.

Каждый перечисленных создание было закодировано в том, он был найден в Белые страницы, а количество объявлений было записано. Мы смогли согласовать 79 процентов организаций, мы перечислили. Мы полагали, что перечисленные учреждения не нашли в Белом страницы может быть относительно новых (см. Олдрич и др.., 1989). Directory помощи были проведены консультации для включения в перечень этих учреждений, с тем чтобы моделировать то, что мы нашли бы, если бы не задержка в наличии белый списки номеров страниц телефону доступны через каталог помощь в течение 48 часов с момента перечисления), а также 280 дополнительных совпадений не обнаружено. Это были не считаются соответствует списки для целей, не приведенные здесь результаты, однако, поскольку они не были в белых страниц, доступных нам на момент проведения исследования ..

Следующий шаг заключается в устранении Неприемлемые списки от "журнала телефон хозяина. Любое объявление давая имя человека без книги в nonbusiness адрес (например, адрес без "ОФК" указания или место, как "First Union Bldg") была ликвидирована в жилых листинга. Мы также стремились ликвидировать все предприятия с проживающим за пределами Durham County. Ситуация осложняется высокой степенью взаимодействия Дарем и в других частях области Research Triangle, особенно между Дарем и Chapel Hill, которые являются лишь восемь миль друг от друга, но лежат в разных странах. Телефонной компании обслуживания округа сообщил, что около 1500 из записей в телефонной книге были на самом деле для учреждений, расположенных за пределами уезда.

Однако, мы не всегда могли понять из адресам, указанным для включения в перечень, были ли они находятся за пределами округа. Таким образом, мы не в состоянии устранить все вне уезда списки, ни мы могли оценить количество оставшегося в кадре. Это будет раздувать количество телефонных книг листинги, которые не соответствуют списки в других источниках ..

После того как мы удалены совпадения перечисления и устранить Недопустимые записи из журнала телефонный мастер, мы записали всех остальных предприятиях. Эта процедура дала более 3000 дополнительных списков телефон, которые затем вводятся в нашей базе данных.

Среди этих дополнительных списков, особенно беспокоит были списки для "под названием лиц", в которой имя человека последовали некоторые названия, но адрес не содержится никакой информации, чтобы выделить ли слово было за бизнеса или проживания (например, John Doe, MD в 1492 Колумб просп.). Такие списки были внесены в базу данных, но были помечены, чтобы мы могли оценить их влияние на наши результаты. Оба профессионалов и непрофессионалов, изначально присутствующих в этой группе (например, "страхование" или "модули", "недвижимость" и "РС-эс", "генеральный подрядчик"). Последующие удаления дубликатов телефонов устранены многие непрофессиональные названием лиц, особенно в области страхования и недвижимости.

Две процедуры по ликвидации дубликатов в дополнительные списки из телефонной книги были использованы. Во-первых, различные перестановки имя каждого предприятия, в том числе списки для отдельных магазинов сгруппированы по листинги торговых центрах, были проверены, чтобы найти дублирования. Ряд дублирующих было записано. Эти данные затем были отсортированы по номеру телефона и повторяющиеся списки были напечатаны. Эта процедура позволила нам поймать другие списки для того же предприятия, и, что более важно, позволило нам в соответствии списки для отдельных недвижимости и страховых агентов для тех фирм, для которых они работали. Все дублировать списки были удалены из файла.

Мы описали наши процедуры работы с Белые Страницы в некоторых деталях, чтобы проиллюстрировать трудности в работе с этим источником, что и другие встречи. Много времени было посвящено готовится этой системе, и проблемы, связанные с дублировать и неприемлемым списки были заметны. Надо отметить, что фактическая выборка практике использования этого источника может быть не столь трудоемкой работы, как в листинге весь набор бизнес-телефоны для наших методических целях. Особое страниц и / или столбцы Белые страницы может быть проб и часть бизнеса, перечисленные в нем, то обращается. Тем не менее, озабоченность по поводу практичности дубликатов и ineligibles будет нетривиальным.

Торгово-промышленная палата Directory

Членство каталоги для бизнес-ассоциаций, среди которых наиболее популярными являются, вероятно, производимые местными торговыми палатами, являются еще одним широко доступный источник используется в качестве организационной структуры выборки. Каталоги участников составляются торгово-промышленных палат в различных городах и штатах, в США и распространялись среди населения за номинальную плату. Линкольн и Kalleberg (1985, 1990) использовали палата каталогов в своем исследовании заводов в США и Японии. Они составили списки своих заводах в семи отраслях (и в рамках каждой отрасли, в нескольких категориях размера) в одном регионе, в каждой стране, используя в первую очередь списков, предоставленных местными торговыми палатами ..

Торгово-промышленная палата является добровольной организацией. Сотрудников палаты активно привлекает к членам (например, стремление вступить были завершены в течение периода исследования), но руководство и владельцы фирмы должны избрать присоединиться к камере. Короче говоря, членами палаты являются самостоятельный выбор. Есть несколько причин для вступления (и остальных членов) камеры. Новые организации, возможно, наладить контакты и получить легитимность в обществе. Филиалы крупных компаний многих заведение не может присоединиться к камере в качестве части их связей с общественностью программ.

Торгово-промышленная палата выборки для нашего исследования была составлена 1987-1988 Членство Directory и руководство покупателей ", опубликованного в рамках Большой Дарем торговой палаты (ДКК). Каталог был издан в августе 1987, через месяц после периода времени цели. Переговоры для получения этого списка являются ненужными и расходы на приобретение были минимальными. Пересмотр таких каталогов делать ежегодно, так что исследователи могут столкнуться время отставание до одного года. Опасения по поводу своевременности этого источника были минимальными для настоящего исследования, однако.

Вспомогательные сведения. Каждое объявление содержит ДКК (1) название компании; (2) один или два слова описание того, что бизнес делает; (3) имя контактного лица, как правило, владелец или высокого уровня менеджера и ( 4) адрес и номер телефона. Некоторые списки было несколько адресов, эти, как правило, местные отделения вне государственных предприятий.

Мы исключили камеры списки с адресами вне Durham County от рамы ДКК (филиалы вне государственных предприятий держали, если они перечислили адрес Durham). Мы также исключили небольшое количество списков для частных лиц.

Группа анализа. Членов, как правило, включена в список фирм, но иногда заведениях многих создания фирмы были отдельные списки членов.

Прямая Перечисление

Этот подход предполагает проведение по сути, сплошной переписи организаций в указанной области: Re поиск список население самих организаций, при визуальном осмотре. Некоторые или все из этих организаций, то для взятия проб для более интенсивной учебы. Олдрич и др.. (1985), после процедур, используемых Олдрич и Рейсс (1976), используемые методы перечисления составить подробный обзор бизнеса в значительной части из трех английских городов. Наблюдатели были наняты для ходьбы улицах города, записи информации о всех предприятиях видна с улицы. Олдрич и др.. Затем обратил образца от населения организациями определены таким образом.

Значительные усилия, связанные с перечислением средств, что такой подход, как правило, используется как часть кластера процедуры отбора образцов, в которой блоки или районах первой пробы на вероятностной основе, и тогда предприятия перечислены в отобранных областях, мы провели полный перечень в Durham County для методологических целей данного исследования. Простой случайной или стратифицированной выборки, составленный без кластеризации, было бы нецелесообразным помощью этой техники. Кроме того, расслоение внутри кластеров требует отбора интервью, поскольку перечисление дает мало вспомогательной информации об организации, за ее адрес.

В перечень, две команды области поехали или ходил по улицам и дорогам Durham County, и записанная информация обо всех предприятий нашли на них. Счетчики посмотрел на знаки или плакаты о том, что дело находится на определенном сайте. В сельских населенных пунктов, названия фирм, иногда перечислены на почтовых ящиков. Некоторые предприятия не было признаков, но, очевидно, активные, например, многие автомобили стояли за пределами здания, которые не похожи на жительство. Счетчики отметил ли бизнес оказался активным (6 процентов организаций были классифицированы как неактивный), наряду с другой информацией.

В большинстве случаев информация была записана от знака и не был установлен контакт с одним из сотрудников организации. Это было по соображениям эффективности. На наш первый опыт с нумерацией, мы обнаружили, что она приняла по крайней мере в два раза дольше, чтобы завершить перечисление листинг, если был установлен контакт с сотрудником, чтобы просить вспомогательной информации. Даже без такого контакта, он взял четыре счетчиков один полный рабочий день каждого месяца перечислять бизнеса в стране и проверить их от журнала телефон хозяина. Если номер телефона для бизнес был дан знак, оно было записано. В противном случае, номера телефонов были получены из телефонной книги или каталога помощи. в случаях, когда необходимую информацию (например, создание типа), не видно знака или визуального осмотра сайта, счетчик пытался связаться с сотрудником, чтобы получить любую информацию, которая необходима ..

Мы столкнулись с рядом специальных ситуаций во время перечисления: (1) офисных зданий и комплексов зданий, которые варьируются от "бизнес кампусах" на структуры, аналогичные полосы центры, которые разместятся офисный центр, а не розничной торговли: Счетчики первый расположен каталог для создания или парк и записал имена и адреса офиса предприятия на нем. Строительство каталоги значительно различались по их точности. Затем они ходили каждом этаже здания (или посещали каждое здание в парке). Предприятия, перечисленными на каталог затем оценку относительно того, они оказались активными, и другая информация о них был записан (нередко приходилось вступать в контакт с служащих для определения типов заведений).

Если бизнес, перечисленными на каталог не может быть найден в здании или парк, он был отмечен как неактивные. Любые предприятия находили, что не были перечислены в каталог были также перечислил, (2) прилагается торговых центров: первый шаг в перечислении прилагается торговых центров было найти в торговом центре офиса, объяснить проекта и получения разрешения на перечислить магазинов в торговом центре . Это было сделано, чтобы избежать трудностей с охранниками торгового центра безопасности. В любом случае мы были отказано в разрешении, и мы часто получить списки магазинов в торговом центре. После проверки с торгового офиса, счетчики пошел в торговый центр и магазины перечислил в нем, (3) полосы центров и торговых площадей: Счетчики шел или ехал на каждый магазин в торговом центре и записал всю необходимую информацию; (4) города предприятий: Основная процедура была использована здесь, но были приняты специальные меры для проверки офисов, расположенных на витринах магазинов.

Мы нашли очень мало отделений этого типа (5) полоса развития: Большинство из плотных областей в области исследования состояла в полосу развития. В большинстве случаев эти предприятия были перечислены из автомобиля (с контактным, предпринимаемые по мере необходимости для сбора отсутствующих или неясной информации). Счетчики прошел через особенно плотной или высоким трафиком районах, а также (6) квартирных комплексов и жилищного строительства: это были перечислены лишь в случае продажи или аренды офиса на территории (например, комплексы апартаментов, которые управляются за пределами объекта управления имуществом учреждения не учитываются в качестве бизнеса). Счетчики искали такой должности при движении улицах комплекса ..

Очевидно, что перечисление должны обеспечить весьма своевременным список предприятий, некоторые из "неактивные" списки были для подразделений готовится начать вверх. Это однозначно идентифицирует учреждений (географических объектов), а не фирмам в качестве единицы анализа. Тиражирование и дисквалификации являются минимальными проблемами для этой процедуры отбора проб. Ассамблея расходы по этой выборки являются высокими, однако, и до этого исследования у нас было мало информации о репрезентативности выборки, определенных маркеров видна с улицы ".

Сборка базы данных

Для оценки последствий использования различных схем выборки, записи в пять источников, должно сопровождаться друг к другу, где это возможно, и помещается в базу данных объединены. Это объединение множества коммерческие организации, указанные в пять источников нашего оперативного определения общей численности населения коммерческих организаций в Durham County в течение периода времени цели.

Сравнение записей в различных источниках друг с другом должны быть проведены вручную. Бумага формы были напечатаны для каждого включения в каждого источника, за исключением тех Белые страницы записи соответствуют перечень включенных в списки на процесс сбора данных, и были отсортированы по алфавиту по фирменного наименования. Небольшие различия между источниками в название компании, наряду с нарушениями в адрес интерфейса, что изложено выше, исключается любого типа компьютера соответствия. Мы начали сбор всех форм с определенным именем бизнеса, что позволяет незначительные различия в название всей источников. Адреса, перечисленные на формы затем были проверены, и формы с тем же название и адрес компании были сопоставимы ..

Соответствующие процедуры занимает много времени и проходит через несколько наборов форм были сделаны, прежде чем мы к выводу, что форма не может быть сопоставлен с другим источником. Многочисленные трудности возникли, все из которых, вероятно, привело к understatements сопоставимости выборки. Отсутствия почтового адреса по многим из списков UI, а также тот факт, что это часто подается в адрес бухгалтера, а не том, что предприятия, были особенно опасными. Различия разных источников в единице анализа для данного бизнеса также проблематично. Например, было три интерфейса списки для одной корпорации, на основе подразделений, а 31 перечисленных учреждений того же корпорации.

У нас не было основой для составления этих учреждений, конкретных списков пользовательский интерфейс, так что мы рассмотрели пользовательский интерфейс списки как отдельные записи для этой корпорации, которые не находятся в нумерации. К счастью, подавляющее большинство (88,3 процента) коммерческих организаций в базе данных являются независимыми учреждениями, для которых было не более одного включения в каждом кадре. Название компании и НИЦ код, как правило, достаточно соответствовать эти формы из других кадров. Мы иногда могут использовать информацию о других формах (например, имя и основные офицера, перечисленных в DMI или ДКК) для целей сопоставления ..

Завершила базы данных включены 8557 записей для бизнеса. Каждая запись содержит пять дихотомических показателей ли дело было найти в каждом из источников, а также всех вспомогательных источников информации о том, что бизнес из любого источника.

СРАВНЕНИЕ ПОКРЫТИЕ

Первый вопрос, мы обратились с заполненной базой данных является то, что той степени, в которой в списки для каждого источника покрытия населения, предприятий, как мы определили ее. Таблица 1 [опущен] показывает число учреждений находится в каждом источнике и номер нашли уникальный для каждого исходного. Наибольшее количество организаций найти с помощью белых страниц, а наименьшее количество было обнаружено в Торгово-промышленной палаты списков. Перечисление дали второй по величине покрытия, а затем интерфейса DMI и списков. Как отмечалось выше, подавляющее большинство предприятий наблюдается были одним создание фирм. К их числу относятся 82 процентов организаций нашли в перечислении, 88 процентов тех, кто был в форме UI, 86 процентов тех, кто в DMI, 84 процентов из тех, в ДКК, а также 89 процентов тех, кто был в Белом страницы. .

Таблица 1 [опущен] показывает, что почти половина (4057 или 47,4 процента) от общего числа организаций, нашли находились единственная в один из пяти источников. Мы выявили большое число организаций в телефонной книге, и этот источник также дали большинство предприятий не нашли в другом: одна четверть от общего числа предприятий нашли находились только в белых страниц. Торгово-промышленная палата списки были весьма маловероятно, чтобы быть уникальным, а множества организаций, подпадающих однозначно каждой из трех других источников состояла из примерно 7 процентов от общего нашли. Когда мы во втором квартале 1987 пользовательского интерфейса файл (который мы не могли получить до лета 1988), мы выявили больше предприятий через этот источник (3498 против

3145), а также найти более однозначно перечисленных (706 против 623) ..

Выводы по освещению следует интерпретировать с осторожностью, так как процентные показатели могут быть несколько возможных видов ошибок. Наши соответствующие процедуры консервативной: спички не были сделаны, если мы были относительно некоторых из них, и мы уверены, что мы упустили некоторые из них. Это приводит к завышению числа однозначно покрыты организаций источника во время завышение общего числа единиц, - что снижает общий охват всех пяти выборки. Наличие неприемлемых организаций, что мы не смогли обнаружить имеет такой же эффект. В частности, Белый Страницы цифры не включают значительное число неправомочных резиденции титулованных лиц и неприемлемым списки вне округа.

Кроме того, 118 из 610 единиц однозначно найдены перечисления предназначены для предприятий, получивших оценку "неактивные" на работников на местах, либо потому, что исчезновение или еще не вступил в действие. Другие источники, безусловно, содержат единицы, которые не работают или объединены, но которые еще не были удалены из списков (например, потому что Дан энд Брэдстрит не пытался вновь обратиться их проверить, что они остаются в эксплуатации) ..

Таким образом, данные в таблице 1 [опущен], вероятно, занижают охвата при завышении уникальный охват, и мы считаем, однако, то, что они говорят нам о относительные показатели охвата этих пяти источников, являются достоверными. Ниже мы обсудим далее характеристик этих предприятий однозначно покрывается источника.

Переписка из разных источников

Второй вопрос о том, что охват той степени, в которой два или более источников покрытия же множества предприятий. Только 416 предприятий (около 5 процентов от общего числа 8557) были обнаружены во всех пяти источников, 11 процентов были обнаружены в четырех из пяти, 17 процентов в три, а 19 процентов в двух выборки только.

Таблица 2 [опущен] представлены данные, которые позволяют нам оценить объем дублирования в охвате. Как и прежде, нумеруются, вероятно, снизу, потому что наши процедуры, скорее всего, занижают соответствие источников. Группа таблицы приведены частоты перекрываются, не удивительно, что мы находим высокий совпадения для пары источников, имеющих наибольший охват, перечисление и Белые Страницы. Белые страницы перечисленных 80 процентов учреждений мы перечислили, но перечень включает в себя чуть более 53 процентов списки Белые страницы бизнеса. Около 49 процентов организаций, указанных в интерфейсе были также обнаружены в DMI, идентичные процентах к найденному Elesh (1984) в сравнении этих источников в Филадельфии ..

Панели B и C в таблице 2 приведены коэффициенты ассоциации (Q Юл в) говорят о тенденции двух источников, чтобы найти аналогичные множества предприятий, без учета различий в их общий охват. Группа B дает простые ассоциации, в то время как панель C дает частичных, что настройки для других объединений пар источников.

В панели B всех ассоциаций, являются позитивными, и самые сильные между нумерации и ДКК. Это может отражать тенденцию со стороны на улице предприятий искать сообщества легитимность через членство в бизнес-ассоциации. Довольно слабый Qs, чуть выше .10, ссылка Белые страницы, с одной стороны, и пользовательский интерфейс и DMI, с другой стороны. Это означает, что маркеры подачи заявки и регистрации в качестве налогоплательщика практически не зависят от том, что для установления телефонной записи. Это может также отражать то, что мы считаем большим количеством неправомочных записи оставшиеся среди предприятий мы перечислили из Белого страницы.

Частичное Qs в панели C говорить о тенденции два источника похожи друг на друга, без учета других таких тенденций. Особенно заметным здесь тесная связь между нумерации и Белые Страницы. Чистый от того, бизнес находится в трех других источников, как правило, можно найти в любом оба или ни один из этих списков. Вероятно, это отражает общие потребности предприятий в этих двух источников для поддержания контактов с общественностью.

С точки зрения следователя, который стремится репрезентативной выборке, критерий смещения, пожалуй, самый важный, ограниченный охват выборки является nonproblematic бездействие, если из него являются случайными. Конечно, мы можем изучить смещения только для тех, особенности организации, которые мы можем измерить, и это всегда возможно, что низкий охват является симптомом избирательного включения на основе некоторых неизмеримое характеристики. Тем не менее, демонстрирует, что источник объективной по отношению к важным организационным переменных будет иметь важное значение для доказательства представительности образцов сделанные на его основе.

В этом разделе мы исследуем уровень предвзятости в пять выборки по отношению к трем основным аспектам расслоения населения коммерческих организаций: возраст, размер и отрасли или сфере деятельности. Мы просим, если рисунок выборки из конкретного источника, будет, как правило, чтобы включить или исключить определенные типы элементов населения.

Для проведения этого анализа, мы требуем мер возраста, размера и отрасли. Мы измеряем возраст как число лет с момента организация была создана, размер, количество работников, и промышленности, 1-значный НИЦ классификации основным направлением бизнеса. Наши исследовательские ресурсы не позволяют нам сделать обзор индивидуально каждую единицу, что мы находимся в одном из пяти источников, чтобы получить эту информацию. По большей части, мы должны были опираться на вспомогательной информации в пользовательском интерфейсе и DMI файлов. Мы также смогли связаться с 629 учреждения, расположенные в перечислении, но не в пользовательский интерфейс DMI или записи, чтобы получить мер стратификации три переменных. 629 перечисленных предприятий связаться включать 19 дел, которые были сопоставимы по крайней мере, один другого источника после этих бесед состоялась ..

С докладами по этим переменным пришли из различных источников, они должны быть объединены в составные показатели для нашего анализа. Мы приняли DMI данных в качестве стандарта, в основном потому, что его доклад году основал, вероятно, будет более точным в целях измерения возраста, чем дата ответственности пользовательского интерфейса. Так что, если доклад DMI была доступна, мы использовали эту меру, и если там был доклад пользовательского интерфейса, но ни одного доклада DMI, мы использовали вмененный ценность доклада DMI на основе пользовательского интерфейса мера, и если ни одна из DMI, ни доклад был интерфейса доступной, мы использовали доклад перечисления связаться, если было сделано. Мы оба интерфейса DMI и меры по возрасту 1122 единиц, и оба интерфейса DMI и мер размер 1535 единиц. Мера интерфейса возраста значительно ниже, чем измерять возраст DMI, так как интерфейс дает ответственности дату (дату преобразования), а не дату рождения.

Пользовательского интерфейса доклады количество сотрудников было около 1,5 больше соответствующего докладов DMI. Мы использовали множество дел, по которым мы оба меры для получения расчетных данных уравнений прогнозирования DMI из этих мер в пользовательском интерфейсе, эти уравнения были затем использованы для преобразования интерфейса результатов в масштабах DMI для других подразделений без DMI данных. Мы вмененный возраст и размер логнормального распределения, добавив случайной компоненты вмененный значения для компенсации неопределенности в расчетных данных. Уравнения для обвинения в следующем:.

В (DMIAge) = 1,39 0,54 В (UIAge) (R [. Sup.2] = 0,42)

В (DMISize) = 0,80 0,63 В (UISize) (R [. Sup.2] = 0,59).

Пять обвинения стоимости DMI были получены для каждого конкретного случая с докладом пользовательского интерфейса от возраста и размера, но не соответствующий доклад DMI, за Рубин (1987). Статистика сообщили ниже средних результатов, полученных через пять наборов вмененный данных. Для промышленности, параллелизма в 1-значный классификации из пользовательского интерфейса DMI и был чрезвычайно высок, более 90 процентов, и здесь мы просто использовали код пользовательского интерфейса, когда код DMI был недоступен.

Отсутствие доклада с любого из этих трех источников, нам пришлось исключить блок из нашего анализа в предвзятости. Мы смогли измерить возраст для 4261 предприятий, размер 5286, и промышленности в 5301; Есть незначительное число дел по возрасту, чем размер и промышленности главным образом потому, DMI, не дает основания даты для филиалов или дочерних компаний. Наши процедуры обвинение способствовать тому, чтобы отчеты на основе пользовательского интерфейса DMI и сравнимы. Мы не можем рассматривать сопоставимости мер из перечисления этих контактов из других источников, поскольку, по определению, перечисление контакты были направлены на единицы, для которых у нас не было других вспомогательных данных. Таким образом, в таблице 4 [опущен] представлены результаты по возрасту и размерам смещения, так и без меры из перечисления контакты ..

Возраст смещения

Результаты нашего анализа возраста и размера смещения представлены в таблицах 3 и 4 [опущен]. Таблица 3 [опущен] приводятся данные о доле всех единиц определенного возраста или размера, которые были найдены в источнике; смещения диагностируется в том случае, этим он отличается от доли всех организаций (для которых меры возраста и размером в наличии) найден этот источник (см. последнюю колонку таблицы 3). В таблице 4 регрессивного анализа прогнозирования возраст и размер индикатора переменных пять выборки,

Анализ возраста показывают, что пять разным источникам всего в их способности определить очень молодых предприятий. Об этом свидетельствуют изменения в процентах в панели таблицы 3, а также тот факт, что результаты регрессии в таблице 4, как правило, сильнее, когда логарифм от возраста, который уменьшает различия между взрослыми организациями, изучал. Таблица 3 показывает, что 73 процентов предприятий в год или реже старые были найдены перечисления метода. Для сравнения, UI записи содержится лишь 36,9 процента таких предприятий - хотя целом 64,1 процента единиц, по которым у нас есть мера возраста появляются в отчетах пользовательского интерфейса; DMI включает в себя 22,4 процента молодых предприятий по сравнению с 48,2 процента всех подразделений.

Изменение одним из источников для остальных категорий возраст менее драматичным, и полезно обратиться к нулевой Результаты регрессионного анализа по возрасту в таблице 4. Коэффициенты дают здесь средняя разница в возрасте между подразделениями, которые появляются в источнике, и те, которые не отображаются. Когда мы включать перечень докладов в рамках нашего времени мера, есть тенденция к вовлечению пожилых организаций из всех источников, за исключением перечислений и Белые Страницы. Например, подразделения в ДКК, в среднем, 3,7 лет старше, чем те, которые не появляются в этой системе. Предполагаемые положительные смещения около года в Белом страницы, который немного больше, чем отставание в доступности этой информации для нас, незначительный по обычным критериям.

Мы находим заметное смещение возраста 3,8 лет в DMI, более того, этот источник представляется весьма предвзято с точки зрения возраста, измеренные на логарифмической шкале. Возраст смещения в докладах интерфейса невелико, около двух лет. Этот возраст смещения в пользовательском интерфейсе исчезает, когда мы отбросим перечисления интервью доклады возраста, а третий и четвертый столбцы таблицы 4 продемонстрировать. Это может означать, что различия в первой и второй столбцы методологические артефакт или организации найти только путем перечисления на самом деле меньше. Мы склоняюсь к последней интерпретации, отчасти потому, что мы знаем, что пользовательский интерфейс не может определить очень молодой организации в связи с (как минимум) лагом в один год в наличии ..

Эти результаты подтверждают смещение возраста нахождения аль-Олдрич и др.. (1989), что перечень является весьма эффективным, если дорого, тактика поиска новых предприятий. Исследователи связанных с динамикой предприятий, которые имеют высокую ответственность новизну рискует пропавших без вести по меньшей мере несколько очень молодых предприятий путем отбора проб из четырех списков, мы изучали, Still, только Торгово-промышленной палаты каталог будет выглядеть как серьезно смещены в сторону старшего бизнеса: единицы нашли в ней имеют средний возраст 15,1 лет, по сравнению с 13,9 в DMI, 12,7 для UI, 12,3 для белых страниц, 11,9 для перечисления и 12,0 для всех подразделений, для которых у нас есть мера возраста .

Размер смещения

Рассмотрение различия в размерах по пять источников показывает совершенно иную картину результатов. Размер смещения представляется незначительным, в целом, для белых страницы, пользовательский интерфейс, а также перечень, скромный по DMI, а также выраженный Торгово-промышленной палаты каталога. Все источники, как правило, хватает самого малого бизнеса. Перечисление, например, включает в себя 58,9 процентов всех предприятий, для которых были измерены размеры, но только 50,8 процента тех, с 0-2 человек. Белые страницы включены наибольшая доля малых предприятий и каталог ДКК маленький. Кроме того, все источники будут включать в себя предприятия с очень большим числом сотрудников. Эта тенденция наиболее сильна для DCC, который содержит 48,8 процента единиц, имеющих 50 и более работников, но только 16,4 процента предприятий, независимо от их размера, это слабым для белых страниц и интерфейса ..

Нулевого порядка коэффициенты регрессии для размера в таблице 4 [опущен] подведение итогов по размеру смещения компактно. Если предприятие входит в перечень, UI, или Белые страницы, наш анализ предсказывает, что у него есть приблизительно три больше сотрудников, чем если он не включен в этот источник, разницей, что является незначительным по обычным критериям, даже с 5286 замечаний . Но предприятия, которые появляются в DMI, в среднем, около 5,4 работников больше, чем тех, кто не нашел в нем, а также подразделения, которые присоединились к Торгово-промышленной палаты имеют почти 22 сотрудников более чем нечленов.

Когда наша мера размера регистрируется сократить значительный перекос, все пять источников, как представляется, положительный уклон. Величина этого смещения является крупнейшим в ДКК и пользовательского интерфейса источников. Это маленький, выравнивание по центру, Белые страницы и DMI. Выводы по величине смещения, несколько отличаются, когда дела с данными из перечисления контакты удаляются: размер смещения в DMI исчезает, а появляется перечисление, чтобы найти более крупные единицы. Как упоминалось выше, однако, есть веские основания полагать, что предприятия нашли только перечисление на самом деле меньше, чем у входящих в DMI или пользовательский интерфейс, так что мы склоняемся в сторону результатов, приведенных в первых двух столбцах таблицы.

В целом, 5286 единиц, по которым мы измеряли размер работают в среднем 13,6 человек. Случайная выборка из четырех из пяти выборки изучал бы сносно средний размер близок к этому: UI (среднее 14,8), перечисление (14,9), а Белые страницы (14,6) являются ближайшими, но DMI (15,9) превышает это лишь скромную сумму. Ясно, однако, что включение в Торгово-промышленной палаты каталог весьма избирательный характер: бизнес нашел там (средний размер 31,7) более чем в два раза численность работников среднего единицы в нашей базе данных.

Промышленность смещения

Таблица 5 [опущен] приведены результаты исследования основных смещения промышленности в этих выборки. Цифры, приведенные дать процент предприятий в отрасли, которые были перечислены в выборки. Мы получаем, что источник, склоняются к том числе подразделений в промышленности, если его доля в этой отрасли превышает общий охват, которая приводится в последней колонке таблицы.

В итоге степень смещения в промышленности каждого источника, мы можем рассмотреть в рамках распределения источников доля в промышленности и сравнить их на процентное распределение для всех хозяйствующих субъектов. Индекс различие (например, Дункан и Дункан, 1955) дает процент предприятий, которые придется вносить изменения в промышленности категории, с тем чтобы по конкретным источникам отрасли распространения и общего распределения промышленности идентичны. Ни один из показателей различие особенно велико: наибольшее (9.1) для ДКК. Почти столь же большим, что для перечисления 8,8. Предприятия, которые появляются в трех других источников, DMI (D = 4,5), Белые страницы (4,4) и UI (3,3), распределяются по основным категориям промышленности во многом так же, как и все предприятия ..

Инспекция проценты в таблице 5 показано, как промышленность распределения источников разнятся. Промышленность уклон в перечень, очевидно, результатом его неспособности найти бизнеса в строительстве: этот метод нашел только 22,5 процента из них, по сравнению с 58,8 процента всех предприятий. Предположительно он пропустил много дому генеральных подрядчиков и субподрядчиков, которые не имеют видимых постоянном присутствии. Как и можно было предвидеть, перепись, скорее всего, найти предприятия в оптовой и розничной торговли, однако строительство основных каким образом она отличается от базы данных в целом. Предприятия в производстве или в сфере финансов, страхования и недвижимости (FIRE) составляют около 10 процентов чаще, чем средний бизнес появляться в Торгово-промышленной палаты каталог ..

Промышленность предубеждения в трех других источников мала. Интерфейс записи, скорее всего, включать информацию о строительных предприятий, а DMI как правило, включают производство (72,7 процента), а также давать осечку. Белые страницы имеют очевидное стремление к списку производства, торговли и обслуживающих подразделений, но эти различия невелики. Нет списки источников доля сельскохозяйственных предприятий больше, чем его общий охват, но недостатки не очень большие учитывая небольшое число организаций в нашей базе данных, что падение в этом секторе.

На весьма агрегированном уровне, для которых мы изучили его, промышленности смещения по включению в эти выборки представляются ограниченными. Снова, избирательность, как представляется, наибольший для каталога ДКК. Перечисление имеет заметного смещения против строительства предприятия, но случайная выборка из трех других списков бы сносно репрезентативное распределение основных направлений бизнеса.

Единицы Uniquely Крытые

Мы получаем с разных точек зрения по вопросу о включении в избирательный эти выборки при изучении тех случаях, которые находятся однозначно один или другой из них. Процент распределения в таблицах 3 и 5 показаны виды бизнеса нашли только перечисление, пользовательский интерфейс и DMI. (6) частичного регрессионного анализа представлены в таблице 4 показывают, ассоциаций источником индикаторных переменных от возраста и размера после проверки на наличие бизнеса или отсутствие в других кадрах выборки. Мы также осмотрели отдельных записей однозначно определены единицы, и отметил, виды бизнеса, которые часто встречаются в каждом.

Таблица 3 [опущен], показывает, как можно было бы ожидать, что перечисление определяет молодых и малого бизнеса, хорошо подходит для борьбы с возраста и размера предубеждения. Единицы только в пользовательском интерфейсе, как правило, немного меньше, но не систематически распределенных по возрасту. DMI также стремится охватить малого бизнеса однозначно, но, во всяком случае, это только единицы включает в себя, как правило, немного старше.

Для промышленности, Таблица 5 [опущен] показывает, что уникально расположен случаях, как правило, в сельском хозяйстве и строительстве. Перечисление, пользовательский интерфейс и DMI каждый имеет более высокий процент, уникально расположенный бизнеса в сельском хозяйстве, чем у всех подразделений. Пользовательского интерфейса и DMI, также особенно подвержены найти строительства предприятия, которое стремится к перечисление пропустить.

Инспекция списки дел только в каждого источника позволило несколько гипотез. Во-первых, вполне вероятно, что некоторые появляются, потому что у нас не было соответствующей информации, с которой их в соответствие с другими источниками. Это представляется вероятным для бизнеса, как продукты питания и станций технического обслуживания, которые могут быть определены разными именами в различных источников, например, франшиза имя в перечень по сравнению с собственником / франшизы имя другого источника. Во-вторых, из-за временных лагов Есть, конечно, некоторые распались бизнеса в четыре списков, и мы знаем из перечисления недавно открыла торговые центры и офисные здания, которые мы нашли в последние творения перечисления.

Многие элементы пользовательского интерфейса было неповторимым, потому что они вне уезда (около 7 процентов однозначно случаи, UI) и даже из других штатов (около 20 процентов) адреса. Мы можем предположить, что это местные филиалы или, возможно, временное операций (из extralocally основанные касается строительства, может быть). В списки для уникальных ПИ и DMI, мы обнаружили, многие субподрядчики по специальностям отопления / кондиционирования воздуха, сантехнические, кладки и ландшафта, штукатурки, и крыша. Кроме того, указанные ниже, были чистки и технического обслуживания, консультантов, салоны красоты, услуги грузоперевозок, а также прямые организации продаж. Мы полагали, что они не были найдены в других источниках - в частности, перечисление и Белые страницы - потому что они дому предприятий, которые не зависят от листинг служебный телефон.

Для проверки этой интуиции, мы оперативно определили домашний бизнес, как один, для которых не было данных в списке Белые страницы, но для которых мы могли бы найти перечень жилых телефон для отдельных имя, включенных в пользовательский интерфейс DMI или доклада. Используя это определение, мы пришли к выводу, что около четверти предприятий только в пользовательском интерфейсе и около 43 процентов тех, кто признан только в DMI, вероятно, были домашнего бизнеса ..

Непревзойденной Белые страницы списки проиллюстрированы многие трудности работы с этим источником. Мы уже говорили о трудностях, связанных с названием лиц и вне уезда списки, которые не всегда легко определить. Мы также обнаружили, обстоятельства, при которых организация телефонного оборудования не соответствует также с научно-исследовательскими определения "бизнес": особенности подразделений учреждений (например, деликатесы в супермаркете), временных строительных площадок, а также торговых марок или вспомогательных услуг (НПДА Авто Части или Western Union списки, например). Многие из них могут входить списки, которые не могут быть отсев до местах, что требует передискретизации ..

ОБСУЖДЕНИЕ

Насколько нам известно, только учиться, кроме этого (см. также Олдрич и др.., 1989) для сравнения полезности и свойства некоторых из этих стратегий отбора проб Берли (1984). Она была предпринята попытка выявить новые фирмы начали между 1977 и 1982 в Сент-Джозеф Каунти, штат Индиана, и сравнили результаты поиска трех источников: графство файлы UI, телефонный справочник, и DMI файлов. Она считает, использованием торговой палаты списки, но отпустил их на раннем этапе, поскольку она обнаружила, что они явно неполным, по крайней мере для этого округа. Использование интерфейса файлов в качестве основы для сравнения охват, Берли установлено, что в телефонном справочнике пропустил 22 процентов фирм UI, и Дан энд Брэдстрит в DMI файлы пропустил 82 процентов (за исключением оптовой и розничной торговле, в котором Берли не было интереса) .

Интерфейс данных, однако, не без проблем. Берли не удалось получить список адресов из штата Индиана, и за год, прошедший с момента подачи докладов пользовательского интерфейса и интервью Берли, между 10 и 17 процентов предприятий стали неактивными ..

Таблица 6 [опущен] обобщены результаты нашего исследования о репрезентативности, практичности и стоимости выборки из пяти источников, мы изучали. Самый общий вывод, мы обращаем о репрезентативности является то, что сносно репрезентативные образцы могут быть сделаны из нескольких источников

мы изучали. Один из способов увидеть это в терминах смещения является то, что не фиктивная переменная для источника составляет более 3 процентов от разницы в возрасте (6 процентов в логарифм от возраста) или 2 процента от разницы в размерах (10 процентов в логарифм от размера).

Прямые перечисления стоит достаточно хорошо с точки зрения представительности, наибольший дефицит время сильная тенденция пропустить строительства предприятий. Он генерирует список учреждений, имеющих несколько дубликатов записей или по вышеуказанным и практически отсутствует временной лаг. С другой практичности и стоимости основания, однако, менее привлекателен: нумерованного списка должна быть смонтирована как отдельный исследовательской деятельности, на высокую стоимость, и не содержит вспомогательную информацию, если отбора интервью будут добавлены в перечень процедуры. Значение своевременного список должен быть достаточно высоким, чтобы сбалансировать значительные расходы такого подхода, хотя, как уже отмечалось, это могут быть сокращены на кластерной выборки районах перечислить ..

Оба интерфейса DMI и списки оценка также по определенным критериям практичность: оба они машиночитаемых и обеспечить существенную вспомогательную информацию для содействия стратификации образца. Расходы на подготовку Поэтому низком уровне. Мы не найти одинаковые записи в одной из основных проблем ни с, хотя мы были не в состоянии объяснить вне области списки пользовательского интерфейса. Ни один из этих источников, явно не предвзято с точки зрения возраста, размера или отрасли, но задержки во времени, при их составлении и наличие свободных мест для исследователей означало, что постарше бизнеса, как правило, можно найти через них.

Наибольший интерес практичности у нас с пользовательского интерфейса DMI и касается единиц анализа: как базы данных, которые не предназначены для специальных целей социальной науки, они смешивают фирм, учреждений и подразделений. Это не является проблемой для небольших, одно-создание подразделения, но это подлинный интерес для более крупных и многоквартирных предприятий, что многие организационные исследователи хотели бы Перекрывание. Наконец, заметные расходы, связанные с приобретением этих кадров. Для UI, это связано с переговорами о доступе с государственными органами. Для DMI, Есть нетривиальных затраты на приобретение.

Белые страницы в телефонном справочнике, как представляется, наиболее представительной выборки среди тех, кого мы изучали: у них есть маленький возраст, размер и промышленности смещения, и их обеспечение является высоким. Отставание в наличие этой информации является незначительным. Белые страницы становятся менее привлекательными с точки зрения практичности, однако: мы не смогли получить машиночитаемую версию или отдельный перечень бизнес телефонов. Существовали не расходы на приобретение, но и огромная приверженность потребуется время, чтобы подготовить этот список, многое из этого не делать с удалением дубликатов и неприемлемым списков. Тем не менее, мы уверены, что многие из них не могут быть обнаружены без местах или проверки звонков. Литл-вспомогательные информацию можно получить на этот источник, что затрудняет стратифицировать по возрасту или по размеру, и, как пользовательский интерфейс DMI и списки, есть некоторые смешивания единиц анализа ..

Только Торгово-промышленной палаты каталог кажется, сильно предвзятым по отношению ко всем трем мы измерили характеристики, а ее охват невелик. Отбор проб с такой каталог следует избегать, если один из других источников не используется в качестве основы выборки. Тем не менее, даже случайная выборка из этой даст более разнообразный набор организаций, чем в плотных образцов и даст больше уверенности в поддержку обобщения, чем удобство образца.

Как мы отметили в начале, Есть много факторов, которые должны весить в отборе выборки. Мы склонны вес практичности проблем в значительной степени, однако, в свете того факта, что все источники, кроме изучал ДКК кажется сносно представителя. Имея это в виду, пользовательского интерфейса и DMI источников, как представляется, самой полезной из тех, которые мы рассмотрели. Взаимосвязи между этими источниками, в частности, с течением времени и для Соединенных Штатов в целом, необходимо изучить более подробно будущих исследований. Важным преимуществом DMI - и основным недостатком интерфейса файлов - в том, что доступ к DMI является неограниченным во всем мире, но интерфейс файлы доступны только в нескольких штатах, которые позволили исследователям использовать их (сравнить наш опыт в Северной Каролине и Teitz и его соратников в Калифорнии с Берли в штат Индиана) ..

Пять выборки изучал здесь не только пути к образцу организаций. Особенно важными и привлекательной альтернативой является индивидуальный подход известен как hypernetwork выборки (McPherson, 1982; Спает, 1985). Это привлекает вероятности пропорциональной размеру выборки организаций, работая с вероятностной выборки лиц, получения названия организаций, которые используют их или добровольных объединений членами которых они являются. Этот метод обходит усилия к списку Вселенной организаций, полагаясь вместо этого на хорошо разработанной технологии для разработки репрезентативных лиц.

Поскольку индивидуальный подход имеет значительный призыв, мы передадим наши впечатления от того, где она стоит в отношении критериев репрезентативности, практичности и стоимости лечения. (7) Это, по neccessity, являются спекулятивными, так как дизайн настоящего исследования не позволяют тщательного сравнения индивидуального подхода к списку основе стратегий и перечисление которых говорилось выше.

Индивидуальный подход, основанный на ряды особенно хорошо на критерии репрезентативности. Любая организация, с которой человек является партнером может быть частью такого образца, никто не будет исключен на основании критериев, используемых для определения права на получение списка или потому, что они не имеют физического присутствия. Последнее преимущество имеет особо важное значение для изучения малых, на дому и / или общественных организаций.

Основной угрозой репрезентативности индивидуального подхода, основанного на неполучение. Hypernetwork образец может стать пристрастием степени, что Существуют систематические различия в ответе на опрос лиц по те, которые связаны с конкретными видами организаций. Некоторые экспериментальные исследования с использованием подхода к организации работы образца позволяют предположить, что на практике такие проблемы не может быть сильной, однако (Спает, 1989; посылок, Кауфман и Джолли, 1991).

Индивидуальный подход имеет как сильные и слабые стороны по мере практической обеспокоен. Он хорошо справляется с единицей анализа проблем, потому что исследователь может определить единицы анализа, как он или она считает нужным, когда отдельные обязательна ссылка на организацию устанавливается обследования лиц. Выборка организаций представителя по состоянию на момент, когда образец людей обращается, это означает, что творения и роспуска организации будут представлять минимальными проблемами тех пор, пока есть короткий промежуток времени между обследования лиц и сбора данных об организациях. Существует никаких оснований, в принципе, требует кластерного образца при работе с индивидуальным подходом, хотя, как с типичными обследований домашних хозяйств, кластеризация может быть преимуществом, если сбор данных об организации является привлечение личных интервью или на месте местах ..

Есть, однако, некоторые критерии, которые практичности индивидуальный подход отвечает хуже. Невозможные списки будут созданы в той степени, что существует разрыв между населением представлены результаты обследования лиц и которые будут представлены данные об организациях, например, обследования домашних хозяйств, работников в одной географической области будет часто дают имена организаций в соседних географических районах. Повторяющиеся списков организаций будут возникать, особенно, когда на распределение работы или принадлежности концентрации.

Особые проблемы возникают, если практичности индивидуальный подход используется для рисования слоистых образцов или образцов отдельных видов организаций. Hypernetwork образца организаций естественно, взвешенные по найму или членов размера, но ограничения на то, что знаю лиц об организациях, было бы трудно стратифицировать по другим показателям размера, таких как продажи или активов. Любые усилия по изучению конкретных видов организаций (например, производство проблем, больницы) может повлечь за собой многочисленные интервью скрининга, которые не являются необходимыми с вспомогательной информации, представленной рядом список подходы.

Оценка затрат выборки через индивидуальный подход на основе сложных и отчасти зависит от целей исследования организаций. Расходы на обследование лиц, нетривиальны, как и те, влечет за перечисление метод говорилось выше. Когда беспокойство вопросы исследования организационной свойства только добавил выборки расходы являются важным недостатком hypernetwork выборки. Для исследований, решения вопросов с участием обеих организаций и лиц, находящихся под них (например, Линкольн и Kalleberg, 1990), однако, на индивидуальном уровне, сбора данных требуется в любом случае, так что предельные издержки составления выборки организаций по индивидуальным подход значительно уменьшается ..

Целом, мы считаем индивидуальный подход, основанный на перспективный способ получения репрезентативных организаций. Его преимущества кажутся наиболее очевидными, когда готовые списки не имеется (например, национальных образцов в США, население общественных объединений), а также многоуровневый дизайн исследования. Тем не менее, на основе списков и перечисление процедур также их использования и, конечно, выше удобства выборки.

Мы закрываем с двумя оговорками относительно результатов исследований представлены здесь. Во-первых, оно должно быть ясно, что они тоже уязвимы для критики на основе представительности, так как мы исследовали лишь один уезд. Для такой критики быть правдоподобной, однако, не было бы быть чем-то очень необычное, каким образом ведется учет для данного округа, мы не знали ничего подобного.

Во-вторых, хотя мы и сосредоточили свое внимание на вопросах отбора проб, мы не хотим, чтобы свести к минимуму трудности других методологических проблем, возникающих на предприятии разработки крупномасштабных сравнительных исследований организаций. Видное место среди них являются вопросы измерения, особенно тех, измерения в сопоставимых концепций и надлежащим образом для различных видов организаций, таких как коммерческие и некоммерческие единиц (Freeman, 1986). Улучшение практики отбора проб является лишь частью того, что требуется для продвижения организационных исследований. Мы думаем, однако, что наши результаты показывают, что это можно сделать образцы организаций, которые обеспечивают все основания для обобщения, определения, несмотря на споры ..

Примечания

1. Наше исследование включены некоммерческие организации, но мы ограничились внимание в данной работе предприятий, по нескольким причинам. Во-первых, отбор проб некоммерческих организаций возникает ряд специфических вопросов, особенно о том, как определить организационных границ в государственные организации. Во-вторых, общественных организаций, вряд ли может быть пойман любым пять методов, которые мы использовали, так как такого рода организации не имеют практически все необходимые маркеры, чтобы поместить их в источники (физические сайте, работников, потребность в кредитных рейтингов, телефон и т.п. )

2. Данные, описывающие Durham County взяты из города и округа Data Book "(Министерства торговли США, 1983).

3. Дополнительные источники государственных (например, Бюро продольных исследований переписи в базу данных или Samll Бизнес Администрации малого бизнеса баз данных, который основан на DMI) и частные (например, Trinet или TRW). Различные виды государственных записи были популярны в качестве выборки в 1980-х. Например, плетеная и король (1986) использовали бизнес регистрационных записей из Калифорнийского государственного совета уравнения (SBE) в своем исследовании возрастов, типов и мест более 150000 розничной торговли и бытового обслуживания в течение пяти уездов районе Южной Калифорнии. Потому что все бизнес по закону обязаны иметь лицензию налог, данный файл является очень полным. Другим примером является барон и (1984) Биелби использовать в данных о 415 establisments Калифорнии изучали период с 1959 по 1979 США

Службы занятости. Они отметили, что "[T] здесь не четко выборки руководящих службы занятости в выборе предприятий для изучения, но они пытаются представить разнообразие мероприятий, проводимых в рамках любой отрасли промышленности" (Барон и Биелби, 1984: 458). .

4. Значительная часть наших знаний о деталях право на получение и качество данных в файлах пользовательского интерфейса на основе личного общения с Брайан Макдоналд, начальник отдела охраны труда и управление статистики.

5. Мы отдаем себе отчет о существовании "предшественник / последователь" файл для некоторых записей UI (Коннор и др.., 1984), которые позволили бы отслеживание слияний, но не был предоставлен доступ к этому файлу в Северной Каролине. Мы понимаем, что файл Северная Каролина не в машиночитаемой форме.

6. Нет сопоставимые данные за ДКК или Белые страницы, потому что у нас нет вспомогательной информации для подразделений нашли только в одном из этих списков.

7. Как это написано, двое из нас (Kalleberg и Марсден) принимают участие в разработке национального исследования работы учреждения, которые использует индивидуальный подход.