مجموع الأخطاء مسح الخطأ = تمثيل + أخطاء القياس.
هناك أنواع كثيرة من الأخطاء التي يمكن أن تتسلل إلى تقديرات من الدراسات الاستقصائية، ومنذ 1940s الباحثين عملوا على تنظيم منهجي، وفهم، والحد من هذه الأخطاء. نتيجة هامة من كل هذا الجهد هو مجموع إطار الخطأ مسح (Groves et al. 2009; Weisberg 2005) . البصيرة الرئيسية من إجمالي إطار الخطأ الدراسة هي أن المشاكل يمكن تجميعها في دلوين الرئيسية: المشاكل المتعلقة الذين كنت تتحدث إلى (التمثيل) والمشاكل المتصلة ما تتعلمه من تلك المحادثات (القياس). على سبيل المثال، قد تكون مهتمة في تقدير المواقف إزاء الخصوصية على شبكة الإنترنت بين البالغين الذين يعيشون في فرنسا. مما يجعل هذه التقديرات يتطلب نوعين مختلفين تماما من الاستدلال. أولا، من الإجابات التي المشاركين تعطي، عليك أن نستنتج مواقفهم حول الخصوصية على شبكة الإنترنت. ثانيا، من مواقف الاستدلال أفراد العينة، يجب أن تتعرف على المواقف بين السكان ككل. النوع الأول من الاستدلال هو مجال علم النفس والعلوم المعرفية. والنوع الثاني من الاستدلال هو مجال الإحصاءات. وهناك مخطط أخذ العينات مثالي مع أسئلة الاستطلاع سيئة تنتج تقديرات سيئة، وسوف مخطط أخذ العينات سيئة مع أسئلة الاستطلاع الكمال تنتج أيضا تقديرات سيئة. تقديرات جيدة تتطلب أساليب سليمة لقياس والتمثيل. وبالنظر إلى أن الخلفية، بعد ذلك، سوف يستعرض كيف كان يظن الباحثون دراسة عن التمثيل والقياس في الماضي. وأتوقع أن الكثير من هذه المواد سوف تكون مراجعة لscienitsts الاجتماعي، لكنها قد تكون جديدة لبعض العلماء البيانات. ثم، وأنا سأريك كيف توجه تلك الأفكار البحثية مسح العصر الرقمي.