3.3.1 Nûnertiya

Nûnertiya xwe li ser çêkirina tiştî ji beşdarên ku we ji bo xelkê hedefa xwe.

Ji bo fêmkirina cureyê şaşiyên ku dikarin biqewimin dema inferring ji beşdarên ku ji xelkê mezintir, em pirsînê kayê Literary Digest ku hewl da ku pêşbînî encama 1936 hilbijartina serokatîya Amerîka bifikirin. Tevî ku ev zêdetir ji 75 sal berê bû, ev .Lewra hîn an derseke girîng ku hîn lêkolînerên îro.

Literary Digest a kovara giştî-berjewendiyên populer bû, û bi destpêkirina sala 1920 ew dest bi bez pirsînan kayê ku pêşbînî li ser encamên hilbijartinên serokdewletiyê Ji bo ku van bendewariyan bû ku ew ê deng ji bo gelek kesan re bişînin, û paşê bi tênê mzin xwe dengên ku vegeriya bûn; Literary Digest bi vî tehrî ragihand ku dengên ew pêşwazî kirin û ne jî "pîvan, eyar bike, û ne jî bê analîzekirin." Ev prosedureke kardike texmînkirin ku xelata yên ku di hilbijartina sala 1920, 1924, 1928 û 1932. di sala 1936 de, di nava Great Depression, Literary Digest dengdanê ji 10 milyon kesan, navên ku piranî ji Rêberên telefon û qeydên qeyda otomobîlan hat şandin. Li vir çawa ew metodolojiya xwe şirovekirin:

"Moves machine hilû-bez DIGEST bi azmûn bi lez ji sî salî 'tecrubeyên ji bo kêmkirina nexapin û ji bo hişk. . . .Ev, Hefteya 500 pênûsên bêtir ji çaryek milyon navnîşanên a roj bixêzik derket. Her roj, di odeyeke mezin li jor-ribboned motor Fourth Avenue, li New York, 400 karker û stend bi yaweriya a milyon parçe ji madeyê-bes çapkirin ön çil bajarê blokên-nav envelops re peyivî [sic]. Her saetekê de, li xwe DIGEST'S Post Office trafoyê, sê zimandirêjî makîneyên petorlê bo pakêtekê morkirin û li oblongs spî eciqandin; karmendên posteyê kalîfîye wan nav bulging mailsacks çûm; kamyonên ku qaweta DIGEST bilezkirin, wan ji bo îfade mail-trênan. . . hefteya bê, cara yekem bersivên ji van deh milyon pêl berêvk ya dengdanê marked dest pê dike, ji bo cînayetên-kontrolkirin, erêkirin, pênc-caran cross-nehênî û gihişt. Dema ku cara hêjmar totted û kontrolkirin, eger tecrubeya borî norm e, li welêt dê ji bo di nava beşeke ji 1 ji sedî dengan bi gel bi rastî yên çil milyon [hilbijêrên] nizanin. "(Tebax 22, 1936)

fetishization The Digest ya size bo ti "Daneyên mezin" lêkolîner îro di şevekê de dîyar e. Ji 10 milyon dengê belavkirin, an amazing 2.4 mîlyon vegeriya-ku bûn e ku dora 1,000 caran mezintir pirsînan siyasî ya modern. Ji van 2.4 milyon bersiv dan biryara zelal bû: Edebî Digest texmînkirin ku challenger Alf Landon wê têk bidaya Franklin Roosevelt. Lê, di rastiyê de, dijbera tevayê qewimî. Roosevelt Landon di serketina têk bir. Çawa dibe ku Literary Digest çewt herin bi daneya ku? Têgihîştina me ya nûjen ji mînakan jî çewtî Literary Digest ya zelal û alîkarîya me dûr çêkirina şaşiyên ku di dahatûyê de.

Bi dîtina te xweş li ser mînakan ji me re pêwîst e ji bo ku li çar komên cuda yên gel (WÊNE 3.1). Koma yekem ji gel xelkê hedef e; ev koma ku lêkolînên wek xelkê ji berjewendiyên dinasîne e. Di doza Literary Digest nifûsa target hilbijêran di hilbijartinên 1936 serokomariyê bû. Piştî biryardan li ser nifûsa hedef, Lêkolînên din divê ji bo pêşxistina lîsteya kesên ku dikare ji bo mînakan de tê bikaranîn. Ev lîste, çarçoveyeke mînakan bi navê xwe û xelkê li ser frame mînakan tê nifûsa frame ya bi navê. Di doza Literary Digest nifûsa çarçovê de 10 milyon kes navên ku piranî ji Rêberên telefon û qeydên qeyda otomobîlan bû. Ya herî baş ew xelkê hedef û nifûsa çarçovê de dê teqez di heman, lê di pratîkê de ev e gelek caran ne wilo ye. Cudahiyên di navbera xelkê hedef û nifûsa frame bi error firehî bi navê. error Vedenga nayê ne, bi xwe re misoger pirsgirêkên. Lê belê, eger ku gelê li xelkê çarçovê de bi awayekî sîstematîk cuda ji gel ne li nifûsa frame li wê derê be bias qutkirî. Error Vedenga ya pêşî ya qusûrên sereke bi pirsînê Literary Digest bû. Wan dixwest ku li ser hilbijêran-ku bû fêrî wan armanc nifûsa-lê ew çarçoveyeke mînakan piranî ji Rêberên telefon û qeydên automobile, çavkaniyên çêkirin ku li ser-temsîlkirin dewlemendtir amerîkîyan ku bêtir ji piştgiriya Alf Landon (bibîrxistin ku hem ji van teknolojiyên bûn, ku îro hevbeş, di wê demê de û ku Amerîka di nav Krîza Mezin bû) nisbeten nû bûn.

Figure 3.1: çewtîyên Nûnertiya.

Piştî pênasekirina nifûsa çarçovê de, gaveke din e ji bo ku lêkolîner ji bo hilbijêre nifûsa prov; van gelê ku lêkolîner ê hewl bidim ku hevpeyvîn in. Ger ku test taybetmendiyên cuda ji xelkê çarçovê de, wê demê em dikarin error mînakan bidin nasandin. Ev cureyê error REDD li dengên ji error ku bi piranî naçin bi texmînî ye. Di doza li fîyasko Literary Digest, li wir rastî tu test bû; wan hewil da ku serî li her kesî li xelkê çarçovê de. Tevî ku ti error mînakan li wir, hê eşkere error hene. Ev zelal dike ku li kevîya şaşiyên ku bêhtirê caran, bi texmînî ji anketên ragihandin caran misleadingly biçûk; ew hemû çavkaniyên error de ne.

Di dawiyê de, lêkolîner û hewldanên ji bo hevpeyvîn her kesî li xelkê prov. Kesên ku bi awayekî serkeftî hevpeyvîn bi beşadaran navê. Baş ew e, ku nifûsa test û bersiv dê teqez di heman, lê di pratîkê de ye non-bersiv heye. e ku, mirovên ku di mînaka hilbijartin ji bo beşdarbûna red bike. Eger kesên ku bersivê cuda ji wan kesên ku bersivê ne bin, hingê li wir dikarin bibin bias non-bersiv. Bias Non-bersiva ku pirsgirêka sereke ya duyem bi pirsînê Literary Digest bû. Tenê 24% ji wan kesên ku a hilbijartinê qebûl bersiv da, û derket holê ku, kesên ku Landon piştgirî bêtir ji bersivê bûn.

Beyond tenê li mînaka ku ji bo danasîna ramanên nûnertiya, pirsînê Literary Digest an meselê de pir dubare dibe, cautioning lêkolînên li ser xetereyên ku ji mînakan jî seriyên. Mixabin, ez difikirim ku dersa ku gelek kes ji vê nûçeyê balê yekî çewt e. Exlaqî de herî zêde ji bo nûçeyê e ​​ku lêkolînerên ne tiştekî ji testa non-sîlahan (ango, testa bê qaîdeyên-based sîlahan tund ji bo bijartina beşdaran) hîn bibin. Lê, wek ku min paşê di vê beşa ê nîşan bide, ku gelekî rastê ne. Li şûna wê, bi dîtina min bi rastî jî du û moralê ji bo vê nûçeyê heye; ehlaqa ku wek rast in îro wek ku ew di 1936. First bûn, beşekê mezin ji welat haphazardly komkirin dê texmînek baş misoger dike ne. Duyemîn, lêkolîner divê ji bo hesabê ji bo çawa Daneyên xwe dema ku ew li gor texmînan ji ew berhev kirin. Bi gotineke din, ji ber ku pêvajoya berhevkirina daneyên di wê berêkanêya Literary Digest sîstematîk ber hin pişikdaran Prodîkos bû, lêkolînvan divê bi kar pêvajoya estimation tevlihevtir e ku giraniya wê hinek beşdarên ku zêdetir ji yên din. Paşê di vê beşê de, ez ê ji te re yek giraniya her wiha pêvajoya kirarî-post-asûna-ku hûn dikarin ji bo ku bi texmînî baştir bi testa non-îhtimaleke mezin nîşan bide.