3.3 ຂອບຄວາມຜິດພາດການສໍາຫຼວດທັງຫມົດ

ທັງຫມົດຜິດພາດຄວາມຜິດພາດການສໍາຫຼວດ = ການເປັນຕົວແທນ + ຄວາມຜິດພາດການວັດແທກ.

ການຄາດຄະເນທີ່ມາຈາກການສໍາຫຼວດຕົວຢ່າງມັກຈະບໍ່ສົມບູນ. ມັນແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງການຄາດຄະເນທີ່ຜະລິດໂດຍການສໍາຫຼວດແບບຕົວຢ່າງ (ຕົວຢ່າງ, ລະດັບສະເລ່ຍຂອງນັກຮຽນໃນໂຮງຮຽນ) ແລະມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຂອງປະຊາກອນ (ຕົວຢ່າງ, ລະດັບຄວາມສູງຂອງນັກຮຽນໃນໂຮງຮຽນ). ບາງຄັ້ງຄວາມຜິດພາດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຂະຫນາດນ້ອຍດັ່ງນັ້ນພວກເຂົາບໍ່ສໍາຄັນ, ແຕ່ບາງຄັ້ງ, ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ພວກເຂົາສາມາດໃຫຍ່ແລະເປັນຜົນສະທ້ອນ. ໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະເຂົ້າໃຈ, ວັດແທກແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຄ່ອຍໆສ້າງຂອບເຂດແນວຄິດດຽວ, ທົ່ວໄປສໍາລັບຂໍ້ຜິດພາດຕ່າງໆທີ່ເກີດຂື້ນໃນການສໍາຫຼວດແບບຕົວຢ່າງ: ກອບຂໍ້ຜິດພາດສໍາຫຼວດທັງຫມົດ (Groves and Lyberg 2010) . ເຖິງແມ່ນວ່າການພັດທະນາກອບນີ້ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນໃນຊຸມປີ 1940, ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າມັນສະເຫນີໃຫ້ພວກເຮົາມີຄວາມຄິດສອງປະໂຫຍດສໍາລັບການຄົ້ນຄ້ວາໃນອາຍຸດິຈິຕອນ.

ຫນ້າທໍາອິດ, ຂອບເຂດຄວາມຜິດພາດຂອງການສໍາຫຼວດທັງຫມົດຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າມີສອງປະເພດຜິດພາດ: ຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບ ແລະ ຄວາມແຕກຕ່າງ . ປະມານ, ຄວາມລໍາອຽງແມ່ນຄວາມຜິດພາດລະບົບແລະຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນຜິດພາດແບບຜິດພາດ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ຈິນຕະນາການແລ່ນ 1,000 ເທື່ອຂອງການສໍາຫຼວດຕົວຢ່າງດຽວກັນແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຊອກຫາການແຈກຢາຍຂອງການຄາດຄະເນຈາກການສໍາຫຼວດ 1,000 ນີ້. ການບົ່ງມະຕິແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງຄວາມຫມາຍຂອງການຄິດໄລ່ແບບຟອມເຫຼົ່ານີ້ແລະມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງ. ຄວາມແຕກຕ່າງຄືການປ່ຽນແປງຂອງການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້. ທັງຫມົດທີ່ມີຄວາມເທົ່າທຽມກັນ, ພວກເຮົາຕ້ອງການຂັ້ນຕອນທີ່ບໍ່ມີຄວາມສະຫງົບແລະຄວາມແຕກຕ່າງເລັກນ້ອຍ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ສໍາລັບບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງຫຼາຍ, ດັ່ງກ່າວບໍ່ມີຄວາມຫມາຍ, ຂະບວນການຂະຫນາດນ້ອຍ, ບໍ່ມີ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າຢູ່ໃນຖານະທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຂອງການຕັດສິນໃຈວິທີການດຸ່ນດ່ຽງບັນຫາທີ່ນໍາສະເຫນີໂດຍຄວາມເບົາແລະຄວາມແຕກຕ່າງ. ນັກຄົ້ນຄວ້າບາງຄົນມັກເຂົ້າໃຈວິທີການບໍ່ສະເຫມີພາບ, ແຕ່ຈຸດໃຈດຽວທີ່ສຸດໃນການກະທໍາຜິດສາມາດເປັນຄວາມຜິດພາດ. ຖ້າເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອຜະລິດການຄາດຄະເນທີ່ໃກ້ຊິດກັບຄວາມຈິງ (ເຊັ່ນ, ມີຂໍ້ຜິດພາດທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້), ຫຼັງຈາກນັ້ນທ່ານອາດຈະດີກວ່າທີ່ມີຂະບວນການທີ່ມີຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບແລະຄວາມແຕກຕ່າງເລັກຫນ້ອຍກວ່າຫນຶ່ງທີ່ ບໍ່ສະຫງົບແຕ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຂະຫນາດໃຫຍ່ (ຮູບທີ່ 3.1). ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ຂອບເຂດຄວາມຜິດພາດຂອງການສໍາຫຼວດທັງຫມົດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າໃນເວລາທີ່ປະເມີນຂັ້ນຕອນການຄົ້ນຄວ້າການສໍາຫຼວດ, ທ່ານຄວນພິຈາລະນາ ທັງ ຄວາມລໍາອຽງແລະຄວາມແຕກຕ່າງ.

ຮູບພາບ 3.1: ຄວາມບໍ່ສະຫຼາດແລະຄວາມແຕກຕ່າງ. ໂດຍວິທີທາງການ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຈະມີວິທີການຄາດຄະເນທີ່ບໍ່ມີຄວາມເບົາ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງ. ໃນຕົວຈິງແລ້ວ, ພວກເຂົາມັກຈະຕ້ອງຕັດສິນໃຈທີ່ຈະສ້າງການແລກປ່ຽນລະຫວ່າງຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບແລະຄວາມແຕກຕ່າງ. ເຖິງແມ່ນວ່ານັກຄົ້ນຄວ້າບາງຄົນຮູ້ສຶກແບບນິຍົມບໍ່ມັກ, ບາງຄັ້ງຂະບວນການຂະຫນາດນ້ອຍ, ຂະຫນາດນ້ອຍ, ສາມາດຜະລິດການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍກວ່າຂັ້ນຕອນທີ່ບໍ່ສະເຫມີພາບທີ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນສູງ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈຫລັກທີສອງຈາກຂອບເຂດການສໍາຫຼວດທັງຫມົດທີ່ຈະຈັດແຈງຫຼາຍໃນບົດນີ້ແມ່ນວ່າມີສອງຂໍ້ຜິດພາດ: ບັນຫາກ່ຽວຂ້ອງກັບຜູ້ທີ່ທ່ານເວົ້າກັບ (ການສະ ແດງ ) ແລະບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສິ່ງທີ່ທ່ານຮຽນຮູ້ຈາກການສົນທະນາເຫຼົ່ານັ້ນ ( ການວັດແທກ ) ຕົວຢ່າງ, ທ່ານອາດຈະສົນໃຈໃນການຄາດຄະເນທັດສະນະກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວອອນໄລນ໌ໃນບັນດາຜູ້ໃຫຍ່ທີ່ອາໄສຢູ່ໃນປະເທດຝຣັ່ງ. ການປະເມີນຜົນເຫຼົ່ານີ້ຮຽກຮ້ອງສອງປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຫນ້າທໍາອິດ, ຈາກຄໍາຕອບທີ່ຜູ້ຕອບສະຫນອງໃຫ້, ທ່ານຕ້ອງລະບຸທັດສະນະກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວອອນໄລນ໌ (ເຊິ່ງເປັນບັນຫາຂອງການວັດແທກ). ອັນທີສອງ, ຈາກທັດສະນະທີ່ໄດ້ຮັບການອະທິບາຍລະຫວ່າງຜູ້ຕອບແບບສອບຖາມ, ທ່ານຕ້ອງຄິດເຖິງທັດສະນະຂອງປະຊາກອນທັງຫມົດ (ເຊິ່ງເປັນບັນຫາຂອງຕົວແທນ). ການຄັດເລືອກທີ່ສົມບູນແບບທີ່ມີຄໍາຖາມການສໍາຫຼວດບໍ່ດີຈະເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ບໍ່ດີ, ເຊັ່ນດຽວກັບການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ດີກັບຄໍາຖາມສໍາຫຼວດທີ່ສົມບູນແບບ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ການຄາດຄະເນທີ່ດີຕ້ອງໃຊ້ວິທີການທີ່ເຫມາະສົມກັບການວັດ ແລະການສະ ແດງອອກ. ເນື່ອງຈາກວ່າພື້ນຖານ, ຂ້າພະເຈົ້າຈະທົບທວນຄືນວິທີການນັກຄົ້ນຄວ້າການສໍາຫຼວດໄດ້ຄິດກ່ຽວກັບການເປັນຕົວແທນແລະການວັດແທກໃນອະດີດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂ້ອຍຈະສະແດງຄວາມຄິດກ່ຽວກັບການສະແດງແລະການວັດແທກທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ວິໄຈການສໍາຫຼວດແບບດິຈິຕອ.