3.3 ຂອບຄວາມຜິດພາດການສໍາຫຼວດທັງຫມົດ
ທັງຫມົດຜິດພາດຄວາມຜິດພາດການສໍາຫຼວດ = ການເປັນຕົວແທນ + ຄວາມຜິດພາດການວັດແທກ.
ມີຫຼາຍຊະນິດຂອງຄວາມຜິດພາດທີ່ສາມາດ creep ເຂົ້າໄປໃນການຄາດຄະເນຈາກການສໍາຫຼວດ, ແລະນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 1940 ນັກວິໄຈໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບລະບົບການຈັດຕັ້ງ, ເຂົ້າໃຈ, ແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດເຫຼົ່ານີ້. ຜົນທີ່ສໍາຄັນຈາກການທັງຫມົດຂອງຄວາມພະຍາຍາມທີ່ເປັນການຜິດພາດການສໍາຫຼວດທັງຫມົດ (Groves et al. 2009; Weisberg 2005) . ຄວາມປັນຕົ້ນຕໍມາຈາກການຜິດພາດການສໍາຫຼວດທັງຫມົດແມ່ນວ່າບັນຫາສາມາດແບ່ງອອກໄດ້ເປັນສອງຄຸຕົ້ນຕໍ: ບັນຫາກ່ຽວກັບຜູ້ທີ່ທ່ານສົນທະນາກັບ (ການເປັນຕົວແທນ) ແລະບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສິ່ງທີ່ທ່ານໄດ້ຮຽນຮູ້ຈາກການສົນທະນາທີ່ (ວັດແທກ). ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ທ່ານອາດຈະສົນໃຈໃນການຄາດຄະເນທັດສະນະກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວອອນໄລນ໌ໃນບັນດາຜູ້ໃຫຍ່ທີ່ອາໃສຢູ່ໃນປະເທດຝຣັ່ງ. ເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີສອງປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ຂ້ອນຂ້າງຂອງ inference. ຫນ້າທໍາອິດ, ຈາກຄໍາຕອບທີ່ຕອບແບບສອບຖາມໃຫ້, ທີ່ທ່ານມີເພື່ອສະຫຼຸບທັດສະນະຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວອອນໄລນ໌. ທີສອງ, ຈາກທັດສະນະ Inferred ຂອງຜູ້ຕອບ, ທ່ານຈະຕ້ອງສະຫຼຸບທັດສະນະໃນປະຊາກອນທັງຫມົດ. ປະເພດທໍາອິດຂອງ inference ແມ່ນໂດເມນຂອງຈິດໃຈແລະວິທະຍາສາດມັນສະຫມອງໄດ້; ແລະປະເພດທີສອງຂອງການອະນຸມານແມ່ນໂດເມນຂອງສະຖິຕິ. A ການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ດີເລີດກັບຄໍາຖາມການສໍາຫຼວດທີ່ບໍ່ດີຈະຜະລິດຕະພັນການຄາດຄະເນທີ່ບໍ່ດີ, ແລະລະບົບການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ດີກັບຄໍາຖາມການສໍາຫຼວດທີ່ດີເລີດຍັງຈະຜະລິດຕະພັນການຄາດຄະເນທີ່ບໍ່ດີ. ການຄາດຄະເນທີ່ດີຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ດີເພື່ອວັດແທກແລະການເປັນຕົວແທນ. ເນື່ອງຈາກພື້ນຖານທີ່, ຕໍ່ໄປ, ຂ້າພະເຈົ້າຈະທົບທວນຄືນວິທີການຄົ້ນຄ້ວາການສໍາຫຼວດໄດ້ຄິດກ່ຽວກັບການເປັນຕົວແທນແລະການວັດແທກໃນໄລຍະຜ່ານມາ. ຂ້າພະເຈົ້າຄາດຫວັງວ່າຫຼາຍຂອງອຸປະກອນການນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ການທົບທວນຄືນການ scienitsts ສັງຄົມ, ແຕ່ວ່າມັນອາດຈະເປັນການໃຫມ່ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນບາງສ່ວນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຈະສະແດງໃຫ້ທ່ານວິທີການແນວຄວາມຄິດຜູ້ນໍາພາການຄົ້ນຄວ້າສໍາຫຼວດອາຍຸສູງສຸດດິຈິຕອນ.
