3.4.3 ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ: ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ

ਸਾਰੇ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਹੀ ਹਨ. ਸਾਨੂੰ ਫਰੰਟ ਅੰਤ 'ਤੇ ਹੋਰ ਕੰਟਰੋਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਪਹੁੰਚ Wang ਅਤੇ 2012 ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਰਾਸ਼ਟਰਪਤੀ ਚੋਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਸਾਥੀ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਚ ਸੁਧਾਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਨਿਰਭਰ. ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਉਹ ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੀ ਸੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਵਾਬ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੁੜ-ਭਾਰ ਨੂੰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ. ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਕ ਰਣਨੀਤੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਉੱਤੇ ਵੱਧ ਕੰਟਰੋਲ ਹੈ ਨੂੰ ਹੈ.

ਇੱਕ ਅਧੂਰੀ ਕੰਟਰੋਲ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਕਾਰਜ ਦੇ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਟਾ ਨਮੂਨੇ, ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਰਵੇਖਣ ਖੋਜ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਚਲਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਕੋਟਾ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਾਰ ਵੱਖ ਗਰੁੱਪ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨੌਜਵਾਨ, ਨੌਜਵਾਨ ਮਹਿਲਾ, ਆਦਿ) ਅਤੇ ਲੋਕ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਫਿਰ ਸੈੱਟ ਕੋਟਾ ਵਿੱਚ ਆਬਾਦੀ ਵੰਡ ਹਰ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚ ਚੁਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉੱਤਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੇਢੰਗੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੁਣੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਦ ਤੱਕ ਖੋਜਕਾਰ ਹਰ ਗਰੁੱਪ 'ਚ ਆਪਣੇ ਕੋਟੇ ਨੂੰ ਮਿਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਇਸ ਕਰਕੇ ਕੋਟਾ ਦੇ, ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਹੋਰ ਟੀਚੇ ਦਾ ਆਬਾਦੀ ਵੱਧ ਹੋਰ ਸੱਚ ਹੈ, ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਵਰਗਾ ਦਿਸਦਾ ਹੈ, ਪਰ, ਕਿਉਕਿ ਸ਼ਾਮਿਲ ਦੀ ਸਿੰ ਅਣਜਾਣ ਹੈ ਹਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੋਜਕਾਰ ਕੋਟਾ ਨਮੂਨਾ ਦੇ ਸ਼ੱਕੀ ਹਨ. ਅਸਲ ਵਿਚ, ਕੋਟਾ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਕਾਰਨ 1948 ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਰਾਸ਼ਟਰਪਤੀ ਚੋਣ ਵਿਚ "Dewey ਹਰਾਇਆ Truman" ਗਲਤੀ ਸੀ. ਇਸ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ 'ਤੇ ਕੁਝ ਕੰਟਰੋਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ, ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੋਟਾ ਨਮੂਨਾ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਬੇਕਾਬੂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੁਝ ਫਾਇਦੇ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਕੋਟਾ ਨਮੂਨੇ ਪਰੇ ਭੇਜਣਾ, ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਆਧੁਨਿਕ ਤਰੀਕੇ ਹੁਣ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਅਜਿਹੇ ਇਕ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਝ ਵਪਾਰਕ ਆਨਲਾਈਨ ਪੈਨਲ ਨੂੰ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰ ਕੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. 1) ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਰਜਿਸਟਰ ਅਤੇ 2) ਵਾਲੰਟੀਅਰ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਨਲ ਵਿੱਚ: ਇਸ ਦੇ ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਦੋ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਵਲੰਟੀਅਰ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਬਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਨਾ ਭੁੱਲੋ ਹੈ; ਜ਼ੋਰ ਦਾ ਪੈਨਲ ਵਿੱਚ ਚੋਣ ਲਈ ਕੋਈ ਲੋੜ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ, ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੰਦੇ ਪੈਨਲ ਨੂੰ ਤੇ ਕਾਲ ਕਰੋ ਲੱਗੇਗਾ. ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਦੋਨੋ ਆਬਾਦੀ ਰਜਿਸਟਰ ਅਤੇ ਗੰਦੇ ਪੈਨਲ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸਹਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਉਮਰ ਅਤੇ ਲਿੰਗ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਹੋਵੋਗੇ, ਪਰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਇਸ ਸਹਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਦੀ ਹੈਟ੍ਰਿਕ ਇੱਕ ਢੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਵਰਗੇ ਵੇਖੋ ਪੈਦਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੰਦੇ ਪੈਨਲ ਤੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ.

ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਇੱਕ ਸੇਮੂਲੇਟਡ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਆਬਾਦੀ ਰਜਿਸਟਰ ਤੱਕ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਸ਼ੁਰੂ; ਇਸ ਨਕਲ ਨਮੂਨਾ ਟੀਚਾ ਨਮੂਨਾ ਬਣਦਾ ਹੈ. ਫਿਰ, ਸਹਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਟੀਚੇ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਵਿਚ ਕੇਸ ਲੋਕ ਨੂੰ ਗੰਦੇ ਪੈਨਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੇਲ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੇਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਉਥੇ ਟੀਚੇ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਵਿਚ ਇਕ 25 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦਾ ਮਾਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਖੋਜਕਾਰ ਗੰਦੇ ਦੇ ਪੈਨਲ ਤੱਕ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ 25 ਸਾਲ ਦੇ ਔਰਤ ਨੂੰ ਲੱਭਦੀ ਮੇਲ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਲਈ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮੇਲ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਫਾਈਨਲ ਸੈੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.

ਪਰ ਮੇਲ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਟੀਚੇ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਦਿਸਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੇਲ ਦਾ ਨਮੂਨਾ, ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਮੇਲ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਜਾਣਿਆ ਸਹਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਮਰ ਅਤੇ ਲਿੰਗ) 'ਤੇ ਟੀਚੇ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ unmeasured ਗੁਣ' ਤੇ ਨਾ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਗੰਦੇ ਪੈਨਲ ਤੇ ਲੋਕ ਗ਼ਰੀਬ-ਬਾਅਦ ਹੋ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਦਾ ਇਕ ਕਾਰਨ ਆਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਪੈਨਲ ਨੂੰ ਪੈਸੇ ਦੀ-ਫਿਰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਲ ਨਮੂਨਾ ਉਮਰ ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਇਸ ਨੂੰ ਹਾਲੇ ਵੀ ਹੈ, ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟੀਚੇ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਵਰਗਾ ਦਿਸਦਾ ਹੈ, ਵੀ, ਜੇ ਹੈ ਗਰੀਬ ਲੋਕ ਵੱਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤ. ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਜਾਦੂ ਦੋਨੋ ਮਾਪਿਆ ਅਤੇ unmeasured ਗੁਣ ਤੇ ਸਮੱਸਿਆ (ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਧਿਆਇ 2 ਵਿੱਚ observational ਪੜ੍ਹਾਈ ਤੱਕ causal ਅਨੁਿਾਨ ਲਈ ਮੇਲ ਦੀ ਸਾਡੀ ਚਰਚਾ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੈ) ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰਾਜ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ.

ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਸਰਵੇਖਣ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਵੰਨ ਦੇ ਪੈਨਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ' ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਪੈਨਲ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਉੱਥੇ ਮੇਲ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਜਵਾਬ (ਕਈ ਵਾਰ ਮੇਲ ਨਮੂਨਾ ਦੇ ਲੋਕ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ ਇਨਕਾਰ) (ਟੀਚੇ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਵਿਚ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪੈਨਲ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀ ਹੈ ਇਸ ਲਈ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਮੈਚ) ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਕਰ ਖੋਜਕਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਪੋਸਟ-stratification ਵਿਵਸਥਾ ਦੇ ਕੁਝ ਕਿਸਮ ਦੀ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਨ.

ਇਹ ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਬਾਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਲਿਖਤੀ ਗਾਰੰਟੀ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਹੈ, ਪਰ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਇਸਤੀਫ਼ਾਨ Ansolabehere ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਇਨ Schaffner (2014) ਮੇਲ, ਟੈਲੀਫੋਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੇ ਪੈਨਲ ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-stratification ਵਿਵਸਥਾ ਵਰਤ: ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਮੂਨੇ ਵਰਤ ਅਤੇ ਢੰਗ ਇੰਟਰਿਵਊ 1000 ਲੋਕ ​​2010 ਵਿਚ ਕਰਵਾਏ ਗਏ ਤਿੰਨ ਪੈਰਲਲ ਸਰਵੇਖਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ. ਤਿੰਨ ਤਰੀਕੇ ਤੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਫ਼ੀ ਅਜਿਹੇ ਵਰਤਮਾਨ ਆਬਾਦੀ ਸਰਵੇਖਣ (CPS) ਅਤੇ ਨੈਸ਼ਨਲ ਹੈਲਥ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਰਵੇ (NHIS) ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਤ੍ਰਾ ਤੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਇਸੇ ਸਨ. ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ, ਦੋਨੋ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਸਰਵੇਖਣ 3 ਫੀਸਦੀ ਅੰਕ ਦੀ ਔਸਤ ਨਾਲ ਬੰਦ ਸਨ ਅਤੇ ਫੋਨ ਸਰਵੇਖਣ ਬੰਦ 4 ਫੀਸਦੀ ਅੰਕ ਸੀ. ਇਹ ਵੱਡੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ 1000 ਦੇ ਬਾਰੇ ਲੋਕ ਨਮੂਨੇ ਉਮੀਦ ਸੀ ਕਿ ਲਗਭਗ ਕੀ ਹਨ. ਪਰ, ਇਹ ਢੰਗ ਕਾਫ਼ੀ ਬਿਹਤਰ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਦੀ ਕੋਈ ਵੀ, ਦੋਨੋ ਨੂੰ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਅਤੇ ਫੋਨ ਸਰਵੇਖਣ (ਜੋ ਲੈ ਲਿਆ ਦਿਨ ਜ ਹਫ਼ਤੇ) ਕਾਫੀ ਤੇਜ਼ ਮੇਲ ਸਰਵੇਖਣ (ਜੋ ਕਿ ਅੱਠ ਮਹੀਨੇ ਨੂੰ ਲੈ) ਵੱਧ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸਨ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਸਰਵੇਖਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਧਾਰਨ ਮੇਲ ਵਰਤਿਆ, ਦੋ ਹੋਰ ਢੰਗ ਵੱਧ ਸਸਤਾ ਸੀ.

ਸਿੱਟਾ ਵਿੱਚ, ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ statisticians ਹਿੱਸੇ ਵਿਚ, ਇਹ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਤੱਕ ਸਿੱਟੇ ਦੇ ਮਕਸਦ ਸ਼ੱਕੀ ਹਨ, ਕਿਉਕਿ ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਸਾਹਿਤਕ ਡਾਇਜੈਸਟ ਚੋਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਖੋਜ ਦੇ ਕੁਝ ਸ਼ਰਮਿੰਦਾ ਅਸਫਲਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹੇ ਹਨ. ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸ਼ੱਕ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ: ਓਪੇਕ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਮੰਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ. ਪਰ, ਖੋਜਕਾਰ ਨਮੂਨੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪੋਸਟ-stratification) ਵਿਚ ੳੱੁਪਰ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੇਕਰ ਜ ਨਮੂਨਾ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਕੁਝ ਕੰਟਰੋਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ), ਉਹ ਬਿਹਤਰ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਭ ਦੇ ਮਕਸਦ ਲਈ ਕਾਫੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਵੀ ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇਗਾ ਬਿਲਕੁਲ ਚਲਾਉਣ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀ, ਪਰ, ਜੋ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਹੁਣ ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਜਾਪਦੀ ਹੈ.

ਦੋਨੋ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਵੱਖ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਵੇਲੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਕੇਸ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਤੱਕ ਸਭ ਅਨੁਮਾਨ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਤੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਵੱਧ ਹੋਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹਨ. ਪਰ, ਹੁਣ ਵੀ, ਨਾਲ ਨਾਲ-ਕਰਵਾਏ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਤੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਮਾੜੀ-ਕਰਵਾਏ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਤੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਵੱਧ ਬਿਹਤਰ ਹਨ. ਅੱਗੇ, ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਕਾਫੀ ਸਸਤਾ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਨਾਮ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਲਾਗਤ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ (ਚਿੱਤਰ 3.6) ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਦਿਸਦਾ ਹੈ. ਅੱਗੇ ਦੀ ਨਜ਼ਰ, ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਚੰਗੀ-ਕੀਤਾ ਹੈ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਤੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ. ਅੱਗੇ, ਲੈਡਲਾਈਨ ਟੈਲੀਫੋਨ ਸਰਵੇਖਣ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਜਵਾਬ ਦੀ ਵਧਦੀ ਦਰ ਵਿੱਚ ਟੁੱਟਣ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਹੋਰ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਘੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਹੋਵੇਗੀ. ਇਸ ਕਰਕੇ ਇਹ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਰੁਝਾਨ ਦੇ, ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਸਰਵੇਖਣ ਖੋਜ ਦੇ ਤੀਜੇ ਦੌਰ ਵਿਚ ਵਧਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ.

ਚਿੱਤਰ 3.6: ਅਭਿਆਸ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਵਿਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਵੱਡੇ, ਵਿਖਮ ਵਰਗ ਹਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਉਥੇ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਪਰ ਉੱਚ ਗਲਤੀ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲਾਗਤ-ਗਲਤੀ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਨਾਲ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਮਾੜੀ-ਕੀ ਕੀਤਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨਾ ਵੱਧ ਬਿਹਤਰ ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਾ-ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਅਤੇ ਸਸਤਾ, ਜਦਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਮੂਨੇ ਬਦਤਰ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹਿੰਗਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ.