මුළු සමීක්ෂණය දෝෂයක් = නියෝජනය වැරදි + මිනුම් වැරදි.
සමීක්ෂණ වලින් ඇස්තමේන්තුවලට දුගතිගාමී හැකි බව වැරදි විවිධ තිබෙන බවත්, 1940 වසරේ සිට පර්යේෂකයන් ක්රමානුකූලව, සංවිධානය තේරුම්, මෙම දෝශ අඩු කිරීමට කටයුතු කර තිබෙනවා. බව උත්සාහයක් සියලු වැදගත් ප්රතිඵලයක් මුළු සමීක්ෂණය දෝෂයක් රාමුව (Groves et al. 2009; Weisberg 2005) . ඔබ (නිරූපණයක්) කතා කරන, ගැටළු සහ ඔබ එම සංවාද (මිනුම්) ඉගෙනගන්න දේවල් ගැටළු: මුළු සමීක්ෂණය දෝෂයක් රාමුව සිට ප්රධාන අවබෝධයක් ගැටලු ප්රධාන බාල්දි දෙකකට බෙදා ගත හැකි බව ය. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබ ප්රංශයේ ජීවත් වැඩිහිටියන් අතර මාර්ගගත පෞද්ගලිකත්ව ආකල්ප පිළිබඳ ඇස්තමේන්තු උනන්දු විය හැකිය. මෙම ඇස්තමේන්තු කිරීම, දෘෂ්යක පිළිබඳ ඉතා වෙනස් වර්ග දෙකක් අවශ්ය වේ. පළමුව, ප්රතිචාර දැක්වූවන්ගෙන් දෙන පිළිතුරු සිට, ඔබ සමඟ අමුත්තන් පෞද්ගලිකත්වය ගැන ඔවුන්ගේ ආකල්ප දැක්වීමට ඇති. දෙවනුව, ප්රතිචාර දැක්වූවන්ගෙන් අතර අනුමාන කළ ආකල්ප, ඔබ සමස්තයක් ලෙස ජනගහනය ආකල්ප සහ ඒවයින් නිකුත් කළ යුතුය. අනුමානය විශ්වාසනීයත්වයක් පළමු වර්ගය මනෝවිද්යාව සහ ප්රජානන විද්යාව වසම ය; සහ අලුත්වැඩියා දෙවන වර්ගය සංඛ්යාලේඛන වසම වේ. නරක සමීක්ෂණ ප්රශ්න සමග පරිපූර්ණ නියැදීම් යෝජනා ක්රමය නරක ඇස්තමේන්තු සටහන් වනු ඇත, සහ පරිපූර්ණ සමීක්ෂණය ප්රශ්න නරක නියැදීම් යෝජනා ක්රමය ද නරක ඇස්තමේන්තු සටහන් වනු ඇත. හොඳ ඇස්තමේන්තු මිනුම් හා නියෝජනයක් ගැනීම සඳහා මනා ප්රවේශයන් අවශ්ය වේ. ඒ පසුබිම හමුවේ, ඊළඟ, මම සමීක්ෂණය පර්යේෂකයන් පසුගිය නියෝජනය හා ඇගයීම ගැන කල්පනා කර ඇති ආකාරය සමාලෝචනය කරයි. මම මෙම ද්රව්ය බොහෝ සමාජ scienitsts කිරීමට සමාලෝචන වනු ඇති බවට බලාපොරොත්තු, නමුත් එය ඇතැම් දත්ත විද්යාඥයන්ට නව විය හැක. එවිට, මම ඒ අදහස් ඩිජිටල් යුගයට සමීක්ෂණය පර්යේෂණ මග ආකාරය ඔබට පෙන්වන්නම්.