3.4 කවුද අහන්න

සම්භාවිතා සාම්පල හා සම්භාවිතා නොවන සාම්පල ප්රායෝගිකව වෙනස් නො වේ; මේ අවස්ථා දෙකේ දී, එය සියලු බර ගැන.

නියැදීම් පර්යේෂණ සමීක්ෂණ මූලික වේ. පර්යේෂකයන් ඔවුන්ගේ ප්රශ්නවලට සිය ඉලක්ක සෑම කෙනෙකුටම ඇසීමට නොකිරීමයි. මේ සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, සමීක්ෂණ අද්විතීය නොවේ. බොහෝ පර්යේෂණ, එක් හෝ තවත් ආකාරයකින්, නියැදීම් කිරීමයි. සමහර විට මෙම නියැදි පර්යේෂකයා විසින් පැහැදිලිවම සිදු ඇත; එය නිසැකයෙන්ම සිදු වෙනත් වතාවක්. උදාහරණයක් ලෙස, ඇගේ විශ්වවිද්යාල තුළ උපාධි අපේක්ෂක සිසුන් මත රසායනාගාර පරීක්ෂණය දිවෙන පර්යේෂකයකු ද ආදර්ශ ගෙන ඇත. මේ අනුව, නියැදීම් මෙම පොත පුරාම නැඟී එන ප්රශ්නයක්. ඇත්ත වශයෙන්ම, මම දත්ත ඩිජිටල් යුගයට ආරංචි මාර්ග ගැන අහන්න බව වඩාත් පොදු ප්රශ්න එකක් "ඔවුන් නියෝජනය නොවේ." අපි මේ වන වගන්තිය බලමු වන අතර, මෙම උත්සුකය අඩු බරපතල හා වඩා සියුම් මෙන්ම බොහෝ සංශයවාදීන් තේරුම් වඩා. ඇත්ත වශයෙන්ම, මම "නියොජිත" යන සංකල්පය සම්භාවිතාව හා සම්භාවිතා නොවන සාම්පල ගැන හිතන සඳහා උපකාරී නොවන බව තර්ක කරමි. ඒ වෙනුවට, ප්රධාන ඇස්තමේන්තු කරන විට දත්ත එකතු සහ දත්ත එකතු ඕනෑම අගතීන් අහෝසි කල හැකි ආකාරය කෙසේද යන්න ගැන සිතා ඇත.

දැනට, නියෝජන ඇති ප්රධාන න්යායික ප්රවේශය සම්භාවිතාව නියැදීම් වේ. දත්ත සම්පූර්ණයෙන්ම ක්රියාත්මක කර ඇති බව සම්භාවිතා නියැදි ක්රමය සමග එකතු කරන විට, පර්යේෂකයන් ඉලක්ක ගැන අපක්ෂපාතී තක්සේරු කිරීම් සඳහා ඔවුන් එකතු කරන ලදී කළ ආකාරය මත පදනම් ඔවුන්ගේ දත්ත බර කිරීමට හැකි වේ. කෙසේ වෙතත්, පරිපූර්ණ සම්භාවිතාව නියැදීම් මූලික වශයෙන් සැබෑ ලෝකයේ කවදාවත් වෙන්නේ. ප්රධාන ගැටළු දෙකක් 1)-ප්රතිචාරය නොවන ඉලක්ක කණ්ඩායම හා රාමු ජනතාව අතර සහ 2) වෙනස්කම් (මෙම සාහිත්ය Digest ඡන්ද තණතීරුවෙන් බව හරියටම ගැටලු) සාමාන්යයෙන් පවතී. මේ අනුව, ඒ වෙනුවට ඇත්ත වශයෙන්ම ලෝකයේ සිදු වන දේ පිළිබඳව යථාර්ථවාදී ආදර්ශයක් ලෙස සම්භාවිතාව නියැදීම් කල්පනා වඩා, වඩා හොඳ සම්භාවිතාව නියැදීම් හිතන්න බොහෝ භෞතික විද්යාඥයන් ඝරෂණෞයන පන්දුව ගැන සිතන ආකාරය වැනි ප්රයෝජනවත්, වියුක්ත ආකෘතිය අපරිමිත දීර්ඝ බැස පෙරළෙන පරිදි වේ කලබලය.

සම්භාවිතාව නියැදීම් විකල්පයක් සම්භාවිතාව නොවන නියැදීම් වේ. සම්භාවිතාව හා සම්භාවිතා නොවන නියැදීම් අතර ප්රධාන වෙනස ජනගහනය තුල සම්භාවිතාව නියැදීම් හැමෝම එක්ක වයනය දන්නා සම්භාවිතාව ඇති බව ය. සම්භාවිතාව නොවන නියැදීම් බොහෝ වර්ග ඇත්ත වශයෙන්ම, ඇත, සහ දත්ත රැස් කිරීමේ මෙම ක්රම ඩිජිටල් යුගයේ දී වඩ වඩාත් පොදු වෙමින් පවතී. එහෙත්, සම්භාවිතාව නොවන නියැදීම් සමාජ විද්යාඥයන් සහ සංඛ්යානඥයින් අතර දරුණු කීර්තිය ඇත. ඇත්ත වශයෙන්ම, සම්භාවිතාව නොවන නියැදීම් වැනි සාහිත්ය Digest අවුල (පෙර සාකච්ඡා) සහ 1948 එක්සත් ජනපද ජනාධිපතිවරනයට ගැන වැරදි අනාවැකියක් ලෙස සමීක්ෂණය පර්යේෂකයන්, වඩාත් විශ්මයජනක අසාර්ථක සමහර සමග සංෙයෝජිත ෙකෙර් ( "ඩේව් ටෲමන් පරාජයන්") (Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007) .

කෙසේ වෙතත්, කාලය හේතු දෙකක් සම්භාවිතාව නොවන නියැදීම් යළි සලකා හරි. පළමුව, සම්භාවිතාව සාම්පල ප්රායෝගිකව කරන්න එන්ට එන්ටම දුෂ්කර බවට පත් කර ඇති පරිදි, සම්භාවිතාව සාම්පල හා සම්භාවිතා නොවන සාම්පල අතර ෙවනස අපැහැදල තෙ ඇත. -ප්රතිචාරය නොවන වැඩි පොලී අනුපාත (සැබෑ සමීක්ෂණ දැන් පවතින පරිදි) ඇති විට, ප්රතිචාර දැක්වූවන්ගෙන් සඳහා හමුවට සැබෑ සම්භාවිතාව දන්නා අතර, එම නිසාම, සම්භාවිතාව සාම්පල හා සම්භාවිතා නොවන සාම්පල බොහෝ පර්යේෂකයෝ විශ්වාස කරති තරම් වෙනසක් නැත නැත. පශ්චාත්-පහත් භේද: ඇත්ත වශයෙන්ම, අපි පහත බලමු, ප්රවේශයන් දෙකටම මූලික වශයෙන් එකම ඇස්තමේන්තු ක්රමය මත විශ්වාසය තැබිය යුතුය. දෙවනුව, සම්භාවිතාව නොවන සාම්පල රැස් කිරීම සහ විශ්ලේෂණය බොහෝ වර්ධනයන් වී තිබේ. මෙම ක්රම මම ඒවා ඒ විදිහටම හිතන්න තේරුමක් සිතන අතීතයේ දී ගැටලු ඇති බව ක්රම ප්රමාණවත් වෙනස් "සම්භාවිතාව නොවන නියැදීම් 2.0." ඒ නිසා අපිට සිදු වූ වැරදි සම්භාවිතාව නොවන ක්රම අපරිමේය භාවිතයට මැලිකමක් දක්වන තිබිය යුතු නොවේ බොහෝ කලකට පෙර.

ඊළඟට, මෙම තර්කය වඩා සංයුක්ත කර ගැනීම සඳහා, මම සම්මත සම්භාවිතාව නියැදීම් හා බර (වගන්තිය 3.4.1) සමාලෝචනය කරන්නම්. යතුර අදහස කොහොමද ඔබ ඔබේ දත්ත එකතු ඔබ ඇස්තමේන්තු කළ ආකාරය බලපෑමක් කළ යුතු බව ය. විශේෂයෙන් ම, සෑම ඇතුලත් එකම සම්භාවිතාව නොමැති නම්, සෑම කෙනෙකුටම එම බර තිබිය යුතු නැත. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, ඔබේ නියැදීම් ප්රජාතන්ත්රවාදී නොවේ නම්, ඉන් පසු ඔබේ ඇස්තමේන්තු ප්රජාතන්ත්රවාදී විය යුතු නොවේ. ර දත්ත එක් රැස් (වගන්තිය 3.4.2) යන ප්රශ්නය සමඟ කටයුතු කිරීමට බර මත අවධානය යොමු කරන බව එක්, සහ දත්ත කෙතරම් වඩා වැඩි පාලනයක් සිදු කිරීමට උත්සහ එක්: බර විමර්ෂනය කිරීමෙන් අනතුරුව, මම සම්භාවිතාව නොවන නියැදීම් කරන ක්රම දෙකක් විස්තර කරන්නම් එකතු (වගන්තිය 3.4.3). ප්රධාන පෙළ දී තර්ක පින්තූර හා වචන සමග පහත පැහැදිලි කරනු ලබයි; වඩාත් ගණිතමය ප්රතිකාර කැමති පාඨකයන්ට ද තාක්ෂණික උපග්රන්ථයක් බැලිය යුතුය.