2.4.3 ශූන්යයක් සන්නිකර්ෂණය පරීක්ෂණ

අප කරන නොහැකි බව පර්යේෂණ ආසන්න හැක. විශේෂයෙන්ම ඩිජිටල් යුගයට ප්රතිලාභ ප්රවේශ දෙක හා ගැලපෙන වෙනස්වීම් සහ ස්වාභාවික පර්යේෂණ කර ඇත.

බොහෝ වැදගත් විද්යාත්මක හා ප්රතිපත්තිමය ගැටළු සරළ ය. වැටුප් මත රැකියා පුහුණු වැඩසටහනේ බලපෑම කුමක්ද: ගේ පහත සඳහන් ප්රශ්නය, උදාහරණයක් ලෙස, අපි දැන් සලකා බලමු? මෙම ප්රශ්නයට පිළිතුරු දීමට එක් ක්රමයක් කම්කරුවන් අහඹු ලෙස හෝ පුහුණුවක් ලබන හෝ පුහුණුව ලැබෙන්නේ නැත යොදවා තිබිණ එහිදී සසම්බාවී පාලනය අත්හදා සමග වනු ඇත. එවිට, පර්යේෂකයන් හුදෙක් එය ලැබුණේ නැහැ ඇති අයට මේ පුහුණුව ලැබූ ජනතාවගේ වැටුප් සන්සන්දනය මෙම අංශ සඳහා පුහුණු බලපෑම තක්සේරු විය.

සරල හා සසඳන නිසා දත්ත පවා එකතු කිරීමට පෙර සිදු වන දෙයක් වලංගු වේ: සසම්භාවී ලෙස. සසම්භාවී ලෙස තොරව, ගැටලුව බොහෝ නොකියා. ඒ පර්යේෂක ස්වේච්ඡාවෙන් අත්සන්-අප් කරන වුණේ නැහැ අයට පුහුණුව සඳහා ගිවිසුම් අත්සන් කරන ජනතාවගේ වැටුප් සංසන්දනය හැකි විය. ඒ හා සසඳන විට පුහුණුව ලැබූ ජනතාවට වඩා උපයා තිබෙන බවයි, නමුත් කොපමණ මේ නිසා පුහුණු හා කොපමණ මේ වේ ජනතාව පුහුණුව සඳහා සංඥා අත්සන්-අප් නැති බව පුහුණුව සඳහා වඩා වෙනස් බව නිසා ද? වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, එය ජනතාව මේ කණ්ඩායම් වැටුප් සන්සන්දනය කිරීම සාධාරණ ද?

සාධාරණ සැසඳීම් ගැන මෙම උත්සුකය එය අත්හදා බැලීම කිසිම අවුලක් නැතිව පොදු ඇස්තමේන්තු කළ නොහැකි බව විශ්වාස කිරීමට ඇතැම් පර්යේෂකයන් යොමු කරයි. මෙම ප්රකාශය ඕනෑවට වඩා දුර යයි. එය අත්හදා බැලීම් සරළ බලපෑම් සඳහා ශක්තිමත්ම සාක්ෂි ඉදිරිපත් කරන බව සැබෑවක් වෙතත්, වටිනා සරළ ඇස්තමේන්තු ලබා දීමට හැකි බව වෙනත් උපාය මාර්ග වේ. පොදු ඇස්තමේන්තු (දත්ත වක්රව නිරීක්ෂණය පිළිබඳ පැමිණිල්ලේ දී) (අත්හදා බැලීම් සම්බන්ධයෙන්) එක්කෝ පහසු හෝ නොහැකි බව හිතන ඒ වෙනුවට, එය ශක්තිමත් සිට බොහෝ දුර ගමනක් ගොස් ඇති කිරීමට සන්තතිය දිගේ වැටී පොදු ඇස්තමේන්තු කිරීම සඳහා උපාය මාර්ග කල්පනා කිරීමට වඩා හොඳ වේ (රූපය 2.4). සන්තති ඇති ශක්තිමත්ම අවසානයේ පාලනය පර්යේෂණ සසම්බාවී ඇත. නමුත් මේ බොහෝ ප්රතිකාර ආණ්ඩු සහ සමාගම් සහයෝගය යථාර්ථවාදී නොවන ප්රමාණයක් අවශ්ය වන හෙයින් බොහෝ විට සමාජ විද්යාත්මක පර්යේෂණ කරන්න අපහසු ය; සරලවම අපි නොහැකි බව බොහෝ පර්යේෂණ වේ. සසම්බාවී පාලනය පර්යේෂණ ශක්තීන් සහ දුර්වලතා දෙකටම මම 4 වන පරිච්ඡේදය සියලු කැප කරනු ඇත, මම සමහර අවස්ථාවල දී, පර්යේෂණාත්මක ක්රම නිරීක්ෂණ කැමති කිරීමට ප්රබල චාරිත්රානුකූල හේතු තිබෙන බව අප තර්ක කරමු.

Figure 2.4: ඇස්තමේන්තු සරළ බලපෑම් සඳහා පර්යේෂණ උපාය මාර්ග සන්තති.

මෙම සන්තතිය දිගේ ගමන් කරමින්, පර්යේෂකයන් පැහැදිලිවම සසම්බාවී නැහැ කොහෙද අවස්ථාද තිබෙනවා. එනම්, පර්යේෂකයන් ඇත්තටම පරීක්ෂණයක නොකර අත්හදා වැනි දැනුම ඉගෙන ගැනීමට උත්සාහ දරමින් සිටිති; ස්වභාවිකව, මෙම ගැටලුව නිරාකරණය වනු ඇත, නමුත් විශාල දත්ත විශාල මෙම තත්වයන් තුළ පොදු තක්සේරු කිරීම් සඳහා ඇති අපේ හැකියාව වැඩි දියුණු කරන ලදි.

සමහර විට ලෝකයේ සසම්භාවිතාව පර්යේෂකයන් සඳහා අත්හදා වගේ දෙයක් නිර්මාණය කිරීමට සිදු එහිදී සැකසුම් ඇත. මෙම සැලසුම් ස්වාභාවික පරීක්ෂණ කැඳවා ඇති අතර, ඔවුන් 2.4.3.1 වගන්තිය විස්තර සලකා බලනු ඇත. ඔවුන් සිදු කරන විට විශාල දත්ත මූලාශ්රයන්-ඒවායේ ස්වභාවය සෑම විටම-හා ඔවුන්ගේ ප්රමාණය-බොහෝ සෙයින් ලක්ෂණ දෙකක් ස්වාභාවික පර්යේෂණ වලින් ඉගෙන ගැනීම අපේ හැකියාව තවත් වැඩි වෙනවා.

තව තවත් ඈත් සසම්බාවී පාලනය අත්හදා බැලීම්වල කරමින්, සමහර විට නැති අපි ස්වභාවික අත්හදා ආසන්න කිරීමට භාවිතා කල හැකි බව ස්වභාවය පවා සිදුවීමකි. මෙම සැකසුම්, අපි හොඳින් පරීක්ෂණයක ආසන්න කිරීමට තැත් කිරීමේ දී-පර්යේෂණාත්මක නොවන දත්ත තුළ සැසඳීම් ඉදිකිරීමට හැක. මෙම මෝස්තර ගැලපෙන ලෙස හැඳින්වේ, ඔවුන් 2.4.3.2 වගන්තිය විස්තර සලකා බලනු ඇත. ස්වභාවික පරීක්ෂණ මෙන්, ගැලපෙන ද විශාල දත්ත මූලාශ්ර වලින් ලැබෙන ප්රතිලාභ බව නිර්මාණය වේ. විශේෂයෙන් ම, දැවැන්ත ප්රමාණයේ-දෙකම නඩු සංඛ්යාව අනුව හා තොරතුරු වර්ගය අනුව නඩුව-අතිශයින් ගැලපෙන පහසුකම් සලසයි. ස්වභාවික පර්යේෂණ හා ගැලපෙන අතර ප්රධාන වෙනස ස්වාභාවික අත්හදා පර්යේෂකයා ප්රතිකාර පවරනු ලැබූ හරහා මෙම ක්රියාවලිය දන්නා සහ එය අහඹු ලෙස විශ්වාස කරන බව ය.

ස්වභාවික පර්යේෂණ හා ගැලපෙන: අත්හදා බැලීම් කරන්න ආශාවන් පොළඹවනු බව සාධාරණ සැසඳීම් පිළිබඳ සංකල්පය ද දෙකක් විකල්ප ක්රම යොදාගත යටින්. මේ ප්රවේශ ඔබ දැනටමත් එම දත්ත ඇතුළත වාඩි සාධාරණ සැසඳීම් සොයා විසින් වක්රව නිරීක්ෂණය දත්ත සරළ බලපෑම් තක්සේරු කිරීමට ඔබට හැකි වනු ඇත.