3.3.3 কস্ট

সার্ভের মুক্ত হয় না, এবং এই একটি বাস্তব বাধ্যতা হয়.

এ পর্যন্ত, আমি সংক্ষেপে মোট জরিপ ত্রুটি কাঠামো, যা নিজেই বই দৈর্ঘ্য চিকিত্সার বিষয় পর্যালোচনা করেছি (Weisberg 2005; Groves et al. 2009) . খরচ: যদিও এই কাঠামোর ব্যাপক, এটা সাধারণত একটি গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টর বাদ গবেষকরা ঘটায়. যদিও খরচ যা হয় সময় বা পরিমাপ করা যায় টাকা হয় কদাচিৎ স্পষ্টভাবে একাডেমিক গবেষকদের আলোচনা, এটা একটি বাস্তব বাধ্যতা যে আমরা আমাদের বিপদের সময়ে উপেক্ষা হয়. বস্তুত, বরং সমগ্র জনসংখ্যার তুলনায় মানুষের কারণ গবেষকরা সাক্ষাত্কারে নমুনার অর্থ সংরক্ষণ করতে হয়. এভাবে খরচ জরিপ গবেষণার প্রক্রিয়া মৌলিক (Groves 2004) . যখন সম্পূর্ণরূপে উপেক্ষা খরচ ত্রুটি কমানোর একটি একমনা ভক্তি আমাদের বৃহত্তর স্বার্থে সবসময় নয়.

ত্রুটি হ্রাস সঙ্গে একটি আবেশ সীমাবদ্ধতার স্কট Keeter এবং সহকর্মীদের যুগান্তকারী গবেষণায় দ্বারা চিত্রিত করা হয় (2000) অর্ডার টেলিফোন সার্ভে অ প্রতিক্রিয়া কমানোর জন্য ব্যয়বহুল ফিল্ড অপারেশন প্রভাব. Keeter এবং সহকর্মীদের "কঠোর" পদ্ধতি ব্যবহার করে দুই যুগপত সার্ভে, এক "স্ট্যান্ডার্ড" পদ্ধতি এবং এক ব্যবহার দৌড়ে. যদিও "কঠোর" পদ্ধতি অ প্রতিক্রিয়া কম হারে উত্পাদন করেনি, উভয় নমুনা থেকে অনুমান মূলত একই ছিল. যাইহোক, "কঠোর" পদ্ধতি মোটামুটিভাবে দুইবার হিসাবে অনেক খরচ এবং যতদিন 8 বার নেন. আমরা 2 যুক্তিসংগত সার্ভে বা 1 আদিম জরিপ সঙ্গে ভাল আছেন? কি 10 যুক্তিসংগত সার্ভে বা 1 আদিম জরিপ সম্পর্কে? কি 100 যুক্তিসংগত সার্ভে বা 1 আদিম জরিপ সম্পর্কে? কিছু সময়ে খরচ সুবিধার অস্পষ্ট, অ নির্দিষ্ট মান সম্পর্কে উদ্বেগ গুরুত্বে অতিক্রম করা উচিত নয়.

ডিজিটাল বয়স দ্বারা নির্মিত সুযোগ অনেকেই অনুমান স্পষ্টত কম ত্রুটি আছে তৈরি সম্পর্কে নয়. বরং, এই সুযোগ অনুমান সস্তা এবং দ্রুততর তৈরি চলেছেন, কিন্তু সম্ভবত ত্রুটি বর্তমানে উচ্চতর বা কঠিন পরিমাপ করা হয় সঙ্গে. এই অধ্যায়ে উদাহরণ কয়েক অনেক দেখাতে হবে, গবেষক মানের অন্য মাত্রা খরচে ত্রুটি কমানোর সঙ্গে একটি একক সংস্কারমুক্ত আবেশ পীড়াপীড়ি উত্তেজনাপূর্ণ সুযোগ উপর ফসকান যাচ্ছি. নতুন পন্থা উপস্থাপনা (অনুচ্ছেদ 3.4), নতুন পন্থা পরিমাপ (অনুচ্ছেদ 3.5), এবং নতুন কৌশল সার্ভে মিশ্রন জন্য: মোট জরিপ ত্রুটি ফ্রেমওয়ার্ক সম্পর্কে এই পটভূমি দেওয়া, আমরা এখন জরিপ গবেষণার তৃতীয় যুগের তিনটি প্রধান অঞ্চলে চালু হবে ডিজিটাল ট্রেস সঙ্গে (অনুচ্ছেদ 3.6).