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察合台語翻譯

質化研究的樂趣地點，恰好就是那不太可能産生，然則事實上又發生的。也就是並說，非對通例有興趣 (不是大家都一樣嗎？)，而是對特例有愛好。生命已夠死板了，為什麼還要專注在平淡上？

許多學生在寫質化論文時都很心虛，指點教員或面試委員也會要肄業生在論文裡面申明並認可質化方法在概化性上的不足。這只可以或許說明，這些人都是質化研究的外行人翻譯

1. 抽樣誤差：基於「機率抽樣」(probability sampling) 的樣本，是代表性的基本，而最完美的是「簡單隨機抽樣」(simple random sampling)。也就是說，不要靠人的智慧 (也就是「配額抽樣」(quota sampling)，非機率抽樣的一種)，因為人的智慧就是神的愚蠢 (聖經說)，最好是將一切交給機率。如許說來，今朝幾近所有碩博士論文的樣本都是「便當抽樣」(convenience sampling) 或是「立意抽樣」(purposive sampling)，在純潔的統計學者看來，連利用一般以常態分配為根蒂根基 (所有的分配到最後都邑變成常態分配，乃至連二項分派也是) 的統計手藝的資格都沒有！況且代表性問題翻譯是以抽樣在量化研究傍邊是一個很主要的問題。
2. 好，那麼即便你真正利用簡單隨機抽樣或是接近簡單隨機抽樣 (例如德律風電腦隨機抽樣)，依然有許多變數會影響翻譯公司的樣本代表性。包括拒訪、訪談的時間可能都是哪些人會接德律風 (是以會有系統化的偏誤)、受訪者扯謊的問題等等翻譯
3. 其他就不要說，還有訪談者的問題，訪談問題設計的問題，等等這些，無一不會影響量化研究的表裏在效度翻譯

「代表性」平常被稱為「可概化水平 (或是可通用化水平)」(generalizability) 或是「外在效度」(external validity)，其中「外在效度」是相對於「內在效度」(internal validity)，也就是因果效度─你的研究發現可以確認兩個變項之間因果關係的水平。「外在效度」則是你的研究發現可以合用於外在其他近似樣本與群體的水平。

其實大可不必如斯翻譯因為你的力量常常也是你的弱點翻譯反之亦然。學術的東西是不能離開這些真谛的。起首是，它是不是是量化研究的氣力，還有非常非常多的身分要考量，一弄不好，別說強項了，還常常變成殘廢翻譯在量化研究傍邊，有一些身分會要挾到研究成果的代表性的問題，包孕：

代表性一貫被視為量化研究的力量，和質化研究的弱點。

所謂的「代表性」(representativeness) 是量化研究傍邊很主要的議題，是一個研究是不是有正當性的根蒂根基，也就是說，他這個研究的結果，他抽樣的樣本，可以代表他的母體翻譯例如說，有一萬萬人有投票權，但是依照統計理論，翻譯公司只要抽樣兩三千人就能夠在必然水平的誤差範圍以內具有代表性，而這就是統計利害的地方，是以也是量化研究的氣力地點。

固然，市場查詢拜訪是對通例有愛好，因為要去那眾多平凡的人傍邊賺錢。但是即使是市場查詢拜訪，此刻不也要注厚利基市場？！

固然，說完這些，並不自動示意，質化研究的抽樣就會具有代表性。其實是如許，所有的統計數據都從平均數開始，也就是說，量化研究的興趣在於領會遍及的通性，整體梗概是若何。它固然也討論離散的狀況，也就是以標準差為根蒂根基，但是脫離平均數愈遠 (愈多標準差)，它發生的機率也就愈小 (面積愈小)，愈不成能。