Metrics Shape Our Beliefs and Infer

Metrics Shape Our Beliefs and Inferences

Social scientists often blithely use easily accessible numbers, like GDP, as a basis of their empirical models, without enquiring sufficiently into the limitations and biases in the metrics. Flawed or biased statistics can lead us to make incorrect inferences.

if there are systematic measurement errors in, say, the output of the public sector, inferences made about the consequences of a large public sector on overall economic performance may be biased, simply because the larger the sector, the more the distortion.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวัดรูปร่างของเราความเชื่อและ Inferencesนักสังคมมักฝ่ายใช้เลขง่าย เช่น GDP เป็นพื้นฐานรุ่นเชิงประจักษ์ โดย enquiring พอเป็นข้อจำกัดและควรในการวัด ข้อผิดพลาด หรือ biased สถิติสามารถนำเราทำ inferences ไม่ถูกต้อง ถ้ามีข้อผิดพลาดของระบบวัดใน บอก ผลลัพธ์ของภาครัฐ inferences เกี่ยวกับผลกระทบของภาครัฐขนาดใหญ่ประสิทธิภาพของเศรษฐกิจโดยรวมอาจจะลำเอียง เพียงเพราะภาคใหญ่ เพี้ยนมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวชี้วัดความเชื่อของเรารูปร่างและการหาข้อสรุปนักวิทยาศาสตร์สังคมมักจะ blithely ใช้ตัวเลขที่สามารถเข้าถึงได้ง่ายเช่น GDP ซึ่งเป็นพื้นฐานของแบบจำลองเชิงประจักษ์ของพวกเขาโดยไม่ต้องสอบถามพอเข้าไปในข้อ จำกัด และอคติในตัวชี้วัด สถิติข้อบกพร่องหรือลำเอียงสามารถนำเราไปทำให้การหาข้อสรุปไม่ถูกต้อง. หากมีข้อผิดพลาดในการวัดระบบในการพูด, การส่งออกของภาครัฐ, การหาข้อสรุปที่ทำเกี่ยวกับผลกระทบของภาครัฐที่มีขนาดใหญ่เกี่ยวกับประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจโดยรวมอาจจะลำเอียงเพียงเพราะ ขนาดใหญ่ภาคที่มากกว่าที่บิดเบือน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความเชื่อและการอนุมานจากรูปร่างนักวิทยาศาสตร์ทางสังคมมักจะ blithely ใช้สามารถเข้าถึงได้ง่าย ตัวเลข เช่น GDP เป็นพื้นฐานของแบบจำลองเชิงประจักษ์ของพวกเขาโดยไม่ต้องสอบถามอย่างเพียงพอในข้อจำกัดและอคติในมาตรวัด ข้อบกพร่องหรือลำเอียงสถิติสามารถนำเราให้ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องหากมีข้อผิดพลาดในการวัดระบบ กล่าวว่า การส่งออกของภาครัฐ ใช้ทำเกี่ยวกับผลกระทบของภาคสาธารณะขนาดใหญ่สมรรถนะทางเศรษฐกิจโดยรวมอาจจะอคติ เพียงเพราะมีภาค ยิ่งเพี้ยน