Finally, differences in sampleimple

Finally, differences in sample
implementation can also lead to overestimation or underestimation
of fertility in both surveys [7, 23]. For instance,
if educated women were accidentally oversampled in the
first survey, fertility would be biased downward.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สุดท้าย ความแตกต่างในตัวอย่างใช้งานยังสามารถนำไป overestimation underestimationของความอุดมสมบูรณ์ในการสำรวจทั้งสอง [7, 23] ตัวอย่างถ้าศึกษาผู้หญิง oversampled ตั้งใจในการสำรวจครั้งแรก ความอุดมสมบูรณ์จะลำเอียงลง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในที่สุดความแตกต่างในตัวอย่างการดำเนินงานนอกจากนี้ยังสามารถนำไปสู่การประเมินค่าสูงหรือเบาของความอุดมสมบูรณ์ทั้งในการสำรวจ[7, 23] ตัวอย่างเช่นถ้าผู้หญิงมีการศึกษาได้รับการตั้งใจ oversampled ในการสำรวจครั้งแรกที่จะได้รับความอุดมสมบูรณ์ลำเอียงลง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สุดท้ายความแตกต่างในการปฏิบัติตัวอย่าง
ยังสามารถนำไปสู่การประเมินมากเกินไปหรือการการประเมินค่าต่ำไป
ความอุดมสมบูรณ์ทั้งในการสำรวจ [ 7 , 23 ) ตัวอย่างเช่น ถ้าศึกษาผู้หญิง

ตั้งใจ oversampled ในการสำรวจครั้งแรก ความอุดมสมบูรณ์จะลำเอียงลง