ဘက်လိုက်မှုစစ်ဆေးခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

လေ့လာမှုတစ်ခု၏ဒေတာ ကို စုဆောင်းရာတွင် အချို့သောလူဦးရေနမူနာတွင် အခြားသူများထက် ပါဝင်နိုင်ခြေပိုများသည့်ပုံစံဖြင့် စိစစ်ခြင်းဘက်လိုက်မှု ဖြစ်ပေါ်သည်။

၎င်းသည် ပစ်မှတ်လူဦးရေကို ကိုယ်စားမပြုသော နမူနာများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပြီး၊ နမူနာမှ ရလဒ်များကို လူဦးရေသို့ ယေဘုယျဖော်ပြရန် ခက်ခဲစေသည်။

Verification Bias ၏ ဥပမာများ

ဤသည်မှာ မတူညီသောအခြေအနေများတွင် စိစစ်ရေးဘက်လိုက်မှု၏ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။

1. ရောဂါအဖြစ်များ

သုတေသီများသည် သတ်မှတ်နိုင်ငံတစ်ခုတွင် ရောဂါအဖြစ်များကြောင်း ခန့်မှန်းလိုသည်ဆိုပါစို့။ အချက်အလက်စုဆောင်းရန်အတွက် နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းရှိ ပြည်သူများအား နီးစပ်ရာဆေးရုံသို့ သွား၍ ရောဂါစစ်ဆေးမှုခံယူရန် တောင်းဆိုကြသည်။

ပိုချမ်းသာပြီး ဆေးရုံတက်နိုင်သူ/ ဆေးရုံဧရိယာတွင်နေထိုင်သူများသည် စစ်ဆေးမှုပိုမိုခံရနိုင်သောကြောင့် စိစစ်ရေးဘက်လိုက်မှုသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ဤနိုင်ငံရှိ ဆင်းရဲသော လူဦးရေထက် ချမ်းသာသောသူများတွင် ရောဂါပိုမိုဖြစ်ပွားနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။

သို့သော်လည်း၊ ချမ်းသာသောနေထိုင်သူများသည် နမူနာဒေတာတွင် ရိုးရိုးသာမန်ပါဝင်နိုင်ဖွယ်ရှိကြောင်း တွေ့ရှိရသောကြောင့် ဤရလဒ်သည် လွဲမှားစေပါသည်။

2. အခွန်တိုးမြှင့်မှုအတွက် ပံ့ပိုးမှု

ကျောင်းဘုတ်အဖွဲ့သည် ကျောင်းအားကစားအဖွဲ့များအတွက် ရန်ပုံငွေပိုမိုပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် အခွန်ကောက်ခံမှုကို မြှင့်တင်ပေးမည့် ကျောင်းခရိုင်ရှိ အိမ်ထောင်စုအချိုးကို ခန့်မှန်းလိုသည်ဆိုပါစို့။ အချက်အလက်စုဆောင်းရန်အတွက် သောကြာညတွင် ကျောင်းဘောလုံးပွဲ၌ မိဘများအား အင်တာဗျူးမည်ဖြစ်သည်။

ဂိမ်းရှိမိဘများသည် ဘောလုံးအသင်းတွင်ရှိသော ကလေးတစ်ဦးရှိနိုင်သောကြောင့် စိစစ်ခြင်းဘက်လိုက်မှုသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် ကျောင်းခရိုင်၏ပုံမှန်အိမ်ထောင်စုများထက် အခွန်တိုးမြှင့်မှုကို ပံ့ပိုးရန် အလားအလာများစွာရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ .

ဆိုလိုသည်မှာ အခွန်တိုးပေးသည့် စစ်တမ်းကောက်ယူထားသော အိမ်ထောင်စုများ၏ အချိုးအစားသည် လူဦးရေတစ်ခုလုံးအတွက် အခွန်တိုးပေးသည့် အိမ်ထောင်စုအချိုးနှင့် ကိုက်ညီမှုမရှိကြောင်း ဆိုလိုသည်။

ဘက်လိုက်မှုစစ်ဆေးခြင်းကို ဘယ်လိုကာကွယ်မလဲ။

စိစစ်ရေးဘက်လိုက်မှုကို ရှောင်ရှားရန် အရိုးရှင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ လူဦးရေ၏အဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးစီကို နမူနာတွင် ထည့်သွင်းရန် အခွင့်အလမ်းတူညီစေမည့် နမူနာပုံစံကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။

သင့်လျော်သော နမူနာပုံစံများ ဥပမာများ ပါဝင်သည်-

• ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာ
• အချိုးကျ ကျပန်းနမူနာ
• အစုလိုက်အပြုံလိုက် ကျပန်းနမူနာ
• စနစ်ကျနမူနာ

ဤနည်းလမ်းတစ်ခုစီတွင်၊ နမူနာတွင် ပေးထားသောလူဦးရေ၏အဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးပါဝင်နိုင်ခြေသည် တူညီသည်။

ဆိုလိုသည်မှာ ဤနည်းလမ်းတစ်ခုစီသည် ရရှိသောနမူနာသည် ပစ်မှတ်လူဦးရေကို ကိုယ်စားပြုသည့် အခွင့်အလမ်းများကို တိုးမြှင့်ပေးသည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာမှရလာဒ်များကို အလုံးစုံလူဦးရေအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် သုတေသနတွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အခြားသော ဘက်လိုက်မှုများ၏ ရှင်းလင်းချက်များကို ပေးဆောင်သည်-

• တုံ့ပြန်မှုမရှိသော ဘက်လိုက်မှု
• ဘက်လိုက်မှု လျှော့နည်းခြင်း။
• ပြောင်းလဲနိုင်သော ဘက်လိုက်မှုကို ချန်လှပ်ထားသည်။
• ဘက်လိုက်မှု အကိုးအကား
• စုစည်းမှုဘက်လိုက်မှု