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偶然误差和系统误差

是不是有我们容易忽视的方法上的错误? 前面我们已经描述了多个容易混淆因素的问题。 在理论上, 我们可以运用象ANCOVA 或结构方程模型(诺曼底和斯堪米地 2000)等方法去统计地处理多个互相影响因素的问题。但它们解释起来较为困难。如果我们想要回答诸如"这种昂贵的小组教学真的比自学或演讲更能培养出好的医生吗？"这样的问题时，我们不可能孤立地去考虑小组里每个单个影响因素。我们同样也许很难回答关于学校教育作用这样最基本的问题, 因为我们没有足够的学生样本保证，很难甄别出不同教育方法的重要区别。

任意错误和系统误差是那里我们俯视的方法学缺点? 我们已经描述一- 多个迷惑因素的问题。但是, 在理论上, 我们能统计地应付多个互动的因素运用方法象ANCOVA 或结构等式塑造(诺曼底人和Schmidt 2000) 。但它使解释困难。如果我们想要回答问题如"比自已被引导的指示或演讲路线将这个昂贵的小小组真正地教产物更好医生", 它不能是可能隔绝小小组的唯一作用。另外, 我们也许有问题回答对教育的作用的最基本的问题在我们自己的学校, 因为我们不能简单地有学生足够大抽样保证足够的电力查出一个教育上重要区别。

偶然误差和系统误差

我们是不是正在忽视一些方法上的错误? 前面我们已经描述了多个容易混淆因素的问题。 在理论上, 我们可以运用象ANCOVA 或结构方程模型(诺曼底和斯堪米地 2000)等方法去统计地处理多个互相影响因素的问题。但它们解释起来较为困难。如果我们想要回答诸如"这种昂贵的小组教学真的比自学或演讲更能培养出好的医生吗？"这样的问题时，我们不可能孤立地去考虑小组里每个单个影响因素。我们同样也许很难回答关于学校教育作用这样最基本的问题, 因为我们没有足够的学生样本保证，很难甄别出不同教育方法的重要区别。