حول الاستدلال الوصفي الصحيح من عينة غير احتمالية

نبحث في الشروط التي يمكن من خلالها أن يستند الاستدلال الوصفي مباشرةً على التوزيع الملحوظ في عينة غير احتمالية، تحت كل من نهجي النموذج القائم على السوبر-سكان والنمذجة شبه العشوائية. يكشف استعراض أساليب التقدير الحالية أن الصياغة التقليدية لهذه الشروط قد تكون غير كافية بسبب المشكلات المحتملة للتغطية المنقوصة أو التباين غير المتجانس في المتوسط بالنسبة للنموذج المفترض. نقوم بصياغة شروط موحدة قابلة للتطبيق على كلا النوعين من نهج النمذجة. يتم مناقشة الصعوبات في التحقق التجريبي من الشروط المطلوبة، بالإضافة إلى أساليب الاستدلال الصحيحة باستخدام العينات الاحتمالية التكميلية. الرسالة الأساسية هي أن العينات الاحتمالية قد تظل ضرورية في بعض المواقف، من أجل ضمان صحة الاستدلال الوصفي، ولكن يمكن أن تكون أقل تطلبًا من حيث الموارد في ظل وجود عينة غير احتمالية كبيرة.