ເສດຖາມິຕິ ແລະ ພາລະກິດການຄົ້ນຫາ "ຄວາມຈິງ" ຈາກກຸ່ມຕົວຢ່າງ

 ເສດຖາມິຕິ (Econometrics) ແມ່ນຊຸດເຄື່ອງມືທາງສະຖິຕິທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອປະເມີນ ແລະ ວັດແທກຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງຕົວປ່ຽນທີ່ພວກເຮົາສົນໃຈ. ຕົວຢ່າງທີ່ຄລາສສິກທີ່ສຸດແມ່ນການສຶກສາຜົນກະທົບຂອງ ການສຶກສາ ຕໍ່ ຄ່າຈ້າງ. ໃນທາງທິດສະດີ, ພວກເຮົາອາດຈະເຊື່ອວ່າການຮຽນຫຼາຍຂຶ້ນຈະເຮັດໃຫ້ລາຍໄດ້ສູງຂຶ້ນ, ແຕ່ເສດຖາມິຕິຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາ "quantify" ຫຼື ປ່ຽນຄວາມເຊື່ອນັ້ນໃຫ້ເປັນຕົວເລກທີ່ຊັດເຈນ ເຊັ່ນ: ການຮຽນເພີ່ມ 1 ປີ ຈະເຮັດໃຫ້ຄ່າຈ້າງເພີ່ມຂຶ້ນສະເລ່ຍ 100 ໂດລາ.

ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນພວກເຮົາບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຂອງ "ປະຊາກອນ" (Population) ທັງໝົດໄດ້. ຕົວຢ່າງ: ຖ້າເຮົາຢາກຮູ້ຄວາມສຳພັນຂອງຄ່າຈ້າງໃນທົ່ວປະເທດ, ເຮົາບໍ່ສາມາດໄປເກັບຂໍ້ມູນຂອງທຸກຄົນໄດ້. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາຈຶ່ງຕ້ອງໃຊ້ "ກຸ່ມຕົວຢ່າງ" (Sample) ທີ່ໄດ້ມາຈາກການສຸ່ມ. ເປົ້າໝາຍຂອງພວກເຮົາແມ່ນການໃຊ້ເຄື່ອງມືທາງສະຖິຕິກັບກຸ່ມຕົວຢ່າງເພື່ອຄາດຄະເນ "ພາຣາມີເຕີ" (Parameters) ຂອງປະຊາກອນ ເຊັ່ນຄ່າ Beta ($\beta$) ເຊິ່ງແທນຜົນກະທົບສະເລ່ຍຂອງການສຶກສາ.

ໃນແບບຈຳລອງເສດຖາມິຕິ, ພວກເຮົາຍັງມີຕົວປ່ຽນທີ່ເອີ້ນວ່າ "Error term (u)" ເຊິ່ງລວມເອົາປັດໄຈອື່ນໆທີ່ສົ່ງຜົນຕໍ່ຄ່າຈ້າງແຕ່ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ນຳມາຄິດໄລ່ໂດຍກົງ ເຊັ່ນ: ບ່ອນຢູ່ອາໄສ, ຄວາມສົນໃຈສ່ວນຕົວ ຫຼື ພອນສະຫວັນ. ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງເສດຖາມິຕິ ແລະ ວິທະຍາສາດທົ່ວໄປ (Hard Science) ຄື ເຮົາບໍ່ສາມາດເຮັດການທົດລອງໃນຫ້ອງແລັບທີ່ຄວບຄຸມທຸກປັດໄຈໃຫ້ຄົງທີ່ໄດ້, ເຮົາຈຶ່ງຕ້ອງເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ເກີດຂຶ້ນຕາມທຳມະຊາດ (Non-experimental data). ດັ່ງນັ້ນ, ຜົນທີ່ໄດ້ຈາກກຸ່ມຕົວຢ່າງອາດຈະມີຄວາມຄາດເຄື່ອນທີ່ເອີ້ນວ່າ "Sampling Error" ແລະ ໜ້າທີ່ຂອງເສດຖາມິຕິຄືການໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດນີ້ໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ.