Political risk assessment models ar

Political risk assessment models are often comparative, and it is difficult to procure the same data for different countries when the data is subjective. Much of the data gatl1ered is in the form of opinions, which are highly subjective and can frequently be biased. Interviewed "insiders" (that is, residents or citizens of the country being studied) may be biased toward the country or biased against the home country of the interviewer. Given that this is the case, different studies of the same country will often deliver vastly different results. Apart from potential biases, expert interviewees may simply attach different meanings to variables or interpret questions differently, thereby introducing unintended biases.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Model-model penilaian risiko politik sering perbandingan, dan sulit untuk mendapatkan data yang sama untuk negara yang berbeda ketika data subyektif. Banyak data gatl1ered adalah dalam bentuk pendapat, yang sangat subjektif dan sering menjadi bias. Diwawancarai "orang dalam" (yaitu penduduk atau warga negara yang sedang dipelajari) mungkin bias terhadap negara atau bias terhadap negara asal dari pewawancara. Mengingat bahwa hal ini terjadi, studi yang berbeda dari negara yang sama akan sering memberikan hasil yang sangat berbeda. Selain dari potensi bias, ahli diwawancarai mungkin hanya melampirkan arti yang berbeda untuk variabel atau menafsirkan pertanyaan berbeda, dengan demikian memperkenalkan bias yang tidak diinginkan.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

model penilaian risiko politik sering komparatif, dan sulit untuk mendapatkan data yang sama untuk negara yang berbeda saat data subjektif. Banyak data gatl1ered adalah dalam bentuk pendapat, yang sangat subjektif dan sering dapat menjadi bias. Diwawancarai "orang dalam" (yaitu, warga atau warga negara yang diteliti) dapat condong ke negara atau bias terhadap negara asal dari pewawancara. Mengingat bahwa hal ini terjadi, studi yang berbeda dari negara yang sama akan sering memberikan hasil yang sangat berbeda. Terlepas dari potensi bias, diwawancarai ahli mungkin hanya melampirkan arti yang berbeda untuk variabel atau menafsirkan pertanyaan berbeda, sehingga memperkenalkan bias yang tidak diinginkan.