Pogreška neuzorkovanja odnosi se na pogrešku koja proizlazi iz rezultata prikupljanja podataka, zbog čega se podaci razlikuju od stvarnih vrijednosti. Razlikuje se od pogreške uzorkovanja, koja je bilo koja razlika između vrijednosti uzorka Slučajna varijabla Slučajna varijabla (stohastička varijabla) vrsta je varijable u statistici čije moguće vrijednosti ovise o ishodima određene slučajne pojave i univerzalnim vrijednostima koje mogu rezultirati iz ograničene veličine uzorkovanja.
Pogreška neuzorkovanja može se pojaviti u različitim oblicima, uključujući pogrešku neodgovora, pogrešku mjerenja, pogrešku anketara, pogrešku prilagodbe i pogrešku obrade.
Mehanika pogreške u uzorkovanju
Pogreška u uzorkovanju može nastati kada se uzme uzorak ili cijela populacija (popis stanovništva). Podpada u dvije kategorije:
1. Slučajne pogreške
Slučajne pogreške su pogreške koje se ne mogu uzeti u obzir, a jednostavno se događaju. U statističkim studijama vjeruje se da se svaka slučajna pogreška međusobno nadoknađuje, općenito govoreći, tako da ih malo ili nimalo ne zabrinjava.
2. Sustavne pogreške
Sustavne pogreške utječu na uzorak studije i kao rezultat toga često će stvoriti beskorisne podatke. Sustavna je pogreška dosljedna i ponovljiva, pa kreatori studije moraju dobro paziti da takvu pogrešku ublaže.
Pogreške u uzorkovanju mogu se pojaviti iz nekoliko aspekata studije. Najčešće pogreške u uzorkovanju uključuju pogreške u unosu podataka, pristrana pitanja i donošenje odluka, neodgovore, lažne informacije i neprimjerenu analizu.
Vrste pogrešaka u uzorkovanju
Postoji nekoliko vrsta pogrešaka koje nisu uzorkovanje, uključujući:
1. Pogreška neodgovora
Pogrešku u neodazivanju uzrokuju razlike između ljudi koji su odlučili sudjelovati u usporedbi s ljudima koji ne sudjeluju u datoj anketi. Drugim riječima, postoji kad se ljudima da mogućnost sudjelovanja, ali odluče da ne sudjeluju, stoga se njihovi rezultati ankete ne uključuju u podatke.
2. Pogreška mjerenja
Pogreška mjerenja odnosi se na sve pogreške koje se odnose na mjerenje svake jedinice uzorkovanja, za razliku od pogrešaka koje se odnose na način na koji su odabrane. Pogreška se često javlja kada postoje zbunjujuća pitanja, nekvalitetni podaci zbog zamora uzorkovanja (tj. Netko je umoran od anketiranja) i nekvalitetni alati za mjerenje Razina mjerenja U statistikama, razina mjerenja je klasifikacija koja se odnosi vrijednosti koje se međusobno dodjeljuju varijablama. Drugim riječima, razina.
3. Pogreška anketara
Pogreška anketara javlja se kada anketar (ili administrator) pogriješi prilikom snimanja odgovora. U kvalitativnom istraživanju, anketar može navesti ispitanika da odgovori na određeni način. U kvantitativnom istraživanju anketar može postaviti pitanje na drugačiji način, što dovodi do drugačijeg krajnjeg rezultata.
4. Pogreška prilagodbe
Pogreška prilagodbe opisuje situaciju u kojoj se analizom podataka podešava na takav način da nije u potpunosti točna. Oblici pogreške prilagodbe uključuju pogreške pri ponderiranju podataka, čišćenju podataka i imputaciji.
5. Pogreška u obradi
Pogreška u obradi nastaje kada postoji problem s obradom podataka koji uzrokuje neku vrstu pogreške. Primjer će biti ako su podaci uneseni pogrešno ili ako je datoteka podataka oštećena.
Pogreška uzorkovanja u odnosu na pogrešku uzorkovanja
Često se pogreška uzorkovanja i pogreška neuzorkovanja koriste u sličnom kontekstu, ali postoje neke ključne razlike između oba koncepta. Oni uključuju:
1. Pogreška uzorkovanja može nastati čak i kada nije učinjena očita pogreška, za razliku od pogreške neuzorkovanja koja nastaje kad se pogreška dogodi.
2. Pogreška uzorkovanja javlja se kada uzorak nije reprezentativan za univerzalnu istinu, dok je pogreška uzorkovanja specifična za određeni dizajn studije.
3. Pogreška uzorkovanja može se uvelike smanjiti kako se veličina uzorka povećava, ali pogreška uzorkovanja zahtijeva više metodičkih procesa za smanjenje.
4. Pogrešku u uzorkovanju često uzrokuju unutarnji čimbenici, dok pogrešku u uzorkovanju uzrokuju vanjski čimbenici koji nisu u potpunosti povezani s anketom, istraživanjem ili popisom stanovništva.
Kako smanjiti pogreške
Smanjivanje pogreške u uzorkovanju nije tako lako postići kao smanjenje pogreške u uzorkovanju. Pomoću pogreške uzorkovanja možete smanjiti rizik pogreške jednostavnim povećanjem veličine uzorka. Neće raditi za pogrešku u uzorkovanju, koju je često vrlo teško otkriti i ukloniti (osim ako se izvor pogreške ne posveti vrlo metodički).
Da bi se učinkovito smanjile pogreške u uzorkovanju, oni koji dizajniraju studiju moraju vrlo pažljivo razmotriti kako bi osigurali valjanost rezultata. Kao takav, istraživač može dizajnirati mehanizam u studiju kako bi smanjio pogrešku, a da naknadno ne uvodi drugu pogrešku.
Na primjer, istraživač može pojedincu platiti bonus ovisno o točnosti unosa podataka ili može snimiti sve intervjue kako bi osigurao da anketar ostane na temi i na scenariju.
Dodatni resursi
Finance je službeni pružatelj usluga certificiranog bankarskog i kreditnog analitičara (CBCA) ™ CBCA ™ certificiranje Akreditacija certificiranog bankarskog i kreditnog analitičara (CBCA) ™ globalni je standard za kreditne analitičare koji pokriva financije, računovodstvo, kreditnu analizu, analizu novčanog toka, modeliranje saveza, otplata zajma i još mnogo toga. program certificiranja, osmišljen kako bi pretvorio bilo koga u financijskog analitičara svjetske klase.
Kako bi vam pomogli da postanete financijski analitičar svjetske klase i unaprijedite svoju karijeru u najvećoj mogućoj mjeri, sljedeći će vam resursi biti od velike pomoći:
- Uzorkovanje klastera Uzorkovanje klastera U statistikama, klaster uzorkovanje je metoda uzorkovanja u kojoj se cijela populacija studije dijeli na vanjske homogene, ali interno
- Parametar Parametar Parametar je korisna komponenta statističke analize. Odnosi se na karakteristike koje se koriste za definiranje određene populacije. Navikao je na
- Nepristranost odabira uzorka Nepristranost odabira uzorka Nepristranost odabira uzorka je pristranost koja proizlazi iz neuspjeha da se osigura pravilna randomizacija uzorka populacije. Mane odabira uzorka
- Pogreška tipa I Pogreška tipa I Pri testiranju statističkih hipoteza, pogreška tipa I u osnovi je odbacivanje istinske nultih hipoteza. Pogreška tipa I također je poznata kao lažna