Грешка без вземане на проби - преглед, механика, типове

Грешка без вземане на проби се отнася до грешка, която възниква в резултат на събирането на данни, което кара данните да се различават от истинските стойности. Тя се различава от грешката на извадката, която е всяка разлика между стойностите на извадката Случайна променлива Случайна променлива (стохастична променлива) е вид променлива в статистиката, чиито възможни стойности зависят от резултатите от дадено случайно явление и универсалните стойности, които могат да доведат от ограничен размер на извадката.

Грешка без вземане на проби

Грешката без вземане на проби може да има различни форми, включително грешка при липса на отговор, грешка в измерването, грешка на интервюиращия, грешка в настройката и грешка при обработката.

Механика на грешка без вземане на проби

Грешка без вземане на проби може да възникне, когато се вземе извадка или цяла популация (преброяване). Той попада в две категории:

1. Случайни грешки

Случайните грешки са грешки, които не могат да бъдат отчетени и просто се случват. В статистическите изследвания се смята, че всяка случайна грешка се компенсира взаимно, така че те са малко или никакво безпокойство.

2. Систематични грешки

Систематичните грешки засягат извадката от изследването и в резултат на това често създават безполезни данни. Систематичната грешка е последователна и повторяема, така че създателите на изследването трябва да положат много внимание, за да смекчат такава грешка.

Грешки без вземане на проби могат да възникнат от няколко аспекта на изследването. Най-често срещаните грешки без вземане на проби включват грешки при въвеждане на данни, предубедени въпроси и вземане на решения, липса на отговори, невярна информация и неподходящ анализ.

Видове грешки без вземане на проби

Има няколко вида грешки без вземане на проби, включително:

1. Грешка при липса на отговор

Грешка при липса на отговор е причинена от разликите между хората, които са избрали да участват в сравнение с хората, които не участват в дадено проучване. С други думи, съществува, когато на хората се дава възможност да участват, но решат да не участват, следователно резултатите от тяхното проучване не са включени в данните.

2. Грешка в измерването

Грешка в измерването се отнася до всички грешки, свързани с измерването на всяка единица за вземане на проби, за разлика от грешките, свързани с начина, по който са избрани. Грешката често възниква, когато има объркващи въпроси, нискокачествени данни поради умора от извадката (т.е. някой е уморен да участва в проучване) и нискокачествени инструменти за измерване Ниво на измерване В статистиката нивото на измерване е класификация, която се отнася стойностите, които са присвоени на променливи помежду си. С други думи, ниво на.

3. Грешка на интервюиращия

Грешка при интервюиращия възниква, когато интервюиращият (или администраторът) допусне грешка при запис на отговор. При качествено изследване интервюиращият може да накара респондента да отговори по определен начин. При количествените изследвания интервюиращият може да зададе въпроса по различен начин, което води до различен краен резултат.

4. Грешка в настройката

Грешка в настройката описва ситуация, при която анализът на данните ги настройва по такъв начин, че да не е напълно точен. Формите за корекция на грешки включват грешки при претегляне на данните, почистване на данни и приписване.

5. Грешка при обработката

Грешка при обработката възниква, когато има проблем с обработката на данните, който причинява някаква грешка. Пример ще бъде, ако данните са въведени неправилно или ако файлът с данни е повреден.

Грешка при вземане на проби срещу грешка, която не е взета

Често в подобен контекст се използват грешки при вземане на проби и грешки без вземане на проби, но има някои съществени разлики между двете концепции. Те включват:

1. Грешка при вземане на проби може да възникне дори когато не е допусната очевидна грешка, за разлика от грешката без вземане на проби, която възниква, когато възникне грешка.

2. Грешка при вземане на проби възниква, когато пробата не е представителна за универсалната истина, докато несемплиращата грешка е специфична за определен дизайн на изследването.

3. Грешката при вземане на проби може да бъде значително намалена, тъй като размерът на пробата се увеличава, но несемплиращата грешка изисква повече методични процеси за намаляване.

4. Грешката при вземането на проби често се причинява от вътрешни фактори, докато грешката при вземането на проби се причинява от външни фактори, които не са изцяло свързани с проучване, проучване или преброяване.

Как да намалим грешките

Намаляването на грешката без вземане на проби не е толкова лесно постижимо, колкото намаляването на грешката на вземане на проби. С грешка в извадката можете да намалите риска от грешка, като просто увеличите размера на извадката. Тя няма да работи при грешка без вземане на проби, която често е много трудна за откриване и отстраняване (освен ако не се обърне много методично внимание на източника на грешката).

За да се намали ефективно грешката без вземане на проби, много внимателно трябва да се вземат предвид онези, които проектират проучването, за да се гарантира валидността на резултатите. Като такъв изследователят може да проектира механизъм в изследването, за да намали грешката, като впоследствие не въведе друга грешка.

Например изследователят може да плати на индивида бонус в зависимост от точността на въвеждането на данните му или може да заснеме всички интервюта, за да гарантира, че интервюиращият остава на тема и на сценарий.

Как да намалим грешките

Допълнителни ресурси

Finance е официалният доставчик на сертифициран банков и кредитен анализатор (CBCA) ™ Сертифициране на CBCA ™ Сертифицираният банков и кредитен анализатор (CBCA) ™ е глобален стандарт за кредитни анализатори, който обхваща финанси, счетоводство, кредитен анализ, анализ на паричните потоци, моделиране на завети, изплащане на заеми и др. програма за сертифициране, предназначена да превърне всеки във финансов анализатор от световна класа.

За да ви помогнем да станете финансов анализатор от световна класа и да развиете кариерата си до пълния си потенциал, тези допълнителни ресурси ще бъдат много полезни:

  • Клъстерно вземане на проби Клъстерно вземане на проби В статистиката клъстерното вземане на проби е метод за вземане на проби, при който цялата популация от изследването е разделена на външно хомогенни, но вътрешно
  • Параметър Параметър Параметърът е полезен компонент на статистическия анализ. Той се отнася до характеристиките, които се използват за определяне на дадена популация. Свикнало е да
  • Пристрастие при подбора на извадката Пристрастие при подбора на извадката Пристрастието при подбора на пробата е пристрастието, което е резултат от неуспеха да се осигури правилното рандомизиране на извадка от популация. Недостатъците на подбора на пробата
  • Грешка от тип I Грешка от тип I При тестване на статистическа хипотеза грешка от тип I е по същество отхвърлянето на истинската нулева хипотеза. Грешката от тип I е известна още като false