Doporučená, 2021

Redakce Choice

Rozdíl mezi vzorkováním a chybou bez vzorkování

Chyba vzorkování je taková, která se vyskytuje v důsledku nereprezentativnosti vzorku vybraného pro pozorování. Na druhou stranu chyba, která není vzorkováním, je chyba způsobená lidskou chybou, jako je chyba při identifikaci problému, použité metodě nebo postupu atd.

Ideální výzkumný záměr se snaží kontrolovat různé typy chyb, ale existují některé potenciální zdroje, které mohou ovlivnit. V teorii vzorkování může být celková chyba definována jako variace mezi střední hodnotou parametru populace a pozorovanou průměrnou hodnotou získanou ve výzkumu. Celková chyba může být rozdělena do dvou kategorií, tj. Chyba vzorkování a chyba bez vzorkování.

V tomto úryvku článku můžete podrobně nalézt důležité rozdíly mezi vzorkováním a chybou bez odběru vzorků.

Srovnávací graf

Základ pro porovnáníChyba vzorkováníChyba bez vzorkování
VýznamChyba vzorkování je typ chyby, k níž dochází v důsledku výběru vzorku, který dokonale nepředstavuje požadovanou populaci.Došlo k chybě v důsledku jiných zdrojů než vzorkování, zatímco provádění průzkumných činností je označováno jako chyba bez vzorkování.
ZpůsobitOdchylka mezi průměrem vzorku a průměrem populaceNedostatek a analýza dat
TypNáhodnýNáhodné nebo náhodné
Vyskytne sePouze při výběru vzorku.Oba ve vzorku a sčítání lidu.
Velikost vzorkuMožnost snížení chyby s nárůstem velikosti vzorku.Nemá to nic společného s velikostí vzorku.

Definice chyby vzorkování

Sampling Error (Chyba vzorkování) označuje statistickou chybu vyplývající z vybraného vzorku, který není reprezentativní pro danou populaci. Jednoduše řečeno, jedná se o chybu, která nastane, když vybraný vzorek neobsahuje skutečné vlastnosti, vlastnosti nebo postavy celé populace.

Hlavním důvodem chyby při odběru vzorků je, že sampler čerpá různé vzorkovací jednotky ze stejné populace, ale jednotky mohou mít individuální odchylky. Kromě toho mohou také vzniknout z vadného návrhu vzorku, chybného vymezení jednotek, nesprávné volby statistik, nahrazení vzorkovací jednotky provedené enumerátorem pro jejich pohodlí. Proto se považuje za odchylku mezi skutečnou střední hodnotou původního vzorku a populací.

Definice ne-vzorkovací chyby

Non-Sampling Error je deštníkový termín, který obsahuje všechny chyby, jiné než chyba vzorkování. Vyplývají z mnoha důvodů, tj. Z chyb v definici problému, návrhu dotazníku, přístupu, pokrytí, informací poskytnutých respondenty, přípravy dat, sběru, tabulky a analýzy.

Existují dva typy chyb bez vzorkování:

  • Chyba odezvy : Chyba, která vznikla v důsledku nepřesných odpovědí, uvedli respondenti, nebo je jejich odpověď nesprávně interpretována nebo nesprávně zaznamenána. Skládá se z chyb badatelů, chyb respondentů a chyby tazatele, které jsou dále klasifikovány jako pod.
    • Chyba výzkumného pracovníka
      • Náhradní chyba
      • Chyba vzorkování
      • Chyba měření
      • Chyba analýzy dat
      • Chyba definice populace
    • Chyba odezvy
      • Chyba neschopnosti
      • Chyba neochoty
    • Chyba tazatele
      • Chyba při dotazování
      • Záznam Erro
      • Chyba výběru respondenta
      • Chyba podvádění
  • Chyba bez odezvy : Chyba způsobená některými respondenty, kteří jsou součástí vzorku, neodpovídá.

Klíčové rozdíly mezi vzorkováním a chybou bez vzorkování

Významné rozdíly mezi vzorkováním a chybami, které nejsou vzorkovány, jsou uvedeny v následujících bodech:

  1. Chyba vzorkování je statistická chyba, která se stane, protože vybraný vzorek dokonale nepředstavuje požadovanou populaci. K chybě, ke které nedojde k odběru vzorků, dochází v důsledku jiných zdrojů než odběru vzorků při provádění průzkumných činností, které jsou označovány jako chyby bez odběru.
  2. Vzorkovací chyba vzniká v důsledku změny mezi skutečnou střední hodnotou vzorku a populací. Na druhou stranu, ne-vzorkovací chyba vzniká z důvodu nedostatku a nevhodné analýzy dat.
  3. Chyba bez vzorkování může být náhodná nebo náhodná, zatímco vzorkovací chyba se vyskytuje pouze v náhodném vzorku.
  4. Vzorková chyba vzniká pouze v případě, že vzorek je považován za reprezentaci populace. Na rozdíl od ne-vzorkovací chyby, která se vyskytuje jak ve vzorkování, tak v úplném výčtu.
  5. Chyba vzorkování je spojena především s velikostí vzorku, tj. S tím, jak se zvětší velikost vzorku. Naopak, ne-vzorkovací chyba nesouvisí s velikostí vzorku, takže se zvýšením velikosti vzorku nebude redukována.

Závěr

Pro ukončení této diskuse je pravda, že vzorkovací chyba je ta, která je zcela spojena s návrhem vzorkování a lze se jí vyhnout rozšířením velikosti vzorku. Na druhou stranu chyba, která není vzorkováním, je koš, který pokrývá všechny chyby jiné, než je chyba odběru vzorků, a proto je z povahy věci nevyhnutelný, protože jej nelze zcela odstranit.

Top