Chyba bez vzorkování - přehled, mechanika, typy

Chyba bez vzorkování odkazuje na chybu, která vzniká z výsledku sběru dat, což způsobí, že se data liší od skutečných hodnot. Liší se od chyby vzorkování, což je jakýkoli rozdíl mezi hodnotami vzorku Náhodná proměnná Náhodná proměnná (stochastická proměnná) je typ proměnné ve statistice, jejíž možné hodnoty závisí na výsledcích určitého náhodného jevu a na univerzálních hodnotách, které mohou být výsledkem z omezené velikosti vzorkování.

Chyba bez vzorkování

Chyba bez vzorkování může mít různé podoby, včetně chyby neodpovědi, chyby měření, chyby tazatele, chyby úpravy a chyby zpracování.

Mechanika chyby bez vzorkování

Při výběru vzorku nebo celé populace (sčítání) může dojít k chybě bez vzorkování. Spadá do dvou kategorií:

1. Náhodné chyby

Náhodné chyby jsou chyby, které nelze zohlednit a které se prostě stanou. Ve statistických studiích se věří, že se každá náhodná chyba navzájem vzájemně kompenzuje, takže je není třeba nijak znepokojovat.

2. Systematické chyby

Systematické chyby ovlivňují vzorek studie a ve výsledku často vytvoří zbytečná data. Systematická chyba je konzistentní a opakovatelná, takže tvůrci studie musí věnovat velkou pozornost zmírnění této chyby.

K chybám bez vzorkování může dojít z několika aspektů studie. Mezi nejčastější chyby bez vzorkování patří chyby při zadávání dat, zaujaté otázky a rozhodování, neodpovědi, nepravdivé informace a nevhodná analýza.

Typy chyb bez vzorkování

Existuje několik typů chyb bez vzorkování, včetně:

1. Chyba neodpovědi

Chyba neodpovědi je způsobena rozdíly mezi lidmi, kteří se rozhodli zúčastnit, ve srovnání s lidmi, kteří se daného průzkumu nezúčastní. Jinými slovy, existuje, když lidé dostanou možnost účastnit se, ale rozhodnou se ne, proto jejich výsledky průzkumu nejsou zahrnuty do údajů.

2. Chyba měření

Chyba měření označuje všechny chyby týkající se měření každé vzorkovací jednotky, na rozdíl od chyb souvisejících s tím, jak byly vybrány. K chybě často dochází, když existují matoucí otázky, nekvalitní data kvůli únavě ze vzorkování (tj. Někdo je unavený z průzkumu) a nekvalitní měřicí nástroje Úroveň měření Ve statistice je úroveň měření klasifikací, která souvisí hodnoty, které jsou k proměnným přiřazeny navzájem. Jinými slovy, úroveň.

3. Chyba tazatele

K chybě tazatele dochází, když tazatel (nebo administrátor) udělá chybu při záznamu odpovědi. V kvalitativním výzkumu může tazatel vést respondenta k určité odpovědi. V kvantitativním výzkumu může tazatel položit otázku jiným způsobem, což vede k jinému konečnému výsledku.

4. Chyba seřízení

Chyba úpravy popisuje situaci, kdy je analýza dat upraví takovým způsobem, že není zcela přesná. Formy chyby úpravy zahrnují chyby při vážení dat, čištění dat a imputaci.

5. Chyba zpracování

Chyba zpracování nastane, když nastane problém se zpracováním dat, který způsobí chybu nějakého druhu. Příkladem může být nesprávné zadání dat nebo poškození datového souboru.

Chyba vzorkování vs. chyba bez vzorkování

Často se v podobných kontextech používají chyby vzorkování a chyby bez vzorkování, ale mezi oběma koncepty existují zásadní rozdíly. Obsahují:

1. Chyba vzorkování může nastat, i když nedošlo k žádné zjevné chybě, na rozdíl od chyby bez vzorkování, která nastane, když dojde k chybě.

2. K chybě vzorkování dochází, když vzorek nereprezentuje univerzální pravdu, zatímco chyba mimo výběr je specifická pro určitý design studie.

3. Chyba vzorkování může být značně snížena s rostoucí velikostí vzorkování, ale chyba bez vzorkování vyžaduje ke snížení více metodických procesů.

4. Chyba při výběru je často způsobena vnitřními faktory, zatímco chyba bez výběru je způsobena vnějšími faktory, které nejsou zcela spojeny s průzkumem, studií nebo sčítáním.

Jak snížit chyby

Snížení chyby bez vzorkování není tak snadné dosáhnout jako snížení chyby vzorkování. S chybou vzorkování můžete snížit riziko chyby jednoduše zvětšením velikosti vzorku. Nebude fungovat u chyby bez vzorkování, kterou je často velmi obtížné detekovat a eliminovat (pokud není příliš metodicky zvážen zdroj chyby).

Aby bylo možné účinně omezit chyby bez vzorkování, musí ti, kdo navrhují studii, velmi pečlivě zvážit, aby byla zajištěna platnost výsledků. Jako takový může výzkumný pracovník navrhnout do studie mechanismus ke snížení chyby, zatímco následně nezavádí další chybu.

Například výzkumný pracovník může jednotlivci vyplatit bonus v závislosti na přesnosti jeho zadávání údajů, nebo může natáčet všechny rozhovory, aby zajistil, že tazatel zůstane v tématu a ve scénáři.

Jak snížit chyby

Dodatečné zdroje

Finance je oficiálním poskytovatelem Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ Certifikace CBCA ™ Certifikace Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ je celosvětovým standardem pro úvěrové analytiky, který zahrnuje finance, účetnictví, kreditní analýzu, analýzu peněžních toků, modelování smluv, splácení půjček atd. certifikační program, jehož cílem je transformovat kohokoli na špičkového finančního analytika.

Abychom vám pomohli stát se finančním analytikem světové úrovně a posunout svou kariéru na maximum, budou vám tyto další zdroje velmi užitečné:

  • Cluster Sampling Cluster Sampling Ve statistikách je vzorkování clusteru metodou vzorkování, při které je celá populace studie rozdělena na externě homogenní, ale interně
  • Parametr Parametr Parametr je užitečnou součástí statistické analýzy. Odkazuje na vlastnosti, které se používají k definování dané populace. Je zvyklý
  • Předpětí výběru vzorku Předpětí výběru vzorku Předpětí výběru vzorku je vychýlení, které je výsledkem selhání zajištění správné randomizace vzorku populace. Chyby výběru vzorku
  • Chyba typu I Chyba typu I Při statistickém testování hypotéz je chybou typu I v podstatě odmítnutí skutečné nulové hypotézy. Chyba typu I se také nazývá falešná

Poslední příspěvky