Ошибка, не связанная с выборкой, относится к ошибке, которая возникает в результате сбора данных, из-за которой данные отличаются от истинных значений. Она отличается от ошибки выборки, которая представляет собой любую разницу между значениями выборки. Случайная переменная. Случайная величина (стохастическая переменная) - это тип переменной в статистике, возможные значения которой зависят от результатов определенного случайного явления и универсальных значений, которые могут привести к от ограниченного размера выборки.
Ошибка, не связанная с выборкой, может принимать различные формы, включая ошибку отсутствия ответа, ошибку измерения, ошибку интервьюера, ошибку корректировки и ошибку обработки.
Механика ошибки, не связанной с выборкой
Ошибка, не связанная с выборкой, может возникнуть, когда берется либо выборка, либо вся совокупность (перепись). Это подпадает под две категории:
1. Случайные ошибки
Случайные ошибки - это ошибки, которые невозможно объяснить и которые просто возникают. В статистических исследованиях считается, что каждая случайная ошибка компенсирует друг друга, поэтому они практически не вызывают беспокойства.
2. Систематические ошибки
Систематические ошибки влияют на выборку исследования и, как следствие, часто приводят к созданию бесполезных данных. Систематическая ошибка непротиворечива и повторяема, поэтому создатели исследования должны приложить все усилия, чтобы устранить такую ошибку.
Ошибки, не связанные с выборкой, могут возникать по нескольким аспектам исследования. Наиболее распространенные ошибки, не связанные с выборкой, включают ошибки при вводе данных, предвзятые вопросы и принятие решений, отсутствие ответов, ложную информацию и ненадлежащий анализ.
Типы ошибок, не связанных с выборкой
Есть несколько типов ошибок, не связанных с выборкой, в том числе:
1. Ошибка отсутствия ответа
Ошибка отсутствия ответа вызвана различиями между людьми, которые решили участвовать, и людьми, которые не участвуют в данном опросе. Другими словами, он существует, когда людям предоставляется возможность участвовать, но они предпочитают не участвовать, поэтому результаты их опросов не включаются в данные.
2. Погрешность измерения
Ошибка измерения относится ко всем ошибкам, связанным с измерением каждой единицы выборки, в отличие от ошибок, связанных с тем, как они были выбраны. Ошибка часто возникает, когда есть запутанные вопросы, низкое качество данных из-за усталости выборки (например, кто-то устал проводить опрос) и некачественные инструменты измерения. Уровень измерения В статистике уровень измерения - это классификация, которая связывает значения, которые присваиваются переменным друг с другом. Другими словами, уровень.
3. Ошибка интервьюера
Ошибка интервьюера возникает, когда интервьюер (или администратор) допускает ошибку при записи ответа. В качественном исследовании интервьюер может побудить респондента ответить определенным образом. В количественном исследовании интервьюер может задавать вопрос по-другому, что приводит к другому конечному результату.
4. Ошибка настройки
Ошибка настройки описывает ситуацию, когда анализ данных корректирует его таким образом, что он не является полностью точным. Формы ошибки корректировки включают ошибки при взвешивании данных, очистке данных и вменении.
5. Ошибка обработки.
Ошибка обработки возникает, когда есть проблема с обработкой данных, которая вызывает какую-либо ошибку. Например, если данные были введены неправильно или файл данных поврежден.
Ошибка выборки против ошибки, не связанной с выборкой
Часто ошибка выборки и ошибка, не связанная с выборкой, используются в аналогичных контекстах, но между обеими концепциями есть некоторые существенные различия. Они включают:
1. Ошибка выборки может возникнуть даже в том случае, если явной ошибки не было сделано, в отличие от ошибки, не связанной с выборкой, которая возникает при возникновении ошибки.
2. Ошибка выборки возникает, когда выборка не является репрезентативной для универсальной истины, тогда как ошибка, не связанная с выборкой, характерна для определенного дизайна исследования.
3. Ошибка выборки может быть значительно уменьшена по мере увеличения размера выборки, но ошибка, не связанная с выборкой, требует более методических процессов для уменьшения.
4. Ошибка выборки часто вызвана внутренними факторами, тогда как ошибка, не связанная с выборкой, вызвана внешними факторами, не полностью связанными с обследованием, исследованием или переписью.
Как уменьшить количество ошибок
Уменьшить ошибку, не связанную с выборкой, не так просто, как уменьшить ошибку выборки. С ошибкой выборки вы можете снизить риск ошибки, просто увеличив размер выборки. Это не сработает для ошибки, не связанной с выборкой, которую часто очень трудно обнаружить и устранить (если только источник ошибки не будет тщательно проанализирован).
Чтобы эффективно уменьшить ошибку, не связанную с выборкой, разработчики исследования должны очень внимательно рассмотреть вопрос о достоверности результатов. Таким образом, исследователь может разработать механизм исследования, чтобы уменьшить ошибку, не допуская при этом другой ошибки.
Например, исследователь может выплачивать человеку премию в зависимости от точности ввода данных или снимать все интервью, чтобы гарантировать, что интервьюер придерживается темы и сценария.
Дополнительные ресурсы
Finance является официальным поставщиком сертификата Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Certification. Аккредитация Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ является мировым стандартом для кредитных аналитиков, который охватывает финансы, бухгалтерский учет, кредитный анализ, анализ денежных потоков, моделирование ковенантов, погашение кредитов и многое другое. программа сертификации, призванная превратить любого в финансового аналитика мирового уровня.
Эти дополнительные ресурсы будут очень полезны, чтобы помочь вам стать финансовым аналитиком мирового уровня и максимально раскрыть свой карьерный потенциал:
- Кластерная выборка Кластерная выборка В статистике кластерная выборка - это метод выборки, при котором вся совокупность исследования делится на внешне однородные, но внутренне однородные.
- Параметр Параметр Параметр - полезный компонент статистического анализа. Это относится к характеристикам, которые используются для определения данной популяции. Он используется для
- Смещение выборки Смещение выборки Смещение выборки - это смещение, возникающее в результате неспособности обеспечить надлежащую рандомизацию выборки населения. Недостатки выборки
- Ошибка типа I Ошибка типа I При статистической проверке гипотез ошибка типа I по сути является отклонением истинной нулевой гипотезы. Ошибка типа I также известна как ложная