Apakah Ralat Bukan Pensampelan?

Kesalahan bukan pensampelan merujuk kepada kesalahan yang timbul dari hasil pengumpulan data, yang menyebabkan data tersebut berbeda dengan nilai sebenarnya. Ia berbeza dengan ralat persampelan, yang merupakan perbezaan antara nilai sampel Random Variable Pemboleh ubah rawak (stochastic variabel) adalah jenis pemboleh ubah dalam statistik yang kemungkinan nilai bergantung pada hasil fenomena rawak tertentu dan nilai universal yang mungkin terjadi dari ukuran persampelan terhad.

Ralat Bukan Pensampelan

Kesalahan bukan sampel boleh datang dalam pelbagai bentuk, termasuk kesalahan tidak respons, kesalahan pengukuran, kesalahan penemuduga, kesalahan penyesuaian, dan kesalahan pemrosesan.

Mekanik Ralat Bukan Pensampelan

Kesalahan bukan persampelan boleh timbul apabila sampel atau keseluruhan populasi (banci) diambil. Ia berada dalam dua kategori:

1. Kesalahan rawak

Kesalahan secara rawak adalah kesalahan yang tidak dapat dipertanggungjawabkan dan baru saja terjadi. Dalam kajian statistik, dipercayai bahawa setiap kesalahan rawak mengimbangi satu sama lain, secara umum, sehingga mereka tidak sedikit pun memprihatinkan.

2. Kesalahan sistematik

Kesalahan sistematik mempengaruhi sampel kajian dan, sebagai hasilnya, akan sering membuat data yang tidak berguna. Kesalahan sistematik adalah konsisten dan berulang, oleh itu pencipta kajian mesti berhati-hati untuk mengurangkan kesalahan tersebut.

Kesalahan bukan persampelan boleh berlaku dari beberapa aspek kajian. Kesalahan bukan pensampelan yang paling biasa termasuk kesalahan dalam kemasukan data, soalan berat sebelah dan membuat keputusan, bukan tindak balas, maklumat palsu, dan analisis yang tidak sesuai.

Jenis Kesalahan Bukan Pensampelan

Terdapat beberapa jenis kesalahan bukan pensampelan, termasuk:

1. Kesalahan bukan tindak balas

Kesalahan tidak bertindak balas disebabkan oleh perbezaan antara orang yang memilih untuk mengambil bahagian berbanding dengan orang yang tidak mengambil bahagian dalam tinjauan yang diberikan. Dengan kata lain, ini berlaku apabila orang diberi pilihan untuk berpartisipasi tetapi memilih untuk tidak, oleh itu, hasil tinjauan mereka tidak dimasukkan ke dalam data.

2. Kesalahan pengukuran

Kesalahan pengukuran merujuk kepada semua kesalahan yang berkaitan dengan pengukuran setiap unit persampelan, berbanding dengan kesalahan yang berkaitan dengan bagaimana mereka dipilih. Kesalahan sering timbul apabila terdapat pertanyaan yang membingungkan, data berkualiti rendah kerana keletihan sampel (iaitu, seseorang bosan mengambil tinjauan), dan alat pengukuran berkualiti rendah Tahap Pengukuran Dalam statistik, tahap pengukuran adalah klasifikasi yang berkaitan nilai-nilai yang diberikan kepada pemboleh ubah antara satu sama lain. Dengan kata lain, tahap.

3. Kesalahan penemuduga

Kesalahan penemuduga berlaku semasa pewawancara (atau pentadbir) membuat kesalahan semasa merakam respons. Dalam penyelidikan kualitatif, penemuduga boleh memimpin responden untuk menjawab dengan cara tertentu. Dalam penyelidikan kuantitatif, penemuduga boleh mengajukan soalan dengan cara yang berbeza, yang membawa kepada hasil akhir yang berbeza.

4. Kesalahan pelarasan

Kesalahan penyesuaian menggambarkan keadaan di mana analisis data menyesuaikannya sedemikian rupa sehingga tidak tepat sepenuhnya. Bentuk kesalahan penyesuaian merangkumi kesalahan dengan menimbang data, pembersihan data, dan imputasi.

5. Kesalahan pemprosesan

Kesalahan pemprosesan timbul apabila terdapat masalah dengan memproses data yang menyebabkan beberapa jenis kesalahan. Contohnya ialah jika data dimasukkan dengan salah atau jika fail data rosak.

Ralat Persampelan vs Ralat Bukan Pensampelan

Selalunya, kesalahan persampelan dan kesalahan bukan persampelan digunakan dalam konteks yang serupa, tetapi terdapat beberapa perbezaan penting antara kedua konsep tersebut. Ia merangkumi:

1. Kesalahan persampelan dapat timbul bahkan ketika tidak ada kesalahan yang nyata, berbanding dengan kesalahan bukan persampelan, yang timbul ketika kesalahan terjadi.

2. Kesalahan persampelan berlaku apabila sampel tidak mewakili kebenaran sejagat, sedangkan kesalahan bukan persampelan adalah khusus untuk reka bentuk kajian tertentu.

3. Kesalahan persampelan dapat dikurangkan dengan banyaknya apabila ukuran sampel meningkat, tetapi kesalahan bukan persampelan memerlukan proses yang lebih metodis untuk dikurangkan.

4. Kesalahan persampelan sering disebabkan oleh faktor dalaman, sedangkan kesalahan bukan pensampelan disebabkan oleh faktor luaran yang tidak sepenuhnya berkaitan dengan tinjauan, kajian, atau banci.

Cara Mengurangkan Kesalahan

Mengurangkan ralat persampelan tidak mudah dicapai seperti mengurangkan ralat persampelan. Dengan ralat persampelan, anda dapat mengurangkan risiko kesalahan dengan hanya meningkatkan ukuran sampel. Ia tidak akan berfungsi untuk ralat bukan pensampelan, yang sering kali sangat sukar untuk dikesan dan dihapuskan (melainkan pertimbangan yang sangat metodikal diberikan kepada sumber ralat).

Untuk mengurangkan kesalahan bukan pensampelan secara berkesan, pertimbangan yang sangat teliti harus diambil oleh mereka yang merancang kajian untuk memastikan kesahihan hasilnya. Oleh yang demikian, seorang penyelidik dapat merancang mekanisme ke dalam kajian untuk mengurangkan kesalahan, dan kemudian tidak memperkenalkan kesalahan lain.

Sebagai contoh, seorang penyelidik boleh memberi bonus kepada individu bergantung pada ketepatan kemasukan data mereka, atau mereka dapat membuat rakaman semua wawancara untuk memastikan bahawa pewawancara mengikuti topik dan skrip.

Cara Mengurangkan Kesalahan

Sumber tambahan

Kewangan adalah pembekal rasmi Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ akreditasi adalah standard global untuk penganalisis kredit yang merangkumi kewangan, perakaunan, analisis kredit, analisis aliran tunai, pemodelan perjanjian, pembayaran balik pinjaman, dan banyak lagi. program pensijilan, yang dirancang untuk mengubah sesiapa sahaja menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia.

Untuk membantu anda menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia dan memajukan kerjaya anda dengan sepenuhnya, sumber tambahan ini akan sangat membantu:

  • Cluster Sampling Cluster Sampling Dalam statistik, cluster sampling adalah kaedah persampelan di mana keseluruhan populasi kajian dibahagikan kepada luaran yang homogen tetapi secara dalaman
  • Parameter Parameter Parameter adalah komponen berguna dalam analisis statistik. Ia merujuk kepada ciri-ciri yang digunakan untuk menentukan populasi tertentu. Ia digunakan untuk
  • Bias Pemilihan Sampel Bias Pemilihan Sampel Bias pemilihan sampel adalah bias yang disebabkan oleh kegagalan untuk memastikan pengacakan sampel populasi yang tepat. Kelemahan pemilihan sampel
  • Kesalahan Jenis I Kesalahan Jenis I Dalam pengujian hipotesis statistik, kesalahan jenis I pada dasarnya adalah penolakan hipotesis nol yang benar. Kesalahan jenis I juga dikenali sebagai salah

Disyorkan

Adakah Crackstreams telah ditutup?
2022
Adakah pusat arahan MC selamat?
2022
Adakah Taliesin meninggalkan peranan kritikal?
2022