Lỗi không lấy mẫu đề cập đến một lỗi phát sinh từ kết quả của việc thu thập dữ liệu, khiến dữ liệu khác với các giá trị thực. Nó khác với sai số lấy mẫu, là bất kỳ sự khác biệt nào giữa các giá trị mẫu Biến ngẫu nhiên Một biến ngẫu nhiên (biến ngẫu nhiên) là một loại biến trong thống kê mà các giá trị có thể xảy ra phụ thuộc vào kết quả của một hiện tượng ngẫu nhiên nhất định và các giá trị phổ quát có thể dẫn đến từ kích thước lấy mẫu hạn chế.
Lỗi không lấy mẫu có thể có nhiều dạng, bao gồm lỗi không phản hồi, lỗi đo lường, lỗi người phỏng vấn, lỗi điều chỉnh và lỗi xử lý.
Cơ chế của lỗi không lấy mẫu
Lỗi không lấy mẫu có thể phát sinh khi lấy mẫu hoặc toàn bộ dân số (điều tra dân số). Nó thuộc hai loại:
1. Lỗi ngẫu nhiên
Sai sót ngẫu nhiên là những sai sót không thể hạch toán được và chỉ xảy ra. Trong các nghiên cứu thống kê, người ta tin rằng mỗi lỗi ngẫu nhiên sẽ bù trừ cho nhau, nói chung, vì vậy chúng ít hoặc không đáng quan tâm.
2. Lỗi hệ thống
Các lỗi hệ thống ảnh hưởng đến mẫu nghiên cứu và kết quả là thường sẽ tạo ra dữ liệu vô ích. Một lỗi hệ thống là nhất quán và có thể lặp lại, vì vậy những người tạo ra nghiên cứu phải hết sức cẩn thận để giảm thiểu lỗi đó.
Lỗi không lấy mẫu có thể xảy ra từ một số khía cạnh của nghiên cứu. Các lỗi không lấy mẫu phổ biến nhất bao gồm lỗi nhập dữ liệu, câu hỏi thiên lệch và ra quyết định, không phản hồi, thông tin sai và phân tích không phù hợp.
Các loại lỗi không lấy mẫu
Có một số loại lỗi không lấy mẫu, bao gồm:
1. Lỗi không phản hồi
Lỗi không phản hồi là do sự khác biệt giữa những người chọn tham gia so với những người không tham gia một cuộc khảo sát nhất định. Nói cách khác, nó tồn tại khi mọi người được lựa chọn tham gia nhưng chọn không tham gia, do đó, kết quả khảo sát của họ không được đưa vào dữ liệu.
2. Lỗi đo lường
Lỗi đo lường đề cập đến tất cả các lỗi liên quan đến phép đo của từng đơn vị lấy mẫu, trái ngược với các lỗi liên quan đến cách chúng được chọn. Lỗi thường phát sinh khi có các câu hỏi khó hiểu, dữ liệu chất lượng thấp do mệt mỏi lấy mẫu (tức là ai đó mệt mỏi khi làm khảo sát), và các công cụ đo lường chất lượng thấp Mức độ đo lường Trong thống kê, mức độ đo lường là một phân loại có liên quan các giá trị được gán cho các biến với nhau. Nói cách khác, mức độ.
3. Người phỏng vấn lỗi
Lỗi người phỏng vấn xảy ra khi người phỏng vấn (hoặc quản trị viên) mắc lỗi khi ghi lại câu trả lời. Trong nghiên cứu định tính, người phỏng vấn có thể dẫn người trả lời trả lời theo một cách nhất định. Trong nghiên cứu định lượng, người phỏng vấn có thể đặt câu hỏi theo một cách khác, dẫn đến kết quả cuối cùng khác.
4. Lỗi điều chỉnh
Lỗi điều chỉnh mô tả tình huống trong đó việc phân tích dữ liệu điều chỉnh dữ liệu theo cách không hoàn toàn chính xác. Các dạng lỗi điều chỉnh bao gồm các lỗi về trọng số dữ liệu, làm sạch dữ liệu và truyền tải.
5. Lỗi xử lý
Lỗi xử lý phát sinh khi có sự cố với việc xử lý dữ liệu gây ra lỗi thuộc một số loại. Một ví dụ sẽ là nếu dữ liệu được nhập không chính xác hoặc nếu tệp dữ liệu bị hỏng.
Lỗi lấy mẫu so với Lỗi không lấy mẫu
Thông thường, lỗi lấy mẫu và lỗi không lấy mẫu được sử dụng trong các bối cảnh tương tự, nhưng có một số khác biệt quan trọng giữa cả hai khái niệm. Chúng bao gồm:
1. Lỗi lấy mẫu có thể phát sinh ngay cả khi không có sai lầm rõ ràng nào được thực hiện, trái ngược với lỗi không lấy mẫu, phát sinh khi xảy ra sai sót.
2. Lỗi lấy mẫu xảy ra khi mẫu không đại diện cho chân lý phổ quát, trong khi lỗi không lấy mẫu là đặc trưng cho một thiết kế nghiên cứu nhất định.
3. Sai số lấy mẫu có thể giảm đáng kể khi kích thước lấy mẫu tăng lên, nhưng sai số không lấy mẫu đòi hỏi các quy trình có phương pháp hơn để giảm bớt.
4. Lỗi lấy mẫu thường do các yếu tố bên trong gây ra, trong khi lỗi không lấy mẫu do các yếu tố bên ngoài gây ra không hoàn toàn liên quan đến một cuộc điều tra, nghiên cứu, tổng điều tra dân số.
Cách giảm thiểu lỗi
Giảm sai số không lấy mẫu không dễ dàng đạt được như giảm sai số lấy mẫu. Với lỗi lấy mẫu, bạn có thể giảm nguy cơ sai sót bằng cách tăng kích thước mẫu. Nó sẽ không hoạt động đối với lỗi không lấy mẫu, thường rất khó phát hiện và loại bỏ (trừ khi xem xét rất phương pháp nguồn gốc của lỗi).
Để giảm thiểu sai số không lấy mẫu một cách hiệu quả, những người thiết kế nghiên cứu phải xem xét rất cẩn thận để đảm bảo tính hợp lệ của kết quả. Do đó, một nhà nghiên cứu có thể thiết kế một cơ chế trong nghiên cứu để giảm lỗi, trong khi sau đó không đưa ra một lỗi khác.
Ví dụ: một nhà nghiên cứu có thể trả tiền thưởng cho cá nhân tùy thuộc vào độ chính xác của việc nhập dữ liệu của họ, hoặc họ có thể quay phim tất cả các cuộc phỏng vấn để đảm bảo rằng người phỏng vấn luôn đi đúng chủ đề và đúng kịch bản.
Tài nguyên bổ sung
Finance là nhà cung cấp chính thức Chứng nhận CBCA ™ Ngân hàng & Tín dụng được chứng nhận (CBCA) ™ Chứng chỉ CBCA ™ được Chứng nhận Ngân hàng & Nhà phân tích tín dụng (CBCA) ™ là tiêu chuẩn toàn cầu dành cho các nhà phân tích tín dụng bao gồm tài chính, kế toán, phân tích tín dụng, phân tích dòng tiền, mô hình giao ước, hoàn trả khoản vay và hơn thế nữa. chương trình chứng nhận, được thiết kế để biến bất kỳ ai thành nhà phân tích tài chính đẳng cấp thế giới.
Để giúp bạn trở thành một nhà phân tích tài chính đẳng cấp thế giới và phát triển sự nghiệp của bạn với tiềm năng tối đa của bạn, những nguồn bổ sung này sẽ rất hữu ích:
- Lấy mẫu theo cụm Chọn mẫu theo cụm Trong thống kê, lấy mẫu theo cụm là phương pháp chọn mẫu trong đó toàn bộ quần thể nghiên cứu được chia thành các đối tượng bên ngoài đồng nhất nhưng bên trong
- Tham số Tham số Một tham số là một thành phần hữu ích của phân tích thống kê. Nó đề cập đến các đặc điểm được sử dụng để xác định một tập hợp nhất định. Nó được sử dụng để
- Xu hướng chọn mẫu Xu hướng lựa chọn mẫu Xu hướng chọn mẫu là sai lệch do không đảm bảo sự ngẫu nhiên phù hợp của mẫu dân số. Các sai sót của việc chọn mẫu
- Lỗi loại I Lỗi loại I Trong thử nghiệm giả thuyết thống kê, lỗi loại I về cơ bản là việc bác bỏ giả thuyết rỗng thực sự. Lỗi loại I còn được gọi là lỗi sai