Was ist ein Nicht-Stichprobenfehler?

Ein Fehler ohne Stichproben bezieht sich auf einen Fehler, der sich aus dem Ergebnis der Datenerfassung ergibt und dazu führt, dass die Daten von den tatsächlichen Werten abweichen. Es unterscheidet sich vom Stichprobenfehler, bei dem es sich um einen Unterschied zwischen den Stichprobenwerten handelt. Zufallsvariable Eine Zufallsvariable (stochastische Variable) ist eine Art von Variablen in der Statistik, deren mögliche Werte von den Ergebnissen eines bestimmten Zufallsphänomens und den daraus resultierenden universellen Werten abhängen ab einer begrenzten Stichprobengröße.

Nicht-Stichprobenfehler

Fehler ohne Stichproben können in verschiedenen Formen auftreten, einschließlich Nichtantwortfehlern, Messfehlern, Interviewerfehlern, Anpassungsfehlern und Verarbeitungsfehlern.

Mechanik des Nicht-Stichprobenfehlers

Fehler ohne Stichproben können auftreten, wenn entweder eine Stichprobe oder eine gesamte Population (Volkszählung) entnommen wird. Es fällt unter zwei Kategorien:

1. Zufällige Fehler

Zufällige Fehler sind Fehler, die nicht berücksichtigt werden können und einfach auftreten. In statistischen Studien wird angenommen, dass sich jeder zufällige Fehler im Allgemeinen gegenseitig ausgleicht, sodass sie von geringer bis keiner Bedeutung sind.

2. Systematische Fehler

Systematische Fehler wirken sich auf die Stichprobe der Studie aus und führen daher häufig zu nutzlosen Daten. Ein systematischer Fehler ist konsistent und wiederholbar, daher müssen die Ersteller der Studie große Sorgfalt darauf verwenden, einen solchen Fehler zu mindern.

Nicht-Stichprobenfehler können unter verschiedenen Aspekten einer Studie auftreten. Zu den häufigsten Fehlern ohne Stichproben gehören Fehler bei der Dateneingabe, voreingenommene Fragen und Entscheidungen, Nichtantworten, falsche Informationen und unangemessene Analysen.

Arten von Nicht-Stichprobenfehlern

Es gibt verschiedene Arten von Fehlern ohne Stichproben, darunter:

1. Nichtantwortfehler

Ein Fehler bei der Nichtbeantwortung wird durch die Unterschiede zwischen den Personen, die sich für eine Teilnahme entscheiden, und den Personen, die nicht an einer bestimmten Umfrage teilnehmen, verursacht. Mit anderen Worten, es liegt vor, wenn Personen die Möglichkeit zur Teilnahme erhalten, sich jedoch dagegen entscheiden, weshalb ihre Umfrageergebnisse nicht in die Daten einbezogen werden.

2. Messfehler

Ein Messfehler bezieht sich auf alle Fehler, die sich auf die Messung jeder Stichprobeneinheit beziehen, im Gegensatz zu Fehlern, die sich auf die Auswahl beziehen. Der Fehler tritt häufig auf, wenn verwirrende Fragen, Daten von geringer Qualität aufgrund von Stichprobenermüdung (dh jemand hat es satt, an einer Umfrage teilzunehmen) und Messinstrumente von geringer Qualität vorliegen. Messniveau In der Statistik ist das Messniveau eine Klassifizierung, die sich darauf bezieht die Werte, die Variablen miteinander zugewiesen werden. Mit anderen Worten, Niveau von.

3. Interviewerfehler

Ein Interviewerfehler tritt auf, wenn der Interviewer (oder Administrator) beim Aufzeichnen einer Antwort einen Fehler macht. In der qualitativen Forschung kann ein Interviewer einen Befragten dazu bringen, auf eine bestimmte Weise zu antworten. In der quantitativen Forschung kann ein Interviewer die Frage auf andere Weise stellen, was zu einem anderen Endergebnis führt.

4. Einstellfehler

Ein Anpassungsfehler beschreibt eine Situation, in der die Analyse der Daten sie so anpasst, dass sie nicht ganz genau sind. Zu den Formen von Anpassungsfehlern gehören Fehler bei der Gewichtung der Daten, der Datenbereinigung und der Imputation.

5. Verarbeitungsfehler

Ein Verarbeitungsfehler tritt auf, wenn bei der Verarbeitung der Daten ein Problem auftritt, das einen Fehler verursacht. Ein Beispiel ist, wenn die Daten falsch eingegeben wurden oder wenn die Datendatei beschädigt ist.

Stichprobenfehler vs. Nicht-Stichprobenfehler

Häufig werden Stichprobenfehler und Nicht-Stichprobenfehler in ähnlichen Zusammenhängen verwendet, es gibt jedoch einige entscheidende Unterschiede zwischen beiden Konzepten. Sie beinhalten:

1. Ein Stichprobenfehler kann auch dann auftreten, wenn kein offensichtlicher Fehler gemacht wurde, im Gegensatz zu einem Nicht-Stichprobenfehler, der auftritt, wenn ein Fehler auftritt.

2. Ein Stichprobenfehler tritt auf, wenn die Stichprobe nicht repräsentativ für die universelle Wahrheit ist, während ein Nicht-Stichprobenfehler für ein bestimmtes Studiendesign spezifisch ist.

3. Der Stichprobenfehler kann mit zunehmender Stichprobengröße erheblich reduziert werden, aber ein Fehler ohne Stichproben erfordert methodischere Prozesse, um ihn zu reduzieren.

4. Stichprobenfehler werden häufig durch interne Faktoren verursacht, während Fehler ohne Stichproben durch externe Faktoren verursacht werden, die nicht vollständig mit einer Umfrage, Studie oder Volkszählung zusammenhängen.

So reduzieren Sie Fehler

Das Reduzieren des Nicht-Abtastfehlers ist nicht so einfach zu erreichen wie das Reduzieren des Abtastfehlers. Mit Stichprobenfehlern können Sie das Fehlerrisiko verringern, indem Sie einfach die Stichprobengröße erhöhen. Es funktioniert nicht bei Fehlern ohne Stichproben, die oft sehr schwer zu erkennen und zu beseitigen sind (es sei denn, die Fehlerquelle wird sehr methodisch berücksichtigt).

Um Fehler ohne Stichproben effektiv zu reduzieren, müssen diejenigen, die die Studie entwerfen, sehr sorgfältig vorgehen, um die Gültigkeit der Ergebnisse sicherzustellen. Als solches kann ein Forscher einen Mechanismus in die Studie entwerfen, um den Fehler zu reduzieren, ohne anschließend einen weiteren Fehler einzuführen.

Beispielsweise kann ein Forscher der Person abhängig von der Genauigkeit ihrer Dateneingabe einen Bonus zahlen oder alle Interviews filmen, um sicherzustellen, dass der Interviewer beim Thema und beim Drehbuch bleibt.

So reduzieren Sie Fehler

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  • Cluster-Stichprobe Cluster-Stichprobe In der Statistik ist die Cluster-Stichprobe eine Stichprobenmethode, bei der die gesamte Population der Studie in extern homogen, aber intern unterteilt wird
  • Parameter Parameter Ein Parameter ist eine nützliche Komponente der statistischen Analyse. Es bezieht sich auf die Merkmale, die zur Definition einer bestimmten Population verwendet werden. Es ist daran gewöhnt
  • Stichprobenauswahlverzerrung Stichprobenauswahlverzerrung Die Stichprobenauswahlverzerrung ist die Verzerrung, die sich aus dem Versagen ergibt, die ordnungsgemäße Randomisierung einer Populationsstichprobe sicherzustellen. Die Mängel der Stichprobenauswahl
  • Typ I-Fehler Typ I-Fehler Beim Testen statistischer Hypothesen ist ein Typ I-Fehler im Wesentlichen die Ablehnung der wahren Nullhypothese. Der Fehler vom Typ I wird auch als false bezeichnet

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