Niet-bemonsteringsfout verwijst naar een fout die ontstaat door het resultaat van gegevensverzameling, waardoor de gegevens verschillen van de werkelijke waarden. Het verschilt van een steekproeffout, wat elk verschil is tussen de steekproefwaarden Willekeurige variabele Een willekeurige variabele (stochastische variabele) is een type variabele in statistieken waarvan de mogelijke waarden afhangen van de uitkomsten van een bepaald willekeurig fenomeen en de universele waarden die kunnen resulteren van een beperkte steekproefomvang.
Niet-steekproeffout kan in verschillende vormen voorkomen, waaronder non-responsfout, meetfout, interviewerfout, correctiefout en verwerkingsfout.
Mechanica van niet-bemonsteringsfouten
Er kan geen steekproeffout optreden wanneer een steekproef of een hele populatie (census) wordt genomen. Het valt onder twee categorieën:
1. Willekeurige fouten
Willekeurige fouten zijn fouten die niet kunnen worden verantwoord en die gewoon voorkomen. In statistische studies wordt aangenomen dat elke willekeurige fout elkaar in het algemeen compenseert, dus ze zijn van weinig tot geen probleem.
2. Systematische fouten
Systematische fouten zijn van invloed op de steekproef van het onderzoek en zullen daardoor vaak nutteloze gegevens opleveren. Een systematische fout is consistent en herhaalbaar, dus de makers van het onderzoek moeten er goed aan doen om een dergelijke fout te verminderen.
Niet-steekproeffouten kunnen optreden bij verschillende aspecten van een onderzoek. De meest voorkomende niet-steekproeffouten zijn fouten bij het invoeren van gegevens, vooringenomen vragen en besluitvorming, niet-antwoorden, onjuiste informatie en ongepaste analyse.
Soorten niet-bemonsteringsfouten
Er zijn verschillende soorten niet-steekproeffouten, waaronder:
1. Niet-responsfout
Een non-responsfout wordt veroorzaakt door de verschillen tussen de mensen die ervoor kiezen om deel te nemen in vergelijking met de mensen die niet deelnemen aan een bepaalde enquête. Met andere woorden, het bestaat wanneer mensen de mogelijkheid krijgen om deel te nemen, maar ervoor kiezen om dat niet te doen, daarom worden hun enquêteresultaten niet in de gegevens verwerkt.
2. Meetfout
Een meetfout verwijst naar alle fouten met betrekking tot de meting van elke steekproefeenheid, in tegenstelling tot fouten met betrekking tot hoe ze zijn geselecteerd. De fout doet zich vaak voor als er verwarrende vragen zijn, gegevens van lage kwaliteit als gevolg van vermoeidheid van de steekproef (iemand is het beu om een enquête in te vullen) en meetinstrumenten van lage kwaliteit Meetniveau In statistieken is het meetniveau een classificatie die betrekking heeft op de waarden die met elkaar aan variabelen worden toegekend. Met andere woorden, niveau van.
3. Interviewer-fout
Interviewerfout treedt op wanneer de interviewer (of beheerder) een fout maakt bij het opnemen van een antwoord. Bij kwalitatief onderzoek kan een interviewer een respondent ertoe brengen om op een bepaalde manier te antwoorden. Bij kwantitatief onderzoek kan een interviewer de vraag op een andere manier stellen, wat tot een ander eindresultaat leidt.
4. Afstellingsfout
Een correctiefout beschrijft een situatie waarin de analyse van de gegevens het zodanig aanpast dat het niet helemaal nauwkeurig is. Vormen van correctiefouten zijn onder meer fouten bij het wegen van de gegevens, het opschonen van gegevens en het imputeren.
5. Verwerkingsfout
Een verwerkingsfout treedt op als er een probleem is met het verwerken van de gegevens dat een of andere fout veroorzaakt. Een voorbeeld hiervan is als de gegevens onjuist zijn ingevoerd of als het gegevensbestand corrupt is.
Bemonsteringsfout versus niet-bemonsteringsfout
Vaak worden steekproeffout en niet-steekproeffout in vergelijkbare contexten gebruikt, maar er zijn enkele cruciale verschillen tussen beide concepten. Ze bevatten:
1. Er kan een bemonsteringsfout optreden, zelfs als er geen duidelijke fout is gemaakt, in tegenstelling tot een niet-bemonsteringsfout die ontstaat wanneer er een fout optreedt.
2. Steekproeffout treedt op wanneer de steekproef niet representatief is voor de universele waarheid, terwijl niet-steekproeffout specifiek is voor een bepaald onderzoeksontwerp.
3. Steekproeffouten kunnen aanzienlijk worden verminderd naarmate de steekproefomvang toeneemt, maar niet-steekproeffouten vereisen meer methodische processen om te verminderen.
4. Steekproeffouten worden vaak veroorzaakt door interne factoren, terwijl niet-steekproeffouten worden veroorzaakt door externe factoren die niet geheel verband houden met een enquête, studie of volkstelling.
Hoe fouten te verminderen
Het verminderen van niet-steekproeffouten is niet zo gemakkelijk te bereiken als het verminderen van steekproeffouten. Met steekproeffouten kunt u het risico op fouten verkleinen door simpelweg de steekproefomvang te vergroten. Het werkt niet voor niet-steekproeffouten, die vaak erg moeilijk te detecteren en te elimineren zijn (tenzij er zeer methodisch rekening wordt gehouden met de bron van de fout).
Om niet-steekproeffouten effectief te verminderen, moeten degenen die de studie ontwerpen zeer zorgvuldig overwegen om de validiteit van de resultaten te waarborgen. Als zodanig kan een onderzoeker een mechanisme in het onderzoek ontwerpen om de fout te verminderen, terwijl hij vervolgens geen andere fout introduceert.
Een onderzoeker kan het individu bijvoorbeeld een bonus betalen, afhankelijk van de nauwkeurigheid van zijn gegevensinvoer, of hij kan alle interviews filmen om ervoor te zorgen dat de interviewer bij het onderwerp en het script blijft.
Aanvullende bronnen
Finance is de officiële aanbieder van de Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ -certificering De Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ -accreditatie is een wereldwijde standaard voor kredietanalisten die betrekking heeft op financiën, boekhouding, kredietanalyse, cashflowanalyse, convenantmodellering, terugbetalingen van leningen en meer. certificeringsprogramma, ontworpen om van iedereen een financiële analist van wereldklasse te maken.
Om u te helpen een financiële analist van wereldklasse te worden en uw carrière ten volle te ontwikkelen, zullen deze aanvullende bronnen zeer nuttig zijn:
- Clusterbemonstering Clusterbemonstering In statistieken is clusterbemonstering een bemonsteringsmethode waarbij de gehele populatie van het onderzoek wordt onderverdeeld in extern homogene maar intern
- Parameter Parameter Een parameter is een nuttig onderdeel van statistische analyse. Het verwijst naar de kenmerken die worden gebruikt om een bepaalde populatie te definiëren. Het is gewend
- Afwijking van de steekproefselectie Afwijking van de steekproefselectie De afwijking van de steekproefselectie is de vertekening die het gevolg is van het niet garanderen van de juiste randomisatie van een populatiemonster. De gebreken van de steekproefselectie
- Type I-fout Type I-fout Bij het testen van statistische hypothesen is een type I-fout in wezen de verwerping van de echte nulhypothese. De type I-fout wordt ook wel de false genoemd
