Non-Sampling Error - ภาพรวมกลไกประเภท

Non-sampling error หมายถึงข้อผิดพลาดที่เกิดจากผลของการรวบรวมข้อมูลซึ่งทำให้ข้อมูลแตกต่างจากค่าที่แท้จริง มันแตกต่างจากข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างค่าตัวอย่างตัวแปรสุ่มตัวแปรสุ่ม (ตัวแปรสุ่ม) เป็นตัวแปรประเภทหนึ่งในสถิติซึ่งค่าที่เป็นไปได้ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของปรากฏการณ์สุ่มบางอย่างและค่าสากลที่อาจส่งผล จากขนาดการสุ่มตัวอย่างที่ จำกัด

ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง

ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างอาจมีได้หลายรูปแบบรวมถึงข้อผิดพลาดที่ไม่ตอบสนองข้อผิดพลาดในการวัดข้อผิดพลาดของผู้สัมภาษณ์ข้อผิดพลาดในการปรับตัวและข้อผิดพลาดในการประมวลผล

กลศาสตร์ของข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง

ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างสามารถเกิดขึ้นได้เมื่อมีการเก็บตัวอย่างหรือประชากรทั้งหมด (สำมะโนประชากร) อยู่ภายใต้สองประเภท:

1. ข้อผิดพลาดแบบสุ่ม

ข้อผิดพลาดแบบสุ่มคือข้อผิดพลาดที่ไม่สามารถพิจารณาได้และเพิ่งเกิดขึ้น ในการศึกษาทางสถิติเชื่อกันว่าข้อผิดพลาดแบบสุ่มแต่ละข้อจะหักล้างกันโดยทั่วไปแล้วจึงไม่ค่อยน่ากังวล

2. ข้อผิดพลาดของระบบ

ข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบส่งผลต่อตัวอย่างของการศึกษาและมักจะสร้างข้อมูลที่ไร้ประโยชน์ ข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบมีความสม่ำเสมอและทำซ้ำได้ดังนั้นผู้สร้างการศึกษาต้องใช้ความระมัดระวังเป็นอย่างยิ่งเพื่อบรรเทาข้อผิดพลาด

ข้อผิดพลาดในการไม่สุ่มตัวอย่างอาจเกิดขึ้นได้จากหลายแง่มุมของการศึกษา ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างที่พบบ่อย ได้แก่ ข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลคำถามที่เอนเอียงและการตัดสินใจการไม่ตอบกลับข้อมูลที่ผิดพลาดและการวิเคราะห์ที่ไม่เหมาะสม

ประเภทของข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง

มีข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างหลายประเภท ได้แก่ :

1. ข้อผิดพลาดที่ไม่ตอบสนอง

ข้อผิดพลาดที่ไม่ตอบสนองเกิดจากความแตกต่างระหว่างผู้ที่เลือกเข้าร่วมเมื่อเทียบกับผู้ที่ไม่ได้เข้าร่วมในแบบสำรวจที่ระบุ กล่าวอีกนัยหนึ่งก็คือเกิดขึ้นเมื่อผู้คนได้รับตัวเลือกในการเข้าร่วม แต่เลือกที่จะไม่เข้าร่วมดังนั้นผลการสำรวจของพวกเขาจะไม่รวมอยู่ในข้อมูล

2. ข้อผิดพลาดในการวัด

ข้อผิดพลาดในการวัดหมายถึงข้อผิดพลาดทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการวัดของหน่วยการสุ่มตัวอย่างแต่ละหน่วยเมื่อเทียบกับข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับวิธีการเลือก ข้อผิดพลาดมักเกิดขึ้นเมื่อมีคำถามที่สับสนข้อมูลคุณภาพต่ำเนื่องจากความเหนื่อยล้าในการสุ่มตัวอย่าง (เช่นมีคนเบื่อที่จะทำแบบสำรวจ) และเครื่องมือวัดคุณภาพต่ำระดับการวัดในสถิติระดับการวัดคือการจำแนกประเภทที่เกี่ยวข้อง ค่าที่กำหนดให้กับตัวแปรซึ่งกันและกัน กล่าวอีกนัยหนึ่งคือระดับ.

3. ข้อผิดพลาดของผู้สัมภาษณ์

ข้อผิดพลาดของผู้สัมภาษณ์เกิดขึ้นเมื่อผู้สัมภาษณ์ (หรือผู้ดูแลระบบ) ทำข้อผิดพลาดเมื่อบันทึกการตอบกลับ ในการวิจัยเชิงคุณภาพผู้สัมภาษณ์อาจนำให้ผู้ตอบตอบคำถามวิธีหนึ่ง ในการวิจัยเชิงปริมาณผู้สัมภาษณ์อาจถามคำถามด้วยวิธีอื่นซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์สุดท้ายที่แตกต่างกัน

4. ข้อผิดพลาดในการปรับ

ข้อผิดพลาดในการปรับเปลี่ยนอธิบายถึงสถานการณ์ที่การวิเคราะห์ข้อมูลปรับข้อมูลในลักษณะที่ไม่ถูกต้องทั้งหมด รูปแบบของข้อผิดพลาดในการปรับเปลี่ยนรวมถึงข้อผิดพลาดเกี่ยวกับการถ่วงน้ำหนักข้อมูลการล้างข้อมูลและการใส่ข้อมูล

5. ข้อผิดพลาดในการประมวลผล

ข้อผิดพลาดในการประมวลผลเกิดขึ้นเมื่อมีปัญหาในการประมวลผลข้อมูลที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาดบางอย่าง ตัวอย่างจะเป็นกรณีที่ป้อนข้อมูลไม่ถูกต้องหรือไฟล์ข้อมูลเสียหาย

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเทียบกับข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง

บ่อยครั้งข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างและข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างถูกใช้ในบริบทที่คล้ายคลึงกัน แต่มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างทั้งสองแนวคิด ได้แก่ :

1. ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างอาจเกิดขึ้นได้แม้ว่าจะไม่มีข้อผิดพลาดที่ชัดเจนซึ่งตรงข้ามกับข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างซึ่งเกิดขึ้นเมื่อมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น

2. ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเกิดขึ้นเมื่อตัวอย่างไม่ได้เป็นตัวแทนของความจริงสากลในขณะที่ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างนั้นเฉพาะเจาะจงสำหรับการออกแบบการศึกษาบางอย่าง

3. ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างสามารถลดลงได้อย่างมากเมื่อขนาดการสุ่มตัวอย่างเพิ่มขึ้น แต่ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างต้องใช้กระบวนการที่เป็นระบบมากขึ้นเพื่อลด

4. ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างมักเกิดจากปัจจัยภายในในขณะที่ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างเกิดจากปัจจัยภายนอกที่ไม่เกี่ยวข้องกับการสำรวจการศึกษาหรือการสำรวจสำมะโนประชากร

วิธีลดข้อผิดพลาด

การลดข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างทำได้ไม่ง่ายเท่ากับการลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง ด้วยข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างคุณสามารถลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดได้เพียงแค่เพิ่มขนาดตัวอย่าง มันจะไม่ทำงานสำหรับข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างซึ่งมักจะตรวจจับและกำจัดได้ยากมาก (เว้นแต่จะมีการพิจารณาอย่างเป็นระบบถึงแหล่งที่มาของข้อผิดพลาด)

เพื่อลดข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพผู้ออกแบบการศึกษาจะต้องพิจารณาอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์จะถูกต้อง ด้วยเหตุนี้ผู้วิจัยอาจออกแบบกลไกในการศึกษาเพื่อลดข้อผิดพลาดในขณะที่ไม่แนะนำข้อผิดพลาดอื่น

ตัวอย่างเช่นนักวิจัยอาจจ่ายโบนัสให้แต่ละคนขึ้นอยู่กับความถูกต้องของการป้อนข้อมูลหรืออาจถ่ายทำบทสัมภาษณ์ทั้งหมดเพื่อให้แน่ใจว่าผู้สัมภาษณ์ยังคงอยู่ในหัวข้อและตามสคริปต์

วิธีลดข้อผิดพลาด

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

Finance เป็นผู้ให้บริการอย่างเป็นทางการของ Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Certification การรับรอง Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™เป็นมาตรฐานระดับโลกสำหรับนักวิเคราะห์สินเชื่อซึ่งครอบคลุมด้านการเงินการบัญชีการวิเคราะห์เครดิตการวิเคราะห์กระแสเงินสด การสร้างแบบจำลองตามพันธสัญญาการชำระคืนเงินกู้และอื่น ๆ โปรแกรมการรับรองซึ่งออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนทุกคนให้เป็นนักวิเคราะห์การเงินระดับโลก

เพื่อช่วยให้คุณเป็นนักวิเคราะห์การเงินระดับโลกและพัฒนาอาชีพของคุณอย่างเต็มศักยภาพแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเหล่านี้จะเป็นประโยชน์มาก:

  • การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ในทางสถิติการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ประชากรทั้งหมดของการศึกษาแบ่งออกเป็นเนื้อเดียวกันจากภายนอก แต่ภายใน
  • พารามิเตอร์พารามิเตอร์พารามิเตอร์เป็นองค์ประกอบที่มีประโยชน์ของการวิเคราะห์ทางสถิติ หมายถึงลักษณะที่ใช้กำหนดประชากรที่กำหนด มันถูกใช้เพื่อ
  • การเลือกตัวอย่างอคติการเลือกตัวอย่างอคติอคติในการเลือกตัวอย่างคือความลำเอียงที่เป็นผลมาจากความล้มเหลวในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าการสุ่มของตัวอย่างประชากรเป็นไปอย่างเหมาะสม ข้อบกพร่องของการเลือกตัวอย่าง
  • ข้อผิดพลาดประเภท I ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 คือการปฏิเสธสมมติฐานว่างที่แท้จริง ข้อผิดพลาดประเภท I เรียกอีกอย่างว่าเท็จ