Vad är ett icke-provtagningsfel?
Ett icke-samplingsfel är en statistisk term som hänvisar till ett fel som uppstår under datainsamling, vilket gör att data skiljer sig från de verkliga värdena. Ett icke-samplingsfel skiljer sig från ett samplingsfel. Ett samplingsfel är begränsat till eventuella skillnader mellan provvärden och universumvärden som uppstår eftersom provstorleken var begränsad. (Hela universum kan inte samplas i en undersökning eller en folkräkning.)
Key Takeaways
- Ett icke-samplingsfel är en term som används i statistik som hänvisar till ett fel som inträffar under datainsamlingen, vilket gör att data skiljer sig från de verkliga värdena. Ett icke-samplingsfel avser antingen slumpmässiga eller systematiska fel, och dessa fel kan vara utmanande att upptäcka i en undersökning, ett urval eller folkräkning. Systematiska icke-samplingsfel är sämre än slumpmässiga icke-samplingsfel eftersom systematiska fel kan leda till att studien, undersökningen eller folkräkningen måste skrotas. Ju högre antal fel, desto mindre tillförlitlig information. När icke-samplingsfel uppstår, ökar hastigheten på förspänning i en studie eller en undersökning.
Ett samplingsfel kan resultera även om inga misstag av något slag görs. "Felen" är resultatet av det faktum att data i ett prov troligtvis inte matchar data i universum som provet tas från. Detta "fel" kan minimeras genom att öka provstorleken.
Icke-provtagningsfel täcker alla andra avvikelser, inklusive de som uppstår genom en dålig samplingsteknik.
Hur ett icke-provtagningsfel fungerar
Icke-provtagningsfel kan finnas i både prover och folkräkningar där en hel population undersöks. Icke-samplingsfel faller under två kategorier: slumpmässigt och systematiskt.
Slumpmässiga fel tros kompensera varandra och är därför oftast av liten oro. Systematiska fel påverkar å andra sidan hela urvalet och utgör därför en viktigare fråga. Slumpmässiga fel kommer i allmänhet inte att resultera i skrotning av ett prov eller en folkräkning, medan ett systematiskt fel sannolikt kommer att göra insamlade data oanvändbara.
Icke-samplingsfel orsakas av externa faktorer snarare än ett problem inom en undersökning, studie eller folkräkning.
Det finns många sätt som inte-samplingsfel kan uppstå. Exempelvis kan icke-samplingsfel inkludera, men är inte begränsade till, datainmatningsfel, partiska undersökningsfrågor, partisk bearbetning / beslutsfattande, icke-svar, olämpliga analysslutsatser och falsk information från respondenterna.
Särskilda överväganden
Även om ökning av provstorleken kan bidra till att minimera samplingsfel kommer det inte att ha någon effekt på att minska icke-samplingsfel. Detta beror på att icke-samplingsfel ofta är svåra att upptäcka, och det är praktiskt taget omöjligt att eliminera dem.
Icke-samplingsfel inkluderar icke-svarfel, täckningsfel, intervjufel och behandlingsfel. Ett täckningsfel skulle uppstå, till exempel om en person räknades två gånger i en undersökning, eller om deras svar kopierades på undersökningen. Om en intervjuare är partisk i sin sampling, skulle icke-samplingsfelet betraktas som ett intervjuat fel.
Dessutom är det svårt att bevisa att respondenterna i en undersökning ger falsk information - antingen av misstag eller med avsikt. Hur som helst, felinformation som tillhandahålls av respondenterna räknas som icke-samplingsfel och de beskrivs som svarfel.
Tekniska fel finns i en annan kategori. Om det finns några datarelaterade poster - som kodning, insamling, inmatning eller redigering - betraktas de som behandlingsfel.
