什麼是非抽樣誤差?

940 閱讀 · 更新時間 2024年12月5日

非抽樣誤差是指在數據收集過程中產生的錯誤,導致數據與真實值不同。非抽樣誤差與抽樣誤差不同。抽樣誤差僅限於因樣本容量有限而導致樣本值與總體值之間的差異。(調查或普查中無法對整個總體進行抽樣。) 即使沒有任何錯誤,抽樣誤差也可能產生。這些 “錯誤” 僅僅是由於樣本中的數據與抽樣的總體數據不完全匹配。通過增加樣本容量可以最小化這種 “誤差”。非抽樣誤差涵蓋所有其他差異,包括由於抽樣技術不當而產生的差異。

定義

非抽樣誤差是指在數據收集過程中產生的錯誤,導致數據與真實值不同。與抽樣誤差不同,非抽樣誤差涵蓋所有其他差異,包括由於抽樣技術不當而產生的差異。

起源

非抽樣誤差的概念隨着統計學的發展而逐漸被認識到。早期的統計分析主要關注抽樣誤差,但隨着數據收集方法的複雜化,研究者開始注意到其他類型的誤差對結果的影響。

類別和特徵

非抽樣誤差可以分為多種類型,包括測量誤差、處理誤差、響應誤差和覆蓋誤差。測量誤差是由於測量工具或方法不準確導致的;處理誤差是由於數據處理過程中的錯誤;響應誤差是由於受訪者提供不準確信息;覆蓋誤差是由於樣本未能完全覆蓋總體。

案例研究

在 2000 年美國人口普查中,非抽樣誤差導致了對某些少數族裔人口的低估。這是由於覆蓋誤差和響應誤差的結合。另一個例子是某市場調查公司在進行消費者偏好調查時,由於問卷設計不當,導致了測量誤差,影響了調查結果的準確性。

常見問題

投資者在使用調查數據時,常常忽視非抽樣誤差的影響,誤以為數據完全準確。常見的誤解是認為只要樣本足夠大,所有誤差都可以忽略。實際上,非抽樣誤差與樣本大小無關,需要通過改進數據收集和處理方法來減少。

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