Unterschied zwischen Stichproben- und Nicht-Sampling-Fehler

Stichprobenfehler ist eine, die aufgrund der nicht repräsentativen Probe zur Beobachtung auftritt. Umgekehrt, Nicht-Sampling-Fehler Ist ein Fehler auf dem menschlichen Fehler, wie z. B. Fehler in der Problemidentifizierung, der verwendeten Methode oder des verwendeten Verfahrens usw.

Ein ideales Forschungsdesign versucht, verschiedene Arten von Fehler zu kontrollieren, aber es gibt einige potenzielle Quellen, die es beeinflussen können. In der Stichprobenentheorie kann ein Gesamtfehler als die Variation zwischen dem Mittelwert des Populationsparameters und dem beobachteten Mittelwert definiert werden, der in der Forschung erhalten wurde. Der Gesamtfehler kann in zwei Kategorien eingeteilt werden, ich.e. Stichprobenfehler und Nicht-Sampling-Fehler.

In diesem Artikel-Auszug finden Sie die wichtigen Unterschiede zwischen Stichproben- und Nicht-Sampling-Fehler im Detail.

Inhalt: Stichprobenfehler im Vergleich zum Nicht-Sampling-Fehler

1. Vergleichstabelle
2. Definition
3. Schlüsselunterschiede
4. Abschluss

Vergleichstabelle

Definition des Stichprobenfehlers

Der Stichprobenfehler bezeichnet einen statistischen Fehler, der sich aus einer bestimmten Stichprobe ergibt, die für die interessierende Bevölkerung nicht vertreten ist. In einfachen Worten ist es ein Fehler, der auftritt, wenn die ausgewählte Probe nicht die tatsächlichen Eigenschaften, Eigenschaften oder Zahlen der gesamten Bevölkerung enthält.

Der Hauptgrund für den Stichprobenfehler ist, dass der Stichproben verschiedene Stichprobeneinheiten aus derselben Bevölkerung zeichnet, aber die Einheiten können individuelle Abweichungen haben. Darüber hinaus können sie auch aus defektem Stichprobendesign, fehlerhafter Abgrenzung von Einheiten, falscher Auswahl der Statistik, der Substitution der Probenahmeinheit durch den Enumerator durch ihre Bequemlichkeit entstehen. Daher wird es als die Abweichung zwischen dem wahren Mittelwert für die ursprüngliche Stichprobe und der Bevölkerung angesehen.

Definition des Nicht-Sampling-Fehlers

Nicht-Sampling-Fehler ist ein Dachbegriff, der alle Fehler außer dem Stichprobenfehler umfasst. Sie entstehen aus mehreren Gründen, ich.e. Fehler in der Problemdefinition, Fragebogenentwurf, Ansatz, Berichterstattung, Informationen, die von Befragten bereitgestellt werden, Datenvorbereitung, Sammlung, Tabellierung und Analyse.

Es gibt zwei Arten von Nicht-Sampling-Fehler:

• Antwortfehler: Fehler aufgrund ungenauer Antworten wurden von den Befragten gegeben, oder ihre Antwort wird falsch interpretiert oder falsch aufgezeichnet. Es besteht aus Forschungsfehlern, Befragtenfehlern und Interviewer -Fehler, die weiter als unter klassifiziert werden.
  • Forscherfehler
    • Ersatzfehler
    • Stichprobenfehler
    • Messfehler
    • Datenanalysefehler
    • Bevölkerungsdefinitionsfehler
  • Befragter Fehler
    • Unfähigkeitsfehler
    • Unwilligkeitsfehler
  • Interviewer -Fehler
    • Befragungsfehler
    • Aufnahme erro
    • Befragte Auswahlfehler
    • Betrugsfehler
• Nicht-Antwortfehler: Fehler aufgrund einiger Befragter, die Teil der Stichprobe sind.

Schlüsselunterschiede zwischen Stichproben- und Nicht-Sampling-Fehler

Die signifikanten Unterschiede zwischen Stichproben- und Nicht-Sampling-Fehler werden in den folgenden Punkten erwähnt:

1. Der Stichprobenfehler ist ein statistischer Fehler, da die ausgewählte Stichprobe die interessierende Population nicht perfekt darstellt. Nicht-Sampling-Fehler treten aufgrund anderer Quellen als Stichproben bei der Durchführung von Umfragebereitschaften auf.
2. Der Stichprobenfehler ergibt sich aufgrund der Variation zwischen dem tatsächlichen Mittelwert für die Stichprobe und der Population. Andererseits tritt der Nicht-Sampling-Fehler aufgrund von Mangel und unangemessener Datenanalyse auf.
3. Nicht-Sampling-Fehler kann zufällig oder nicht zufällig sein, während nur in der Zufallsstichprobe Stichprobenfehler auftreten.
4. Der Stichprobenfehler tritt nur dann auf, wenn die Stichprobe als Vertreter einer Population angenommen wird.Im Gegensatz zu einem Nicht-Sampling-Fehler, der sowohl in der Stichprobe als auch in der vollständigen Aufzählung entsteht.
5. Der Stichprobenfehler ist hauptsächlich der Stichprobengröße zugeordnet, i.e. Wenn die Stichprobengröße erhöht wird, nimmt die Möglichkeit des Fehlers ab. Im Gegenteil, der Nicht-Sampling-Fehler hängt nicht mit der Stichprobengröße zusammen. Daher wird er mit der Zunahme der Stichprobengröße nicht reduziert.

Abschluss

Um diese Diskussion zu beenden, ist es wahr zu sagen. Umgekehrt ist der Nicht-Sampling-Fehler ein Korb, der alle anderen Fehler als den Stichprobenfehler abdeckt. Er ist von Natur aus unvermeidbar, da es nicht möglich ist, ihn vollständig zu entfernen.