Errore di non campionamento

Che cos'è un errore non di campionamento

Un errore non di campionamento è un errore che si verifica durante la raccolta dei dati, facendo sì che i dati differiscano dai valori reali. L'errore non di campionamento differisce dall'errore di campionamento. Un errore di campionamento è limitato alle differenze tra i valori di campionamento e i valori di universo che sorgono perché l'intero universo non è stato campionato. Può verificarsi un errore di campionamento anche quando non vengono commessi errori di alcun tipo. Gli "errori" derivano dal semplice fatto che è improbabile che i dati in un campione corrispondano perfettamente ai dati nell'universo da cui viene prelevato il campione. Questo "errore" può essere minimizzato aumentando la dimensione del campione. Gli errori non di campionamento coprono tutte le altre discrepanze, comprese quelle derivanti da una scarsa tecnica di campionamento.

RIPARTIZIONE Errore di non campionamento

Errori non di campionamento possono essere presenti sia nei campioni che nei censimenti in cui viene esaminata un'intera popolazione e possono essere casuali o sistematici. Si ritiene che gli errori casuali si compensino a vicenda e pertanto sono di scarsa preoccupazione. Gli errori sistematici, d'altra parte, riguardano l'intero campione e sono quindi presenti un problema maggiore. Gli errori non di campionamento possono includere, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, errori di immissione dei dati, domande di sondaggio distorte, elaborazione / processo decisionale distorta, mancata risposta, conclusioni di analisi inadeguate e informazioni false fornite dagli intervistati.

L'aumento della dimensione del campione contribuirà a ridurre al minimo l'errore di campionamento, ma non avrà alcun effetto sulla riduzione dell'errore di non campionamento. Sfortunatamente, gli errori non di campionamento sono spesso difficili da rilevare ed è praticamente impossibile eliminarli del tutto.

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Funzionamento degli errori di campionamento Un errore di campionamento è un errore statistico che si verifica quando un analista non seleziona un campione che rappresenta l'intera popolazione di dati e i risultati trovati nel campione non rappresentano i risultati che sarebbero ottenuti dall'intera popolazione. altro Esempio Un campione è una versione più piccola e gestibile di un gruppo più grande. I campioni vengono utilizzati nei test statistici quando le dimensioni della popolazione sono troppo grandi. altro Perché la significatività statistica conta L'importanza statistica si riferisce a un risultato che non è probabile che si verifichi in modo casuale ma che sia piuttosto attribuibile a una causa specifica. altro I dettagli del campionamento sistematico Il campionamento sistematico è un metodo di campionamento probabilistico in cui viene selezionato un campione casuale da una popolazione più ampia. altro Come funzionano i campioni casuali semplici Un campione casuale semplice è un sottoinsieme di una popolazione statistica in cui ciascun membro del sottoinsieme ha la stessa probabilità di essere scelto. Un semplice campione casuale deve essere una rappresentazione imparziale di un gruppo. altro Leggere nel campionamento casuale stratificato Il campionamento casuale stratificato è un metodo di campionamento che prevede la divisione di una popolazione in gruppi più piccoli noti come strati. più collegamenti dei partner