샘플링 오류 작동 방식

샘플링 오류란 무엇입니까?

표본오차는 분석가가 전체 데이터 모집단을 나타내는 표본을 선택하지 않을 때 발생하는 통계적 오류입니다. 결과적으로 표본에서 발견된 결과는 전체 모집단에서 얻을 수 있는 결과를 나타내지 않습니다.

샘플링은 더 큰 모집단에서 여러 관측치를 선택하여 수행되는 분석입니다. 선택 방법은 샘플링 오류와 비표본 오류를 모두 생성할 수 있습니다.

샘플링 오류 이해

표본 오차는 표본 값과 실제 모집단 값의 편차입니다. 표본이 아니기 때문에 표본오차가 발생한다. 대표 인구의 또는 어떤 식 으로든 편향되어 있습니다. 무작위 표본조차도 표본이 추출된 모집단의 근사치일 뿐이므로 어느 정도 표본 오류가 있습니다.

샘플링 오류 유형

샘플링 오류에는 다양한 범주가 있습니다.

인구 관련 오류

인구 관련 오류는 연구자가 누구를 조사해야 하는지 이해하지 못할 때 발생합니다.

선택 오류

선택오차는 설문조사가 자체적으로 선택되거나 설문조사에 관심이 있는 참여자들만이 질문에 응답할 때 발생합니다. 연구자는 참여를 유도하는 방법을 찾아 선택 오류를 극복하려고 시도할 수 있습니다.

샘플 프레임 오류

표본 프레임 오류는 잘못된 모집단 데이터에서 표본을 선택하면 발생합니다.

무응답 오류

무응답 오류는 연구자가 잠재적 응답자에게 연락할 수 없었기 때문에(또는 잠재적 응답자가 응답을 거부하여) 설문조사에서 유용한 응답을 얻지 못한 경우 발생합니다.

샘플링 오류 제거

샘플링 오류의 확산은

견본 크기. 표본 크기가 증가하면 표본이 실제 모집단에 가까워지므로 실제 모집단과의 편차 가능성이 줄어듭니다. 10개 표본의 평균이 100개 표본의 평균보다 더 많이 변한다는 점을 고려하십시오. 표본이 전체 모집단을 적절하게 대표하도록 조치를 취할 수도 있습니다.

연구원은 연구를 복제하여 샘플링 오류를 줄이려고 시도할 수 있습니다. 이는 동일한 측정을 반복적으로 수행하거나, 둘 이상의 대상 또는 여러 그룹을 사용하거나, 여러 연구를 수행하여 수행할 수 있습니다.

무작위 샘플링은 샘플링 오류의 발생을 최소화하는 추가 방법입니다. 무작위 샘플링은 샘플 선택에 대한 체계적인 접근 방식을 설정합니다. 예를 들어, 연구자는 인터뷰 대상자를 무작정 선택하기보다 목록에서 이름이 첫 번째, 10번째, 20번째, 30번째, 40번째 등으로 나타나는 사람들을 선택할 수 있습니다.

샘플링 오류의 예

XYZ Company가 소비자가 인터넷 연결을 통해 비디오 및 기타 유형의 프로그래밍을 스트리밍하기 위해 월 사용료를 지불할 수 있는 구독 기반 서비스를 제공한다고 가정합니다.

이 회사는 매주 인터넷을 통해 프로그래밍을 10시간 이상 시청하고 기존 비디오 스트리밍 서비스 비용을 지불하는 주택 소유자를 대상으로 설문 조사를 수행하려고 합니다. XYZ는 인구의 몇 퍼센트가 저렴한 구독 서비스에 관심이 있는지 확인하려고 합니다. XYZ가 샘플링 프로세스에 대해 신중하게 생각하지 않으면 여러 유형의 샘플링 오류가 발생할 수 있습니다.

NS 인구 XYZ 회사가 샘플에 포함되어야 하는 특정 유형의 소비자를 이해하지 못하는 경우 사양 오류가 발생합니다. 예를 들어, XYZ가 15세에서 25세 사이의 인구를 생성하면 그 중 많은 수가 소비자는 작동하지 않기 때문에 비디오 스트리밍 서비스에 대한 구매 결정을 내리지 않습니다. 풀 타임. 반면에 XYZ가 구매 결정을 내리는 일하는 성인의 표본을 모으면 이 그룹의 소비자는 매주 10시간의 비디오 프로그래밍을 시청하지 않을 수 있습니다.

선택 오류는 또한 샘플 결과에 왜곡을 일으킵니다. 일반적인 예는 즉시 응답하는 소수의 사람들에게만 의존하는 설문조사입니다. XYZ가 초기에 응답하지 않는 소비자에게 후속 조치를 취하는 경우 설문 조사 결과가 변경될 수 있습니다. 또한 XYZ에서 바로 응답하지 않는 소비자를 제외하면 표본 결과가 전체 모집단의 선호도를 반영하지 않을 수 있습니다.

샘플링 오류 대 비표본 오차

통계 데이터를 수집할 때 발생할 수 있는 다양한 유형의 오류가 있습니다. 표본 오차는 표본 모집단의 특성과 일반 모집단의 특성 간의 겉보기에는 무작위적인 차이입니다. 표본 크기가 불가피하게 제한되기 때문에 표본 오류가 발생합니다. (설문조사나 인구조사에서 전체 인구를 표본으로 추출하는 것은 불가능합니다.)

회사 XYZ도 피하고 싶어할 것입니다. 비표본 오류. 비표본 오류는 데이터 수집 중에 발생하여 데이터가 실제 값과 다르게 만드는 오류입니다. 비표본오차는 조사과정에서의 실수와 같은 인적오류로 인해 발생한다.

한 소비자 그룹이 일주일에 5시간의 비디오 프로그래밍만 시청하고 설문조사에 포함된다면 그 결정은 비표본 오류입니다. 편향된 질문을 하는 것은 또 다른 유형의 오류입니다.

샘플링 오류 FAQ

샘플링 오류 및 샘플링이란 무엇입니까?

표본오차는 표본이 전체 모집단을 대표하지 않을 때 발생하는 통계적 오류입니다. 통계에서 샘플링은 연구에서 실제로 데이터를 수집할 그룹을 선택하는 것을 의미합니다.

샘플링 오류 공식이란 무엇입니까?

​샘플링 오류=지×NS​σ​어디:지=지 에 기반한 점수 값신뢰 구간(약=1.96)σ=모집단 표준편차NS=샘플의 크기​

샘플링 오차 공식은 통계 분석에서 전체 샘플링 오차를 계산하는 데 사용됩니다. 표본오차는 모집단의 표준편차를 제곱근으로 나누어 계산합니다. 표본의 크기를 측정한 다음 그 결과에 신뢰도를 기반으로 하는 Z 점수 값을 곱합니다. 간격.

샘플링 오류의 유형은 무엇입니까?

일반적으로 표본오차는 모집단 고유오차, 선택오차, 표본틀오차, 무응답오차의 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 인구 특정 오류는 연구자가 누구를 조사해야 하는지 이해하지 못할 때 발생합니다. 응답자가 연구 참여를 스스로 선택할 때 선택 오류가 발생합니다. (이렇게 하면 응답에 관심이 있는 사람만 나타나 결과가 왜곡됩니다.) 잘못된 하위 모집단이 샘플을 선택하는 데 사용되면 샘플 프레임 오류가 발생합니다. 마지막으로 무응답 오류는 잠재적 응답자에게 성공적으로 연락하지 않거나 응답을 거부할 때 발생합니다.

샘플링 오류가 중요한 이유는 무엇입니까?

샘플링 오류의 존재를 인식하는 것은 결과에 배치할 수 있는 신뢰 수준의 지표가 될 수 있기 때문에 중요합니다. 표본 오류는 연구 결과가 얼마나 달라질 수 있는지에 대한 논의의 맥락에서도 중요합니다.

샘플링 오류를 찾는 방법은 무엇입니까?

설문 조사에서 표본 오류는 모든 표본이 대표 표본, 즉 전체 연구 모집단을 대표하는 더 작은 그룹이기 때문에 발생합니다. 도달하려는 전체 그룹의 사람들을 조사하는 것은 불가능합니다.

연구 중인 전체 모집단에서 관련 데이터를 수집하는 것이 불가능하기 때문에 연구에서 샘플링 오류의 정도를 정량화하는 것은 일반적으로 불가능합니다. 이것이 연구자들이 대표 표본을 수집하는 이유입니다(대표 표본은 표본 오류가 있는 이유입니다).