Kako delujejo napake pri vzorčenju

Kaj je napaka vzorčenja?

Napaka vzorčenja je statistična napaka, ki se pojavi, ko analitik ne izbere vzorca, ki predstavlja celotno populacijo podatkov. Zato rezultati, ugotovljeni v vzorcu, ne predstavljajo rezultatov, ki bi bili pridobljeni iz celotne populacije.

Vzorčenje je analiza, izvedena z izbiro številnih opazovanj iz večje populacije. Način izbire lahko povzroči napake pri vzorčenju in napake pri vzorčenju.

Razumevanje napak pri vzorčenju

Napaka vzorčenja je odstopanje vzorčene vrednosti od resnične vrednosti populacije. Napake pri vzorčenju nastanejo, ker vzorca ni predstavnik prebivalstva ali je na nek način pristranski. Tudi randomizirani vzorci bodo imeli določeno stopnjo napake pri vzorčenju, ker je vzorec le približek populacije, iz katere je bil vzet.

Vrste napak pri vzorčenju

Obstajajo različne kategorije napak pri vzorčenju.

Napaka, specifična za prebivalstvo

Do populacijske napake pride, ko raziskovalec ne razume, koga naj anketira.

Napaka pri izbiri

Napaka pri izbiri se pojavi, ko je anketa izbrana sama ali ko na vprašanja odgovorijo le tisti udeleženci, ki jih anketa zanima. Raziskovalci lahko poskusijo premagati napako pri izbiri tako, da najdejo načine za spodbujanje sodelovanja.

Napaka vzorčnega okvirja

Napaka okvirja vzorca se pojavi, ko je vzorec izbran iz napačnih podatkov o populaciji.

Napaka neodgovora

Napaka neodgovora se pojavi, ko iz anket ni pridobljen koristen odgovor, ker raziskovalci niso mogli stopiti v stik s potencialnimi anketiranci (ali pa se potencialni anketiranci niso želeli odzvati).

Odprava napak pri vzorčenju

Prevalenco napak pri vzorčenju lahko zmanjšamo s povečanjem vzorec velikost. Ko se velikost vzorca povečuje, se vzorec približuje dejanski populaciji, kar zmanjšuje možnost odstopanj od dejanske populacije. Upoštevajte, da se povprečje vzorca 10 spreminja bolj kot povprečje vzorca 100. Prav tako je mogoče sprejeti ukrepe za zagotovitev, da vzorec ustrezno predstavlja celotno populacijo.

Raziskovalci bi lahko s ponovitvijo študije poskušali zmanjšati napake pri vzorčenju. To je mogoče doseči z večkratnim izvajanjem istih meritev z uporabo več kot enega subjekta ali več skupin ali z izvedbo več študij.

Naključno vzorčenje je dodaten način za zmanjšanje pojavljanja napak pri vzorčenju. Naključno vzorčenje vzpostavlja sistematičen pristop k izbiri vzorca. Na primer, namesto da bi naključno intervjuval udeležence, bi lahko raziskovalec na seznamu izbral tiste, katerih imena so prva, 10., 20., 30., 40. itd.

Primeri napak pri vzorčenju

Predpostavimo, da podjetje XYZ ponuja naročniško storitev, ki potrošnikom omogoča plačilo mesečne pristojbine za pretakanje videoposnetkov in drugih vrst programiranja prek internetne povezave.

Podjetje želi raziskati lastnike stanovanj, ki na internetu gledajo vsaj 10 ur programiranja na teden in plačajo obstoječo storitev pretakanja videov. XYZ želi ugotoviti, kakšen odstotek prebivalstva zanima naročniška storitev po nižjih cenah. Če XYZ ne razmišlja dobro o postopku vzorčenja, se lahko pojavi več vrst napak pri vzorčenju.

A prebivalstva do napake pri specifikaciji bi prišlo, če podjetje XYZ ne razume posebnih vrst potrošnikov, ki jih je treba vključiti v vzorec. Na primer, če XYZ ustvari populacijo ljudi, starih od 15 do 25 let, jih je veliko potrošniki se ne odločajo za nakup storitve pretakanja videa, ker ne delujejo polni delovni čas. Po drugi strani pa, če XYZ sestavi vzorec odraslih odraslih, ki se odločajo o nakupu, potrošniki v tej skupini morda ne bodo gledali 10 ur videoprogramov vsak teden.

Napaka pri izbiri povzroči tudi izkrivljanje rezultatov vzorca. Pogost primer je raziskava, ki se opira le na majhen del ljudi, ki se takoj odzovejo. Če si XYZ prizadeva spremljati potrošnike, ki se sprva ne odzovejo, se lahko rezultati ankete spremenijo. Poleg tega, če XYZ izključi potrošnike, ki se ne odzovejo takoj, rezultati vzorca morda ne odražajo preferenc celotne populacije.

Napaka vzorčenja vs. Napaka brez vzorčenja

Pri zbiranju statističnih podatkov se lahko pojavijo različne vrste napak. Napake vzorčenja so navidezno naključne razlike med značilnostmi vzorčne populacije in značilnostmi splošne populacije. Napake pri vzorčenju nastanejo, ker so velikosti vzorcev neizogibno omejene. (V anketi ali popisu ni mogoče vzorčiti celotne populacije.)

Izogniti se bo želelo tudi podjetju XYZ napake pri vzorčenju. Napake, ki niso vzorčene, so napake, ki nastanejo med zbiranjem podatkov in povzročijo, da se podatki razlikujejo od resničnih vrednosti. Napake, ki niso vzorčene, so posledica človeške napake, na primer napake v postopku anketiranja.

Če ena skupina potrošnikov gleda le pet ur videoprogramov na teden in je vključena v anketo, je ta odločitev napaka pri vzorčenju. Druga vrsta napake je postavljanje pristranskih vprašanj.

Pogosta vprašanja o napakah pri vzorčenju

Kaj je napaka vzorčenja in vzorčenje?

Napake vzorčenja so statistične napake, ki nastanejo, ko vzorec ne predstavlja celotne populacije. V statistiki vzorčenje pomeni izbiro skupine, iz katere boste dejansko zbirali podatke v svoji raziskavi.

Kaj je formula napake vzorčenja?

​Napaka vzorčenja=Z×n​σ​kje:Z=Z ocena vrednosti na podlagiinterval zaupanja (pribl=1.96)σ=Standardni odmik prebivalstvan=Velikost vzorca​

Formula napake vzorčenja se uporablja za izračun celotne napake vzorčenja pri statistični analizi. Napaka vzorčenja se izračuna tako, da se standardni odmik populacije deli s kvadratnim korenom velikost vzorca, nato pa rezultat pomnožite z vrednostjo ocene Z, ki temelji na zaupanju interval.

Kakšne so vrste napak pri vzorčenju?

Na splošno lahko vzorčne napake razdelimo v štiri kategorije: napaka, značilna za populacijo, napaka pri izbiri, napaka okvirja vzorca ali napaka odziva. Do populacijske napake pride, ko raziskovalec ne razume, koga naj anketira. Napaka pri izbiri se pojavi, ko anketiranci sami izberejo svojo udeležbo v študiji. (To ima za posledico le tiste, ki se želijo odzvati, kar izkrivlja rezultate.) Napaka okvirnega vzorca se pojavi, ko se za izbiro vzorca uporabi napačna podpopulacija. Nazadnje pride do napake pri neodzivu, ko potencialnih vprašanih ne kontaktiramo uspešno ali se nočejo odzvati.

Zakaj je napaka pri vzorčenju pomembna?

Zavedanje prisotnosti napak pri vzorčenju je pomembno, ker je lahko pokazatelj stopnje zaupanja, ki ga je mogoče dati v rezultate. Napaka pri vzorčenju je pomembna tudi v okviru razprave o tem, koliko se lahko rezultati raziskav razlikujejo.

Kako najdete napako vzorčenja?

Pri anketnih raziskavah pride do napak pri vzorčenju, ker so vsi vzorci reprezentativni vzorci: manjša skupina, ki zajema celotno vašo raziskovalno populacijo. Nemogoče je raziskati celotno skupino ljudi, ki bi jih radi dosegli.

Stopnje napake pri vzorčenju v študiji običajno ni mogoče količinsko opredeliti, saj je nemogoče zbrati ustrezne podatke od celotne populacije, ki jo preučujete. Zato raziskovalci zbirajo reprezentativne vzorce (reprezentativni vzorci pa so razlog za napake pri vzorčenju).