Örnekleme Dışı Hata
Örnekleme Dışı Hata Nedir?
Örnekleme dışı hata, veri toplama sırasında ortaya çıkan ve verilerin gerçek değerlerden farklı olmasına neden olan bir hatayı ifade eden istatistiksel bir terimdir. Örnekleme dışı bir hata, örnekleme hatasından farklıdır . Bir örnekleme hatası, örneklem büyüklüğünün sınırlı olması nedeniyle ortaya çıkan örnek değerleri ve evren değerleri arasındaki herhangi bir farkla sınırlıdır. (Tüm evren bir ankette veya bir sayımda örneklenemez.)
Temel Çıkarımlar
- Örnekleme dışı hata, istatistiklerde veri toplama sırasında meydana gelen ve verilerin gerçek değerlerden farklı olmasına neden olan bir hataya atıfta bulunan bir terimdir.
- Örnekleme dışı bir hata, rastgele veya sistematik hatalara atıfta bulunur ve bu hataları bir ankette, örneklemde veya sayımda tespit etmek zor olabilir.
- Sistematik örnekleme dışı hatalar rastgele örnekleme dışı hatalardan daha kötüdür çünkü sistematik hatalar çalışma, anket veya sayımın hurdaya çıkarılmasına neden olabilir.
- Hata sayısı ne kadar yüksekse, bilgi o kadar az güvenilirdir.
- Örnekleme dışı hatalar ortaya çıktığında, bir çalışma veya anketteki yanlılık oranı artar.
Herhangi bir hata yapılmadığında bile bir örnekleme hatası ortaya çıkabilir. “Hatalar”, bir örnekteki verilerin, örneğin alındığı evrendeki verilerle mükemmel bir şekilde eşleşmesinin olası olmadığı gerçeğinden kaynaklanır. Bu “hata”, numune boyutunu artırarak en aza indirilebilir.
Örnekleme dışı hatalar, zayıf bir örnekleme tekniğinden kaynaklananlar da dahil olmak üzere diğer tüm tutarsızlıkları kapsar.
Örnekleme Dışı Hata Nasıl Çalışır?
Örneklem dışı hatalar, hem örneklemlerde hem de nüfusun tamamının incelendiği sayımlarda mevcut olabilir. Örneklem dışı hatalar iki kategoriye ayrılır: rastgele ve sistematik.
Rastgele hataların birbirini dengelediğine inanılır ve bu nedenle çoğu zaman çok az endişe yaratır. Öte yandan sistematik hatalar tüm numuneyi etkiler ve bu nedenle daha önemli bir sorun ortaya çıkarır. Rastgele hatalar, genellikle bir numunenin veya sayımın hurdaya çıkarılmasına neden olmazken, sistematik bir hata büyük olasılıkla toplanan verileri kullanılamaz hale getirecektir.
Örnekleme dışı hatalar, anket, çalışma veya nüfus sayımındaki bir sorundan ziyade dış faktörlerden kaynaklanır.
Örnekleme dışı hataların meydana gelmesinin birçok yolu vardır. Örneğin, örneklem dışı hatalar, veri girişi hatalarını, önyargılı anket sorularını, önyargılı işleme / karar vermeyi, yanıt vermeyenleri, uygun olmayan analiz sonuçlarını ve yanıtlayanlar tarafından sağlanan yanlış bilgileri içerebilir ancak bunlarla sınırlı değildir.
Özel Hususlar
Örnek boyutunu artırmak, örnekleme hatalarını en aza indirmeye yardımcı olabilirken, örneklem dışı hataları azaltmada herhangi bir etkisi olmayacaktır. Bunun nedeni, örnekleme dışı hataların tespit edilmesinin genellikle zor olması ve bunları ortadan kaldırmanın neredeyse imkansız olmasıdır.
Örneklem dışı hatalar, yanıt vermeme hatalarını, kapsam hatalarını, görüşme hatalarını ve işleme hatalarını içerir. Örneğin, bir kişi bir ankette iki kez sayılırsa veya yanıtları ankette çoğaltılırsa, bir kapsam hatası ortaya çıkar. Görüşmeci örnekleminde önyargılıysa, örneklem dışı hata görüşmeci hatası olarak kabul edilecektir.
Ek olarak, bir anketteki katılımcıların yanlışlıkla veya kasıtlı olarak yanlış bilgi verdiğini kanıtlamak zordur. Her iki durumda da, yanıtlayıcılar tarafından sağlanan yanlış bilgiler örnekleme dışı hatalar olarak kabul edilir ve yanıt hataları olarak tanımlanır.
Teknik hatalar farklı bir kategoride mevcuttur. Kodlama, toplama, giriş veya düzenleme gibi verilerle ilgili herhangi bir giriş varsa, bunlar işleme hataları olarak kabul edilir.