Błąd próbkowania
Co to jest błąd próbkowania?
Błąd próbkowania to błąd statystyczny, który występuje, gdy analityk nie wybiera próbki reprezentującej całą populację danych. W rezultacie wyniki znalezione w próbie nie reprezentują wyników, które zostałyby uzyskane z całej populacji.
Próbkowanie to analiza przeprowadzana poprzez wybranie szeregu obserwacji z większej populacji. Metoda selekcji może powodować zarówno błędy losowania, jak i błędy niezwiązane z losowaniem.
Kluczowe wnioski
- Błąd doboru próby występuje wtedy, gdy próba użyta w badaniu nie jest reprezentatywna dla całej populacji.
- Próbkowanie to analiza przeprowadzana poprzez wybranie szeregu obserwacji z większej populacji.
- Nawet próby losowe będą miały pewien stopień błędu próbkowania, ponieważ próbka jest tylko przybliżeniem populacji, z której została pobrana.
- Częstość błędów doboru próby można zmniejszyć, zwiększając liczebność próby.
- Losowe próbkowanie to dodatkowy sposób na zminimalizowanie występowania błędów próbkowania.
- Ogólnie, błędy próbkowania można podzielić na cztery kategorie: błąd specyficzny dla populacji, błąd wyboru, błąd ramy próby lub błąd braku odpowiedzi.
Zrozumienie błędów próbkowania
Błąd próbkowania to odchylenie wartości próbkowanej w stosunku do prawdziwej wartości populacji. Błędy próbkowania występują, ponieważ próbka nie jest reprezentatywna dla populacji lub jest w jakiś sposób stronnicza. Nawet próby losowe będą miały pewien stopień błędu próbkowania, ponieważ próbka jest tylko przybliżeniem populacji, z której została pobrana.
Rodzaje błędów próbkowania
Istnieją różne kategorie błędów próbkowania.
Błąd specyficzny dla populacji
Błąd specyficzny dla populacji występuje, gdy badacz nie wie, kogo ankietować.
Błąd wyboru
Błąd selekcji występuje, gdy ankieta jest wybrana samodzielnie lub obejmuje tylko uczestników zainteresowanych udziałem w ankiecie, odpowiadających na pytania. Badacze mogą próbować przezwyciężyć błąd selekcji, szukając sposobów na zachęcenie do udziału.
Błąd przykładowej ramki
Błąd ramki próbki występuje, gdy próbka jest wybierana z niewłaściwych danych populacji.
Błąd braku odpowiedzi
Błąd braku odpowiedzi występuje, gdy z ankiet nie uzyskano użytecznej odpowiedzi, ponieważ badacze nie byli w stanie skontaktować się z potencjalnymi respondentami (lub potencjalni respondenci odmówili odpowiedzi).
Eliminacja błędów próbkowania
Częstość błędów doboru próby można zmniejszyć, zwiększając liczebność próby. Wraz ze wzrostem wielkości próby próbka zbliża się do rzeczywistej populacji, co zmniejsza możliwość odchyleń od rzeczywistej populacji. Należy wziąć pod uwagę, że średnia z próbki liczącej 10 osób różni się bardziej niż średnia z próby liczącej 100 osób. Można również podjąć kroki w celu upewnienia się, że próbka odpowiednio reprezentuje całą populację.
Badacze mogą próbować zmniejszyć liczbę błędów próbkowania, powielając swoje badanie. Można to osiągnąć, wykonując wielokrotnie te same pomiary, wykorzystując więcej niż jeden podmiot lub wiele grup lub podejmując wiele badań.
Losowe próbkowanie to dodatkowy sposób na zminimalizowanie występowania błędów próbkowania. Losowe pobieranie próbek stanowi systematyczne podejście do doboru próby. Na przykład, zamiast wybierać uczestników do przypadkowych rozmów, badacz może wybrać tych, których nazwiska pojawiają się jako pierwsze, 10, 20, 30, 40 itd. Na liście.
Przykłady błędów próbkowania
Załóżmy, że firma XYZ zapewnia usługę opartą na subskrypcji, która umożliwia konsumentom uiszczanie miesięcznej opłaty za strumieniowe przesyłanie filmów i innych rodzajów programów za pośrednictwem połączenia internetowego.
Firma chce przeprowadzić ankietę wśród właścicieli domów, którzy oglądają co najmniej 10 godzin programów przez Internet tygodniowo i płacą za istniejącą usługę przesyłania strumieniowego wideo. XYZ chce ustalić, jaki procent populacji jest zainteresowany tańszą usługą abonamentową. Jeśli XYZ nie przemyśli dokładnie procesu pobierania próbek, może wystąpić kilka rodzajów błędów próbkowania.
Populacja błąd specyfikacja będzie wystąpić, jeśli XYZ Spółka nie rozumie typy konkretnych konsumentów, którzy powinni być zawarte w próbce. Na przykład, jeśli XYZ tworzy populację osób w wieku od 15 do 25 lat, wielu z tych konsumentów nie podejmuje decyzji o zakupie usługi strumieniowego przesyłania wideo, ponieważ nie pracują w pełnym wymiarze godzin. Z drugiej strony, jeśli XYZ zgromadzi próbkę pracujących dorosłych, którzy podejmują decyzje zakupowe, konsumenci z tej grupy mogą nie oglądać 10 godzin programów wideo tygodniowo.
Błąd selekcji powoduje również zniekształcenia wyników próbki. Typowym przykładem jest ankieta, która opiera się tylko na niewielkiej części osób, które natychmiast odpowiadają. Jeśli XYZ podejmie próbę skontaktowania się z konsumentami, którzy początkowo nie odpowiedzą, wyniki ankiety mogą ulec zmianie. Ponadto, jeśli XYZ wyklucza konsumentów, którzy nie reagują od razu, wyniki próby mogą nie odzwierciedlać preferencji całej populacji.
Błąd tłumienia a błąd niezwiązany z próbkowaniem
Podczas gromadzenia danych statystycznych mogą wystąpić różne rodzaje błędów. Błędy losowania to pozornie przypadkowe różnice między cechami populacji próby i populacji ogólnej. Błędy próbkowania powstają, ponieważ rozmiary próbek są nieuchronnie ograniczone. (Niemożliwe jest próbkowanie całej populacji w ankiecie lub spisie).
Błąd próbkowania może wystąpić, nawet jeśli nie popełniono żadnego błędu; występują błędy próbkowania, ponieważ żadna próbka nigdy nie będzie idealnie pasować do danych we wszechświecie, z którego została pobrana.
Firma XYZ będzie również chciała uniknąć błędów niezwiązanych z próbą. Błędy niezwiązane z próbkowaniem to błędy, które pojawiają się podczas zbierania danych i powodują, że dane różnią się od wartości rzeczywistych. Błędy niezwiązane z losowaniem są spowodowane błędem ludzkim, takim jak błąd popełniony w procesie badania.
Jeśli jedna grupa konsumentów ogląda tylko pięć godzin programów wideo tygodniowo i jest objęta ankietą, ta decyzja jest błędem niezwiązanym z próbkowaniem. Zadawanie stronniczych pytań to inny rodzaj błędu.
Często zadawane pytania dotyczące błędów próbkowania
Co to jest błąd próbkowania i próbkowanie?
Błędy próby to błędy statystyczne, które powstają, gdy próbka nie reprezentuje całej populacji. W statystykach próbkowanie oznacza wybranie grupy, z której faktycznie będziesz zbierać dane w swoich badaniach.
Jaki jest wzór błędu próbkowania?
Wzór na błąd próby jest używany do obliczenia ogólnego błędu próby w analizie statystycznej. Błąd próbkowania oblicza się, dzieląc odchylenie standardowe populacji przez pierwiastek kwadratowy z wielkości próby, a następnie mnożąc wynik przez wartość Z-score opartą na przedziale ufności.
Jakie są rodzaje błędów próbkowania?
Ogólnie, błędy próbkowania można podzielić na cztery kategorie: błąd specyficzny dla populacji, błąd wyboru, błąd ramy próby lub błąd braku odpowiedzi. Błąd specyficzny dla populacji występuje, gdy badacz nie rozumie, kogo powinien ankietować. Błąd selekcji pojawia się, gdy respondenci samodzielnie dokonują wyboru udziału w badaniu. (Powoduje to, że odpowiedzi udzielają tylko ci, którzy są zainteresowani, co wypacza wyniki). Błąd ramki próby występuje, gdy do wybrania próby zostanie użyta niewłaściwa subpopulacja. Wreszcie błąd braku odpowiedzi występuje, gdy potencjalny respondent nie jest skutecznie kontaktowany lub odmawia odpowiedzi.
Dlaczego błąd próbkowania jest ważny?
Świadomość obecności błędów próby jest ważna, ponieważ może być wskaźnikiem poziomu zaufania, jaki można pokładać w wynikach. Błąd doboru próby jest również ważny w kontekście dyskusji o tym, jak bardzo mogą się różnić wyniki badań.
Jak znaleźć błąd próbkowania?
W badaniach ankietowych błędy próbkowania występują, ponieważ wszystkie próbki są próbami reprezentatywnymi: mniejszą grupą, która reprezentuje całą populację badawczą. Niemożliwe jest zbadanie całej grupy osób, do których chcesz dotrzeć.
Zwykle nie jest możliwe ilościowe określenie stopnia błędu próbkowania w badaniu, ponieważ niemożliwe jest zebranie odpowiednich danych z całej badanej populacji. Dlatego naukowcy zbierają reprezentatywne próbki (a reprezentatywne próbki są przyczyną błędów w próbkowaniu).