Mikä on ei-otantavirhe?
Ei-otantavirhe on tilastollinen termi, joka viittaa virheeseen, joka syntyy tiedonkeruun aikana, aiheuttaen datan eroa todellisista arvoista. Ei-otantavirhe eroaa otantavirheestä. Näytteenottovirhe rajoittuu kaikkiin eroihin näytteen arvojen ja maailmankaikkeuden arvojen välillä, jotka syntyvät, koska näytteen koko oli rajoitettu. (Koko maailmankaikkeutta ei voida ottaa näytteistä tutkimuksessa tai väestönlaskennassa.)
Avainsanat
- Ei-otantavirhe on tilastoissa käytetty termi, joka viittaa tiedonkeruun aikana tapahtuvaan virheeseen, joka aiheuttaa tietojen eroa todellisista arvoista. Ei-otantavirheellä tarkoitetaan joko satunnaisia tai systemaattisia virheitä, ja nämä virheet voivat olla haastavia havaita tutkimuksessa, otoksessa tai väestönlaskennassa. Systemaattiset ei-otantavirheet ovat huonompia kuin satunnaiset ei-otantavirheet, koska systemaattiset virheet voivat johtaa tutkimuksen, selvityksen tai väestönlaskennan hävittämiseen. Mitä suurempi virheiden lukumäärä, sitä vähemmän luotettavaa tietoa on. Kun virheitä, jotka eivät sisällä otantamenetelmiä, tutkimuksen tai kyselyn virheellisyysaste nousee.
Näytteenottovirhe voi johtaa, vaikka mitään virheitä ei tehdä. "Virheet" johtuvat pelkästään siitä, että näytteen tiedot eivät todennäköisesti vastaa täysin tietoja sen maailmankaikkeuden tiedoista, josta näyte otetaan. Tämä "virhe" voidaan minimoida lisäämällä näytteen kokoa.
Ei-otantavirheet kattavat kaikki muut epäsuhteet, mukaan lukien virheet, jotka johtuvat huonosta näytteenottotekniikasta.
Kuinka ei-otantavirhe toimii
Muita kuin otantavirheitä voi esiintyä sekä näytteissä että väestönlaskennassa, joissa tutkitaan koko väestöä. Ei-otantavirheet jaotellaan kahteen luokkaan: satunnaiset ja systemaattiset.
Satunnaisten virheiden uskotaan tasoittavan toisiaan, ja siksi useimmiten niistä ei ole huolestuttavaa. Järjestelmälliset virheet puolestaan vaikuttavat koko otokseen, ja siten ne muodostavat merkittävän ongelman. Satunnaisvirheet eivät yleensä johda näytteen romuttamiseen tai väestönlaskentaan, kun taas systemaattinen virhe tekee todennäköisesti kerätyt tiedot käyttökelvottomiksi.
Otoksiin kuulumattomat virheet johtuvat pikemminkin ulkoisista tekijöistä kuin kyselyn, tutkimuksen tai laskennan aiheista.
Ei-näytteenottovirheitä voi esiintyä monella tapaa. Ei-otantavirheisiin voivat kuulua esimerkiksi, mutta niihin rajoittumatta, tietojen syöttövirheet, puolueelliset kyselykysymykset, puolueellinen käsittely / päätöksenteko, vastaukset, vastaamattomat analyysin päätelmät ja vastaajien toimittamat väärät tiedot.
Erityiset näkökohdat
Vaikka näytteen koon kasvattaminen voi auttaa minimoimaan näytteenottovirheitä, sillä ei ole vaikutusta vähentämättä näytteenottovirheitä. Tämä johtuu siitä, että ei-otantavirheitä on usein vaikea havaita, ja niiden poistaminen on käytännössä mahdotonta.
Ei-otantavirheisiin sisältyvät vastausvirheet, kattavuusvirheet, haastatteluvirheet ja käsittelyvirheet. Kattavuusvirhe tapahtuu esimerkiksi jos henkilö lasketaan kahdesti tutkimuksessa tai hänen vastauksensa kopioidaan tutkimuksessa. Jos haastattelija on puolueellinen näytteenotossaan, ei otantavirhettä pidetä haastattelijan virheenä.
Lisäksi on vaikea osoittaa, että kyselyssä vastaajat antavat vääriä tietoja joko vahingossa tai tarkoituksella. Kumpikin tapaa vastaajien toimittamat väärät tiedot lasketaan otantavirheiksi ja ne kuvataan vastausvirheiksi.
Tekniset virheet esiintyvät eri kategoriassa. Jos on dataan liittyviä merkintöjä, kuten koodausta, keräämistä, syöttämistä tai muokkaamista, niitä pidetään käsittelyvirheinä.
