Ne atrankos klaida reiškia klaidą, atsirandančią dėl duomenų rinkimo rezultato, dėl kurio duomenys skiriasi nuo tikrųjų verčių. Ji skiriasi nuo atrankos klaidos, kuri yra bet koks skirtumas tarp imties reikšmių. Atsitiktinis kintamasis. Atsitiktinis kintamasis (stochastinis kintamasis) yra statistikos kintamojo tipas, kurio galimos vertės priklauso nuo tam tikro atsitiktinio reiškinio rezultatų ir universalių verčių, kurios gali atsirasti. iš riboto imties dydžio.
Ne atrankos klaida gali būti įvairių formų, įskaitant neatsakymo klaidą, matavimo klaidą, pašnekovo klaidą, koregavimo klaidą ir apdorojimo klaidą.
Neatrinktų klaidų mechanika
Ne atrankos klaida gali atsirasti, kai imama imtis arba visa populiacija (surašymas). Jis priskiriamas dviem kategorijoms:
1. Atsitiktinės klaidos
Atsitiktinės klaidos yra klaidos, už kurias negalima atsiskaityti ir kurios tiesiog įvyksta. Atliekant statistinius tyrimus manoma, kad kiekviena atsitiktinė klaida atsveria vienas kitą, paprastai tariant, todėl jie mažai rūpi.
2. Sisteminės klaidos
Sisteminės klaidos daro įtaką tyrimo imčiai ir dėl to dažnai sukuria nenaudingus duomenis. Sisteminė klaida yra nuosekli ir kartojama, todėl tyrimo sumanytojai turi būti labai atsargūs, kad sumažintų tokią klaidą.
Ne atrankos klaidos gali atsirasti keliais tyrimo aspektais. Dažniausios neatrinktos klaidos yra klaidos įvedant duomenis, šališki klausimai ir sprendimų priėmimas, neatsakymai, melaginga informacija ir netinkama analizė.
Neatrinktų klaidų tipai
Yra keletas neatrinktų klaidų tipų, įskaitant:
1. Neatsakymo klaida
Neatsakymo klaidą sukelia skirtumai tarp žmonių, pasirinkusių dalyvauti, palyginti su žmonėmis, kurie nedalyvauja tam tikroje apklausoje. Kitaip tariant, jis egzistuoja, kai žmonėms suteikiama galimybė dalyvauti, bet jie nusprendžia ne, todėl jų apklausos rezultatai nėra įtraukti į duomenis.
2. Matavimo paklaida
Matavimo klaida reiškia visas klaidas, susijusias su kiekvieno imties vieneto matavimu, priešingai nei klaidos, susijusios su jų pasirinkimu. Klaida dažnai kyla, kai kyla painūs klausimai, nekokybiški duomenys dėl atrankos nuovargio (t. Y. Kažkas pavargo atlikti apklausą) ir žemos kokybės matavimo priemonės Matavimo lygis Statistikoje matavimo lygis yra klasifikacija, susiejanti reikšmės, kurios tarpusavyje priskiriamos kintamiesiems. Kitaip tariant,.
3. Pašnekovo klaida
Pašnekovo klaida įvyksta, kai pašnekovas (arba administratorius) padaro klaidą įrašydamas atsakymą. Atliekant kokybinius tyrimus, pašnekovas gali paskatinti respondentą atsakyti tam tikru būdu. Atliekant kiekybinius tyrimus, pašnekovas gali užduoti klausimą kitaip, o tai lemia kitokį galutinį rezultatą.
4. Koregavimo klaida
Koregavimo klaida apibūdina situaciją, kai analizuojant duomenis ji koreguojama taip, kad ji nėra visiškai tiksli. Koregavimo klaidos formos apima duomenų svėrimo, duomenų valymo ir priskyrimo klaidas.
5. Apdorojimo klaida
Apdorojimo klaida atsiranda, kai iškyla duomenų apdorojimo problema, dėl kurios atsiranda tam tikra klaida. Pavyzdys bus, jei duomenys buvo įvesti neteisingai arba duomenų failas sugadintas.
Atrankos klaida ir ne atrankos klaida
Dažnai atrankos klaida ir neatrinkimo klaida yra naudojamos panašiuose kontekstuose, tačiau tarp abiejų sąvokų yra keletas esminių skirtumų. Jie įtraukia:
1. Atrankos klaida gali atsirasti net tada, kai nepadaryta akivaizdžios klaidos, priešingai nei neatrinkimo klaida, kuri atsiranda įvykus klaidai.
2. Atrankos klaida įvyksta, kai imtis neatstovauja visuotinės tiesos, o neatrinkimo klaida būdinga tam tikram tyrimo planui.
3. Atrankos paklaida gali būti labai sumažinta didėjant atrankos dydžiui, tačiau norint neatrinkti klaidos reikia sumažinti metodinius procesus.
4. Atrankos klaidą dažnai lemia vidiniai veiksniai, o neatrinkimą - išoriniai veiksniai, visiškai nesusiję su apklausa, tyrimu ar surašymu.
Kaip sumažinti klaidas
Sumažinti neatrinkimų klaidą nėra taip lengva, kaip sumažinti atrankos klaidą. Naudodami atrankos klaidą, galite sumažinti klaidos riziką paprasčiausiai padidindami imties dydį. Tai neveiks, jei nebus atrinkta klaida, kurią dažnai labai sunku aptikti ir pašalinti (nebent labai metodiškai atsižvelgiama į klaidos šaltinį).
Norint veiksmingai sumažinti neatrinktų klaidų skaičių, rengiant tyrimą reikia labai atidžiai apsvarstyti rezultatų pagrįstumą. Tyrėjas tyrime gali sukurti mechanizmą, kad sumažintų klaidą, o vėliau nepateiks kitos klaidos.
Pvz., Tyrėjas gali mokėti asmeniui premiją, atsižvelgdamas į jo duomenų įvedimo tikslumą, arba gali nufilmuoti visus interviu, kad užtikrintų, jog pašnekovas laikosi temos ir scenarijų.
Papildomi resursai
Finansai yra oficialus sertifikuoto bankų ir kreditų analitiko (CBCA) ™ CBCA ™ sertifikavimo teikėjas. Sertifikuoto bankų ir kreditų analitiko (CBCA) ™ akreditacija yra pasaulinis kredito analitikų standartas, apimantis finansus, apskaitą, kredito analizę, pinigų srautų analizę sandoros modeliavimas, paskolos grąžinimas ir kt. sertifikavimo programa, skirta visiems paversti pasaulinio lygio finansų analitikais.
Šie papildomi ištekliai bus labai naudingi, kad galėtumėte tapti pasaulinės klasės finansų analitiku ir išnaudoti visas savo karjeros galimybes:
- Klasterių atranka Klasterių atranka Statistikoje klasterių atranka yra atrankos metodas, kai visa tyrimo populiacija yra suskirstyta į išoriškai homogeniškus, bet iš vidaus
- Parametras Parametras Parametras yra naudingas statistinės analizės komponentas. Tai nurodo charakteristikas, kurios naudojamos apibrėžiant tam tikrą populiaciją. Tai įpratę
- Mėginio atrankos šališkumas Mėginio atrankos šališkumas Mėginio atrankos šališkumas yra šališkumas, atsirandantis dėl to, kad nepavyksta užtikrinti tinkamo populiacijos imties atsitiktinių imčių. Imties atrankos trūkumai
- I tipo klaida I tipo klaida Atliekant statistinių hipotezių testavimą, I tipo klaida iš esmės yra tikrosios nulinės hipotezės atmetimas. I tipo klaida taip pat vadinama klaidinga
