غير خطأ في أخذ العينات - نظرة عامة ، ميكانيكا ، أنواع

يشير الخطأ غير المتعلق بأخذ العينات إلى الخطأ الذي ينشأ من نتيجة جمع البيانات ، مما يؤدي إلى اختلاف البيانات عن القيم الحقيقية. يختلف عن خطأ أخذ العينات ، وهو أي اختلاف بين قيم العينة المتغير العشوائي المتغير العشوائي (المتغير العشوائي) هو نوع من المتغيرات في الإحصائيات التي تعتمد قيمها المحتملة على نتائج ظاهرة عشوائية معينة والقيم العالمية التي قد تنتج من حجم عينات محدود.

خطأ غير أخذ العينات

يمكن أن يأتي الخطأ غير المتعلق بأخذ العينات في مجموعة متنوعة من الأشكال ، بما في ذلك خطأ عدم الاستجابة وخطأ القياس وخطأ المحاور وخطأ الضبط وخطأ المعالجة.

ميكانيكا خطأ عدم أخذ العينات

يمكن أن ينشأ خطأ غير متعلق بأخذ العينات عند أخذ عينة أو مجموعة سكانية كاملة (تعداد). تندرج تحت فئتين:

1. أخطاء عشوائية

الأخطاء العشوائية هي أخطاء لا يمكن تفسيرها وتحدث للتو. في الدراسات الإحصائية ، يُعتقد أن كل خطأ عشوائي يعوض بعضه البعض ، بشكل عام ، لذا فهم قليلون أو معدومون.

2. أخطاء منهجية

تؤثر الأخطاء المنهجية على عينة الدراسة ، ونتيجة لذلك ، غالبًا ما تؤدي إلى إنشاء بيانات غير مفيدة. الخطأ المنهجي متسق وقابل للتكرار ، لذلك يجب على مبتكري الدراسة توخي الحذر الشديد للتخفيف من مثل هذا الخطأ.

يمكن أن تحدث الأخطاء غير المتعلقة بأخذ العينات من عدة جوانب من الدراسة. تشمل الأخطاء غير المتعلقة بأخذ العينات الأكثر شيوعًا أخطاء في إدخال البيانات والأسئلة المتحيزة واتخاذ القرار وعدم الردود والمعلومات الخاطئة والتحليل غير المناسب.

أنواع أخطاء عدم أخذ العينات

هناك عدة أنواع من الأخطاء غير المتعلقة بأخذ العينات ، بما في ذلك:

1. خطأ عدم الاستجابة

يحدث خطأ عدم الاستجابة بسبب الاختلافات بين الأشخاص الذين يختارون المشاركة مقارنة بالأشخاص الذين لا يشاركون في استطلاع معين. بمعنى آخر ، يوجد عندما يتم منح الأشخاص خيار المشاركة ولكنهم يختارون عدم المشاركة ، وبالتالي ، لا يتم دمج نتائج الاستطلاع في البيانات.

2. خطأ القياس

يشير خطأ القياس إلى جميع الأخطاء المتعلقة بقياس كل وحدة أخذ عينات ، على عكس الأخطاء المتعلقة بكيفية اختيارها. غالبًا ما ينشأ الخطأ عندما تكون هناك أسئلة محيرة ، وبيانات منخفضة الجودة بسبب إجهاد أخذ العينات (أي ، سئم شخص ما من إجراء مسح) ، وأدوات قياس منخفضة الجودة مستوى القياس في الإحصائيات ، مستوى القياس هو تصنيف يتعلق القيم التي يتم تخصيصها للمتغيرات مع بعضها البعض. بمعنى آخر ، مستوى.

3. خطأ الباحث

يحدث خطأ الباحث عندما يرتكب المحاور (أو المسؤول) خطأ عند تسجيل الرد. في البحث النوعي ، قد يقود القائم بإجراء المقابلة المجيب للإجابة بطريقة معينة. في البحث الكمي ، قد يطرح القائم بإجراء المقابلة السؤال بطريقة مختلفة ، مما يؤدي إلى نتيجة نهائية مختلفة.

4. خطأ في التعديل

يصف خطأ التعديل الموقف الذي يقوم فيه تحليل البيانات بتعديلها بطريقة لا تكون دقيقة تمامًا. تتضمن أشكال خطأ الضبط أخطاء في ترجيح البيانات وتنقية البيانات والتضمين.

5. خطأ في المعالجة

ينشأ خطأ المعالجة عندما تكون هناك مشكلة في معالجة البيانات تسبب خطأ من نوع ما. على سبيل المثال ، إذا تم إدخال البيانات بشكل غير صحيح أو إذا كان ملف البيانات تالفًا.

خطأ أخذ العينات مقابل خطأ غير أخذ العينات

في كثير من الأحيان ، يتم استخدام خطأ أخذ العينات وخطأ عدم أخذ العينات في سياقات متشابهة ، ولكن هناك بعض الاختلافات الجوهرية بين كلا المفهومين. يشملوا:

1. يمكن أن ينشأ خطأ أخذ العينات حتى في حالة عدم حدوث خطأ واضح ، على عكس الخطأ غير المتعلق بأخذ العينات ، والذي ينشأ عند حدوث خطأ.

2. يحدث خطأ في أخذ العينات عندما لا تكون العينة ممثلة للحقيقة العامة ، في حين أن الخطأ غير المتعلق بأخذ العينات يكون خاصًا بتصميم دراسة معين.

3. يمكن تقليل خطأ أخذ العينات بشكل كبير مع زيادة حجم العينة ، ولكن الخطأ غير المتعلق بأخذ العينات يتطلب عمليات منهجية أكثر لتقليله.

4. غالبًا ما يكون خطأ أخذ العينات ناتجًا عن عوامل داخلية ، في حين أن الخطأ غير المتعلق بأخذ العينات ناتج عن عوامل خارجية لا تتعلق بالكامل بمسح أو دراسة أو تعداد.

كيفية تقليل الأخطاء

إن تقليل الخطأ غير المتعلق بأخذ العينات لا يتحقق بسهولة مثل تقليل أخطاء أخذ العينات. مع خطأ أخذ العينات ، يمكنك تقليل مخاطر الخطأ ببساطة عن طريق زيادة حجم العينة. لن ينجح ذلك في حالة الخطأ غير المتعلق بأخذ العينات ، والذي غالبًا ما يكون من الصعب جدًا اكتشافه والقضاء عليه (ما لم يتم إيلاء اعتبار منهجي للغاية لمصدر الخطأ).

لتقليل الخطأ غير المتعلق بأخذ العينات بشكل فعال ، يجب أن يأخذ أولئك الذين يصممون الدراسة بعين الاعتبار بعناية لضمان صحة النتائج. على هذا النحو ، قد يصمم الباحث آلية في الدراسة لتقليل الخطأ ، مع عدم إدخال خطأ آخر لاحقًا.

على سبيل المثال ، قد يدفع الباحث مكافأة للفرد اعتمادًا على دقة إدخال البيانات الخاصة به ، أو قد يصور جميع المقابلات للتأكد من بقاء المحاور في الموضوع وعلى النص.

كيفية تقليل الأخطاء

مصادر إضافية

Finance هو المزود الرسمي لشهادة محلل الائتمان والمصرفية المعتمد (CBCA) ™ CBCA اعتماد محلل الائتمان والائتمان المعتمد (CBCA) ™ هو معيار عالمي لمحللي الائتمان الذي يغطي التمويل والمحاسبة وتحليل الائتمان وتحليل التدفق النقدي ، نمذجة العهد ، وسداد القروض ، والمزيد. برنامج شهادة ، مصمم لتحويل أي شخص إلى محلل مالي على مستوى عالمي.

من أجل مساعدتك في أن تصبح محللًا ماليًا على مستوى عالمي والارتقاء بحياتك المهنية إلى أقصى إمكاناتك ، ستكون هذه الموارد الإضافية مفيدة للغاية:

  • أخذ العينات العنقودية أخذ العينات العنقودية في الإحصاء ، أخذ العينات العنقودية هو طريقة أخذ العينات التي يتم فيها تقسيم مجتمع الدراسة بأكمله إلى متجانسة خارجيًا ولكن داخليًا
  • المعلمة المعلمة المعلمة هي عنصر مفيد في التحليل الإحصائي. يشير إلى الخصائص المستخدمة لتحديد مجموعة سكانية معينة. يتم استخدامه ل
  • التحيز في اختيار العينة انحياز اختيار العينة هو التحيز الناتج عن الفشل في ضمان التوزيع العشوائي المناسب لعينة سكانية. عيوب اختيار العينة
  • خطأ من النوع الأول خطأ من النوع الأول في اختبار الفرضيات الإحصائية ، الخطأ من النوع الأول هو أساسًا رفض الفرضية الصفرية الحقيقية. يُعرف خطأ النوع الأول أيضًا باسم خطأ