Örnekleme dışı hata, verilerin gerçek değerlerden farklı olmasına neden olan veri toplama sonucunda ortaya çıkan bir hatayı ifade eder. Örneklem değerleri arasındaki herhangi bir fark olan örnekleme hatasından farklıdır. Rastgele Değişken Rastgele değişken (stokastik değişken), olası değerleri belirli bir rastgele olgunun sonuçlarına ve ortaya çıkabilecek evrensel değerlere bağlı olan bir istatistik değişken türüdür. sınırlı bir örnekleme boyutundan.
Örneklem dışı hata, yanıt vermeme hatası, ölçüm hatası, görüşmeci hatası, ayarlama hatası ve işleme hatası gibi çeşitli biçimlerde olabilir.
Örnekleme Dışı Hata Mekaniği
Örnekleme dışı hata, bir örneklem veya tüm popülasyon (nüfus sayımı) alındığında ortaya çıkabilir. İki kategoriye ayrılır:
1. Rastgele hatalar
Rastgele hatalar, açıklanamayan ve sadece meydana gelen hatalardır. İstatistiksel çalışmalarda, genel olarak konuşursak, her bir rastgele hatanın birbirini dengelediğine inanılmaktadır, bu nedenle bunlar çok az veya hiç ilgisizdir.
2. Sistematik hatalar
Sistematik hatalar çalışmanın örneklemini etkiler ve sonuç olarak çoğu zaman işe yaramaz veriler oluşturur. Sistematik bir hata tutarlı ve tekrarlanabilirdir, bu nedenle çalışmanın yaratıcıları böyle bir hatayı azaltmak için büyük özen göstermelidir.
Örneklem dışı hatalar, bir çalışmanın çeşitli yönlerinden kaynaklanabilir. En yaygın örneklem dışı hatalar arasında veri girişindeki hatalar, önyargılı sorular ve karar verme, yanıt vermeme, yanlış bilgi ve uygun olmayan analiz yer alır.
Örnekleme Dışı Hata Türleri
Aşağıdakiler dahil birkaç tür örnekleme dışı hata vardır:
1. Yanıt vermeme hatası
Yanıt vermeme hatası, belirli bir ankete katılmayanlara göre katılmayı seçen kişiler arasındaki farklılıklardan kaynaklanır. Başka bir deyişle, insanlara katılma seçeneği verildiğinde ancak katılmamayı tercih ettiğinde mevcuttur, dolayısıyla anket sonuçları verilere dahil edilmez.
2. Ölçüm hatası
Bir ölçüm hatası, nasıl seçildiklerine ilişkin hataların aksine, her bir örnekleme biriminin ölçümüyle ilgili tüm hataları ifade eder. Hata genellikle kafa karıştırıcı sorular, örnekleme yorgunluğundan kaynaklanan düşük kaliteli veriler (yani, biri ankete girmekten yorulduğunda) ve düşük kaliteli ölçüm araçları olduğunda ortaya çıkar Ölçüm Düzeyi İstatistikte, ölçüm düzeyi, ilgili bir sınıflandırmadır. birbirleriyle değişkenlere atanan değerler. Başka bir deyişle, seviyesi.
3. Görüşmeci hatası
Görüşmeci hatası, görüşmeci (veya yönetici) bir yanıtı kaydederken bir hata yaptığında ortaya çıkar. Nitel araştırmada, bir görüşmeci, bir katılımcının belirli bir şekilde yanıt vermesini sağlayabilir. Nicel araştırmada, bir görüşmeci soruyu farklı bir şekilde sorabilir ve bu da farklı bir sonuca götürür.
4. Ayarlama hatası
Bir ayarlama hatası, verilerin analizinin onu tamamen doğru olmayacak şekilde ayarladığı bir durumu tanımlar. Ayar hatası biçimleri, verilerin ağırlıklandırılması, veri temizliği ve isnat ile ilgili hataları içerir.
5. İşleme hatası
Verilerin işlenmesiyle ilgili bir tür hataya neden olan bir sorun olduğunda bir işleme hatası ortaya çıkar. Verilerin yanlış girilmesi veya veri dosyasının bozuk olması bir örnek olacaktır.
Örnekleme Hatası ve Örnekleme Dışı Hata
Genellikle, örnekleme hatası ve örnekleme dışı hata benzer bağlamlarda kullanılır, ancak her iki kavram arasında bazı önemli farklılıklar vardır. İçerirler:
1. Örnekleme hatası, bir hata meydana geldiğinde ortaya çıkan örnekleme dışı hatanın tersine, görünürde bir hata yapılmasa bile ortaya çıkabilir.
2. Örnekleme hatası, örnek evrensel gerçeği temsil etmediğinde meydana gelirken, örneklem dışı hata belirli bir çalışma tasarımına özeldir.
3. Örnekleme boyutu arttıkça örnekleme hatası büyük ölçüde azaltılabilir, ancak örnekleme dışı hatanın azaltılması için daha yöntemsel süreçler gerekir.
4. Örnekleme hatası genellikle dahili faktörlerden kaynaklanırken, örneklem dışı hata tamamen bir anket, çalışma veya sayımla ilgili olmayan dış faktörlerden kaynaklanır.
Hataları Nasıl Azaltabilirsiniz
Örnekleme dışı hatanın azaltılması, örnekleme hatasını azaltmak kadar kolay başarılamaz. Örnekleme hatasıyla, yalnızca örnek boyutunu artırarak hata riskini azaltabilirsiniz. Genellikle tespit edilmesi ve ortadan kaldırılması çok zor olan örnekleme dışı hata için işe yaramayacaktır (hatanın kaynağına çok metodik bir değerlendirme yapılmadıkça).
Örneklem dışı hatayı etkili bir şekilde azaltmak için, sonuçların geçerliliğini sağlamak için çalışmayı tasarlayanlar tarafından çok dikkatli bir şekilde düşünülmelidir. Bu nedenle, bir araştırmacı, daha sonra başka bir hataya yol açmadan, hatayı azaltmak için çalışmaya bir mekanizma tasarlayabilir.
Örneğin, bir araştırmacı, veri girişinin doğruluğuna bağlı olarak bireye bir prim ödeyebilir veya görüşmecinin konu ve senaryoda kalmasını sağlamak için tüm görüşmeleri filme alabilir.
Ek kaynaklar
Finans, Sertifikalı Bankacılık ve Kredi Analisti (CBCA) ™ CBCA ™ Sertifikasyonunun resmi sağlayıcısıdır Sertifikalı Bankacılık ve Kredi Analisti (CBCA) ™ akreditasyonu, finans, muhasebe, kredi analizi, nakit akışı analizini kapsayan kredi analistleri için küresel bir standarttır sözleşme modellemesi, kredi geri ödemeleri ve daha fazlası. Herhangi birini birinci sınıf bir finansal analiste dönüştürmek için tasarlanmış sertifika programı.
Birinci sınıf bir finansal analist olmanıza ve kariyerinizi tam potansiyelinize kadar ilerletmenize yardımcı olmak için bu ek kaynaklar çok yardımcı olacaktır:
- Küme Örnekleme Küme Örneklemesi İstatistikte, küme örneklemesi, çalışmanın tüm popülasyonunun harici olarak homojen ancak dahili olarak bölündüğü bir örnekleme yöntemidir.
- Parametre Parametresi Bir parametre, istatistiksel analizin kullanışlı bir bileşenidir. Belirli bir popülasyonu tanımlamak için kullanılan özellikleri ifade eder. İçin kullanılır
- Örnek Seçim Sapması Örnek Seçim Sapması Örnek seçim sapması, bir popülasyon örneğinin uygun rasgele seçilmesinin sağlanamamasından kaynaklanan sapmadır. Numune seçiminin kusurları
- Tip I Hata Tip I Hatası İstatistiksel hipotez testinde, tip I hata esasen gerçek sıfır hipotezinin reddedilmesidir. Tip I hatası, yanlış olarak da bilinir