샘플링과 비 샘플링 오차의 차이

2019

표본 오차 는 관찰을 위해 선택된 표본의 대표성이 없기 때문에 발생합니다. 반대로 비 샘플링 오류 는 문제 식별, 사용 된 방법 또는 절차 등의 오류와 같이 사람의 오류로 인해 발생하는 오류입니다.

이상적인 연구 설계는 다양한 유형의 오류를 제어하려고하지만 오류에 영향을 줄 수있는 잠재적 인 요인이 있습니다. 샘플링 이론에서 총 오차는 모집단 매개 변수의 평균값과 연구에서 얻은 관측 된 평균값 사이의 변동으로 정의 할 수 있습니다. 총 오차는 표본 오차와 비 표본 오차의 두 가지 범주로 분류 할 수있다.

이 기사에서 발췌 한 내용에서 샘플링 오류와 비 샘플링 오류의 중요한 차이점을 자세하게 확인할 수 있습니다.

비교 차트

비교의 근거	샘플링 오류	비 표본 추출 오류
의미	샘플링 오류는 오류 유형이며, 선택한 표본이 관심 대상 모집단을 완벽하게 나타내지 않아 발생합니다.	샘플링 이외의 소스로 인해 오류가 발생하는 반면, 설문 활동을 수행하는 것은 비 샘플링 오류로 알려져 있습니다.
원인	표본 평균과 모집단 평균 간의 편차	데이터의 결핍 및 분석
유형	랜덤	랜덤 또는 비 랜덤
발생 함	샘플을 선택한 경우에만.	견본과 인구 조사 둘 다.
표본의 크기	표본 크기의 증가에 따라 오류 가능성 감소.	샘플 크기와 아무 관련이 없습니다.

샘플링 오차의 정의

Sampling Error는 관심있는 집단을 대표하지 않는 것으로 선택된 특정 표본에서 발생하는 통계적 오류를 나타냅니다. 간단히 말하면, 그것은 선택된 표본이 전체 모집단의 진정한 특징, 자질 또는 인물을 포함하지 않을 때 발생하는 오류입니다.

샘플링 오류의 주된 이유는 샘플러가 동일한 모집단에서 다양한 샘플링 단위를 추출하지만 단위에 개별적인 차이가있을 수 있기 때문입니다. 또한 결함 표본 설계, 결함이있는 단위 구분, 잘못된 통계 선택, 열거 자의 편의를위한 샘플링 단위 대체로 인해 발생할 수 있습니다. 따라서 원래 표본의 실제 평균값과 모집단 사이의 편차로 간주됩니다.

비 표본 추출 오류의 정의

비 표본 추출 오류는 표본 추출 오류 이외의 모든 오류로 구성된 포괄적 인 용어입니다. 문제 정의, 설문지 디자인, 접근법, 적용 범위, 응답자가 제공 한 정보, 데이터 준비, 수집, 집계 및 분석과 같은 여러 가지 이유로 인해 발생합니다.

비 샘플링 오류에는 두 가지 유형이 있습니다.

응답 오류 : 응답자가 부정확 한 응답으로 인해 오류가 발생했거나 응답이 잘못 해석되거나 잘못 기록되었습니다. 연구자 오류, 응답자 오류 및 면접자 오류로 구성되며, 오류로 분류됩니다.
- 연구원 오류
  - 대리 오류
  - 샘플링 오류
  - 측정 오류
  - 데이터 분석 오류
  - 인구 정의 오류
- 응답자 오류
  - 무능력 오류
  - Unwillingness Error
- 면접관 오류
  - 질문하는 오류
  - 녹음 오류
  - 응답자 선택 오류
  - 부정 행위 오류
무응답 오류 : 표본의 일부인 일부 응답자가 응답하지 않아 발생하는 오류입니다.

샘플링과 비 샘플링 오차의 주요 차이점

샘플링 오류와 비 샘플링 오류의 중요한 차이점은 다음과 같습니다.

표본 추출 오류는 선택한 표본이 관심있는 인구를 완벽하게 나타내지 않아 통계적 오류가 발생합니다. 조사 활동을 수행하는 동안 샘플링 이외의 소스로 인해 비 샘플링 오류가 발생하는 것을 비 샘플링 오류라고합니다.
샘플링 오차는 표본의 실제 평균값과 모집단 사이의 차이로 인해 발생합니다. 한편, 비 샘플링 오류는 데이터의 결함 및 부적절한 분석으로 인해 발생합니다.
비 샘플링 오류는 랜덤 또는 비 랜덤 일 수 있지만 샘플링 오류는 무작위 샘플에서만 발생합니다.
샘플 오류는 샘플을 모집단의 대표로 취한 경우에만 발생합니다. 샘플링과 전체 열거 모두에서 발생하는 비 표본 추출 오류와 대조적으로
샘플링 오류는 주로 샘플 크기와 관련이 있습니다. 즉, 샘플 크기가 증가하면 오류 가능성이 줄어 듭니다. 반대로, 비 표본 추출 오류는 표본 크기와 관련이 없으므로 표본 크기가 증가하면 축소되지 않습니다.