Nicht-Sampling-Fehler

Was ist ein Non-Sampling-Fehler?

Ein Nicht-Stichprobenfehler ist ein statistischer Begriff, der sich auf einen Fehler bezieht, der während der Datenerfassung auftritt und dazu führt, dass die Daten von den wahren Werten abweichen. Ein Nicht-Stichprobenfehler unterscheidet sich von einem Stichprobenfehler. Ein Stichprobenfehler ist auf alle Unterschiede zwischen Stichprobenwerten und Universumswerten beschränkt, die entstehen, weil die Stichprobengröße begrenzt war. (Das gesamte Universum kann nicht in einer Umfrage oder einer Volkszählung erfasst werden.)

Ein Stichprobenfehler kann auch dann entstehen, wenn keinerlei Fehler gemacht werden. Die "Fehler" resultieren aus der bloßen Tatsache, dass die Daten in einer Stichprobe wahrscheinlich nicht perfekt mit den Daten in dem Universum übereinstimmen, aus dem die Stichprobe stammt. Dieser "Fehler" kann minimiert werden, indem die Stichprobengröße erhöht wird.

Stichprobenfremde Fehler decken alle anderen Diskrepanzen ab, einschließlich solcher, die aus einer schlechten Stichprobentechnik resultieren.

Wie ein Non-Sampling-Fehler funktioniert

Stichprobenfremde Fehler können sowohl in Stichproben als auch in Volkszählungen auftreten, bei denen eine gesamte Bevölkerung befragt wird. Stichprobenfremde Fehler fallen in zwei Kategorien: zufällig und systematisch.

Es wird angenommen, dass zufällige Fehler sich gegenseitig ausgleichen und daher meistens von geringer Bedeutung sind. Systematische Fehler hingegen wirken sich auf die gesamte Stichprobe aus und stellen daher ein bedeutenderes Problem dar. Zufällige Fehler führen im Allgemeinen nicht dazu, dass eine Stichprobe oder eine Zählung verworfen wird, während ein systematischer Fehler die gesammelten Daten höchstwahrscheinlich unbrauchbar macht.

Stichprobenfremde Fehler werden eher durch externe Faktoren verursacht als durch ein Problem innerhalb einer Umfrage, Studie oder Volkszählung.

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Non-Sampling-Fehler auftreten können. Beispielsweise können Nicht-Stichprobenfehler Dateneingabefehler, voreingenommene Umfragefragen, voreingenommene Verarbeitung/Entscheidungsfindung, Nichtbeantwortung, unangemessene Analyseschlussfolgerungen und falsche Angaben der Befragten umfassen, sind aber nicht darauf beschränkt.

Besondere Überlegungen

Während eine Erhöhung des Stichprobenumfangs dazu beitragen kann, Stichprobenfehler zu minimieren, hat dies keine Auswirkung auf die Verringerung von Nicht-Stichprobenfehlern. Denn Non-Sampling-Fehler sind oft schwer zu erkennen und praktisch nicht zu beseitigen.

Nicht-Stichprobenfehler umfassen Nichtantwortfehler, Abdeckungsfehler, Interviewfehler und Verarbeitungsfehler. Ein Abdeckungsfehler würde beispielsweise auftreten, wenn eine Person in einer Umfrage doppelt gezählt würde oder ihre Antworten in der Umfrage doppelt vorhanden wären. Wenn ein Interviewer bei seiner Stichprobe voreingenommen ist, würde der Nicht-Stichprobenfehler als Interviewerfehler angesehen.

Außerdem ist es schwierig nachzuweisen, dass Befragte in einer Umfrage falsche Angaben machen – entweder aus Versehen oder absichtlich. In jedem Fall zählen die von den Befragten bereitgestellten Fehlinformationen als Nicht-Stichprobenfehler und werden als Antwortfehler bezeichnet.

Technische Fehler gibt es in einer anderen Kategorie. Wenn es datenbezogene Eingaben gibt⁠ – wie Codierung, Erfassung, Eingabe oder Bearbeitung – gelten diese als Verarbeitungsfehler.

Höhepunkte

• Ein Nicht-Stichprobenfehler bezieht sich entweder auf zufällige oder systematische Fehler, und es kann schwierig sein, diese Fehler in einer Umfrage, Stichprobe oder Volkszählung zu erkennen.

• Wenn Nicht-Stichprobenfehler auftreten, steigt die Verzerrungsrate in einer Studie oder Umfrage.

• Je höher die Anzahl der Fehler, desto weniger zuverlässig sind die Informationen.

• Systematische Nicht-Stichprobenfehler sind schlimmer als zufällige Nicht-Stichprobenfehler, da systematische Fehler dazu führen können, dass die Studie, Erhebung oder Volkszählung verworfen werden muss.

• Ein Nicht-Stichprobenfehler ist ein in der Statistik verwendeter Begriff, der sich auf einen Fehler bezieht, der während der Datenerfassung auftritt und dazu führt, dass die Daten von den wahren Werten abweichen.