Näytteenottovirhe

Mikä on näytteenottovirhe?

Otantavirhe on tilastollinen virhe, joka tapahtuu, kun analyytikko ei valitse otosta, joka edustaa koko datajoukkoa. Tästä johtuen otoksesta löydetyt tulokset eivät edusta niitä tuloksia, jotka saataisiin koko populaatiosta.

Otanta on analyysi, joka suoritetaan valitsemalla useita havaintoja suuremmasta populaatiosta. Valintamenetelmä voi tuottaa sekä otantavirheitä että ei-näytteenottovirheitä.

Otantavirheiden ymmärtäminen

Otantavirhe on poikkeama näytearvossa suhteessa todelliseen populaatioarvoon. Otantavirheitä ilmenee, koska otos ei edusta populaatiota tai on jollain tavalla puolueellinen. Jopa satunnaistetuissa näytteissä on jonkinasteinen otantavirhe, koska näyte on vain likimääräinen populaatio, josta se on otettu.

Näytteenottovirheiden tyypit

Näytteenottovirheitä on erilaisia.

Väestökohtainen virhe

Populaatiokohtainen virhe syntyy, kun tutkija ei ymmärrä ketä tutkia.

Valintavirhe

Valintavirhe tapahtuu, kun kysely on itse valittu tai kun vain kyselystä kiinnostuneet osallistujat vastaavat kysymyksiin. Tutkijat voivat yrittää voittaa valintavirheen etsimällä tapoja kannustaa osallistumaan.

Esimerkkikehysvirhe

Näytekehysvirhe tapahtuu, kun näyte valitaan vääristä populaatiotiedoista.

Vastaamattomuuden virhe

Vastaamattomuusvirhe syntyy, kun kyselyistä ei saada hyödyllistä vastausta, koska tutkijat eivät saaneet yhteyttä mahdollisiin vastaajiin (tai potentiaaliset vastaajat kieltäytyivät vastaamasta).

Näytteenottovirheiden poistaminen

Otantavirheiden esiintyvyyttä voidaan vähentää suurentamalla otoskokoa. Otoskoon kasvaessa otos lähestyy todellista perusjoukkoa, mikä pienentää mahdollisia poikkeamia todellisesta perusjoukosta. Ota huomioon, että 10:n otoksen keskiarvo vaihtelee enemmän kuin 100:n otoksen keskiarvo. Voidaan myös varmistaa, että otos edustaa riittävästi koko populaatiota.

Tutkijat saattavat yrittää vähentää näytteenottovirheitä toistamalla tutkimustaan. Tämä voitaisiin saavuttaa tekemällä samat mittaukset toistuvasti, käyttämällä useampaa kuin yhtä kohdetta tai useita ryhmiä tai suorittamalla useita tutkimuksia.

Satunnaisotos on lisätapa minimoida otantavirheiden esiintyminen. Satunnaisotannalla luodaan systemaattinen lähestymistapa näytteen valitsemiseen. Esimerkiksi sen sijaan, että tutkija valitsisi osallistujia haastateltavaksi sattumanvaraisesti, hän voi valita ne, joiden nimet ovat luettelossa ensin, 10., 20., 30., 40. ja niin edelleen.

Esimerkkejä näytteenottovirheistä

Oletetaan, että XYZ Company tarjoaa tilauspohjaisen palvelun, jonka avulla kuluttajat voivat maksaa kuukausimaksun videoiden ja muun tyyppisen ohjelman suoratoistosta Internet-yhteyden kautta.

Yritys haluaa tutkia asunnonomistajia, jotka katsovat vähintään 10 tuntia ohjelmaa Internetin kautta viikossa ja maksavat olemassa olevasta videon suoratoistopalvelusta. XYZ haluaa selvittää, kuinka suuri osa väestöstä on kiinnostunut halvemmasta liittymäpalvelusta. Jos XYZ ei harkitse tarkasti näytteenottoprosessia, saattaa ilmetä monenlaisia näytteenottovirheitä.

Perusjoukon määrittelyvirhe tapahtuisi, jos XYZ Company ei ymmärrä tiettyjä kuluttajatyyppejä, jotka pitäisi sisällyttää otokseen. Jos esimerkiksi XYZ luo 15–25-vuotiaiden ihmisten populaation, monet näistä kuluttajista eivät tee ostopäätöstä videon suoratoistopalvelusta, koska he eivät välttämättä työskentele kokopäiväisesti. Toisaalta, jos XYZ kokosi otoksen työssäkäyvistä aikuisista, jotka tekevät ostopäätöksiä, tämän ryhmän kuluttajat eivät välttämättä katso 10 tuntia video-ohjelmaa viikossa.

Valintavirhe aiheuttaa myös vääristymiä näytteen tuloksissa. Yleinen esimerkki on kysely, joka perustuu vain pieneen osaan ihmisistä, jotka vastaavat välittömästi. Jos XYZ pyrkii seuraamaan kuluttajia, jotka eivät alun perin vastaa, kyselyn tulokset voivat muuttua. Lisäksi jos XYZ sulkee pois kuluttajat, jotka eivät vastaa heti, otostulokset eivät välttämättä vastaa koko väestön mieltymyksiä.

Näytteenottovirhe vs. ei-näytteenottovirhe

Tilastotietoja kerättäessä voi tapahtua erilaisia virheitä. Otantavirheet ovat näennäisesti satunnaisia eroja otosjoukon ja yleisen perusjoukon ominaisuuksien välillä. Otantavirheet syntyvät, koska otoskoot ovat väistämättä rajallisia. (On mahdotonta ottaa otoksia koko väestöstä kyselyssä tai väestönlaskennassa.)

Näytteenottovirhe voi syntyä silloinkin, kun minkäänlaisia virheitä ei tehdä; näytteenottovirheitä tapahtuu, koska mikään näyte ei koskaan vastaa täydellisesti sen maailmankaikkeuden dataa, josta näyte on otettu.

Yritys XYZ haluaa myös välttää otosvirheitä. Ei-otantavirheet ovat virheitä, jotka syntyvät tiedonkeruun aikana ja saavat tiedot poikkeamaan todellisista arvoista. Ei-otantavirheet johtuvat inhimillisistä virheistä, kuten kyselyprosessissa tehdystä virheestä.

Jos yksi kuluttajaryhmä katselee vain viisi tuntia video-ohjelmia viikossa ja on mukana kyselyssä, tämä päätös on ei-otantavirhe. Puolueellisten kysymysten esittäminen on toisenlainen virhe.

Näytteenottovirheiden UKK

Mikä on otantavirhe ja otanta?

Otantavirheet ovat tilastollisia virheitä, jotka syntyvät, kun otos ei edusta koko populaatiota. Tilastoissa otanta tarkoittaa sen ryhmän valitsemista, jolta tutkimuksessasi keräät tietoja.

Mikä on näytteenottovirhekaava?

$\begin&\text=Z\times\frac{\ sigma} =1,96)\&\sigma=\text{Väestökeskipoikkeama ion}\&n=\text{näytteen koko}\end$

c-2,7,0,-7,17,-2,7,-13,5,-8c-5,8,-5,3,-9,5,-10,-9,5,-14

c0,-2,0.3,-3.3,1,-4c1.3,-2.7,23.83,-20.7,67.5,-54

c44.2,-33.3,65.8,-50.3,66.5,-51c1.3,-1.3,3,-2,5,-2c4.7,0,8.7,3.3,12,10

s173,378,173,378c0.7,0,35.3,-71,104,-213c68.7,-142,137.5,-285,206.5,-429

c69,-144,104.5,-217.7,106.5,-221

l0-0

c5.3,-9.3,12,-14,20,-14

H400000v40H845.2724

s-225.272,467,-225.272,467s-235,486,-235,486c-2.7,4.7,-9,7,-19,7

c-6,0,-10,-1,-12,-3s-194,-422,-194,-422s-65,47,-65,47z

M834 80h400000v40h-400000z'/>​ σ​< /span>< span class="pstrut" style="height:3.1075600000000003em;"> span class="mord textbf">missä:</ span>Z =Z pistearvo perustuu< span style="top:-2.0987800000000005em;">< /span> luottamusväli (noin=</ span>1.9</ span>6)< span class="pstrut" style="height:3.1075600000000003em;">σ=Väestön keskihajonna</ span>n =Otoksen koko</ span>​

Otantavirhekaavaa käytetään tilastollisen analyysin otosvirheen kokonaismäärän laskemiseen. Otantavirhe lasketaan jakamalla perusjoukon keskihajonna otoksen koon neliöjuurella ja kertomalla resultantti Z-pistemäärällä, joka perustuu luottamusväliin.

Mitkä ovat näytteenottovirheiden tyypit?

Yleisesti ottaen näytteenottovirheet voidaan jakaa neljään luokkaan: populaatiokohtainen virhe, valintavirhe, näytekehysvirhe tai ei-vastausvirhe. Populaatiokohtainen virhe syntyy, kun tutkija ei ymmärrä, ketä hänen tulisi tutkia. Valintavirhe syntyy, kun vastaajat itse valitsevat osallistumisensa tutkimukseen. (Tämä johtaa vain niihin, jotka ovat kiinnostuneita vastaamisesta, mikä vääristää tuloksia.) Näytekehysvirhe tapahtuu, kun otoksen valitsemiseen käytetään väärää alipopulaatiota. Lopuksi, vastaamattomuusvirhe tapahtuu, kun mahdollisiin vastaajiin ei saada yhteyttä tai he kieltäytyvät vastaamasta.

Miksi näytteenottovirhe on tärkeä?

Otantavirheiden olemassaolon tiedostaminen on tärkeää, koska se voi olla indikaattori tuloksiin sijoitettavan luotettavuuden tasosta. Otantavirhe on tärkeä myös keskustelussa siitä, kuinka paljon tutkimustulokset voivat vaihdella.

Kuinka löydät näytteenottovirheen?

Kyselytutkimuksessa otantavirheitä tapahtuu, koska kaikki otokset ovat edustavia otoksia: pienempi ryhmä, joka edustaa koko tutkimuspopulaatiota. On mahdotonta tutkia koko ihmisryhmää, jonka haluat tavoittaa.

Otantavirheen astetta ei yleensä ole mahdollista kvantifioida tutkimuksessa, koska on mahdotonta kerätä asiaankuuluvia tietoja koko tutkittavasta populaatiosta. Tästä syystä tutkijat keräävät edustavia näytteitä (ja edustavat näytteet ovat syy siihen, miksi otantavirheitä on).

Kohokohdat

• Otanta on analyysi, joka suoritetaan valitsemalla useita havaintoja suuremmasta populaatiosta.

• Otosvirheiden esiintyvyyttä voidaan vähentää otoskokoa suurentamalla.

• Otantavirhe syntyy, kun tutkimuksessa käytetty otos ei edusta koko populaatiota.

• Satunnaisotos on lisätapa näytteenottovirheiden esiintymisen minimoimiseksi.

• Jopa satunnaistetuissa näytteissä on jonkinasteinen otantavirhe, koska otos on vain likiarvo populaatiosta, josta se on otettu.

• Yleisesti ottaen näytteenottovirheet voidaan jakaa neljään kategoriaan: populaatiokohtainen virhe, valintavirhe, näytekehysvirhe tai ei-vastausvirhe.