गैर-नमूनाकरण त्रुटि

एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि क्या है?

एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि एक सांख्यिकीय शब्द है जो डेटा संग्रह के दौरान होने वाली त्रुटि को संदर्भित करता है, जिससे डेटा सही मूल्यों से भिन्न होता है। एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि नमूनाकरण त्रुटि से भिन्न होती है । एक नमूना त्रुटि नमूना मूल्यों और ब्रह्मांड मूल्यों के बीच किसी भी अंतर तक सीमित है जो उत्पन्न होती है क्योंकि नमूना आकार सीमित था। (एक सर्वेक्षण या जनगणना में पूरे ब्रह्मांड का नमूना नहीं लिया जा सकता है।)

नमूना त्रुटि तब भी हो सकती है जब किसी भी प्रकार की कोई गलती न की गई हो। "त्रुटियों" का परिणाम केवल इस तथ्य से होता है कि नमूने में डेटा ब्रह्मांड में डेटा से पूरी तरह मेल खाने की संभावना नहीं है, जहां से नमूना लिया गया है। नमूना आकार बढ़ाकर इस "त्रुटि" को कम किया जा सकता है।

गैर-नमूनाकरण त्रुटियां अन्य सभी विसंगतियों को कवर करती हैं, जिनमें वे भी शामिल हैं जो खराब नमूनाकरण तकनीक से उत्पन्न होती हैं।

एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि कैसे काम करती है

गैर-नमूनाकरण त्रुटियां नमूने और जनगणना दोनों में मौजूद हो सकती हैं जिसमें पूरी आबादी का सर्वेक्षण किया जाता है। गैर-नमूनाकरण त्रुटियां दो श्रेणियों में आती हैं: यादृच्छिक और व्यवस्थित।

माना जाता है कि यादृच्छिक त्रुटियां एक-दूसरे की भरपाई करती हैं और इसलिए, अक्सर, बहुत कम चिंता का विषय होता है। दूसरी ओर, व्यवस्थित त्रुटियां पूरे नमूने को प्रभावित करती हैं और इसलिए एक अधिक महत्वपूर्ण समस्या प्रस्तुत करती हैं। यादृच्छिक त्रुटियों, आम तौर पर, एक नमूना या जनगणना को खत्म करने का परिणाम नहीं होगा, जबकि एक व्यवस्थित त्रुटि सबसे अधिक संभावना है कि एकत्र किए गए डेटा को अनुपयोगी बना दिया जाएगा।

गैर-नमूनाकरण त्रुटियां सर्वेक्षण, अध्ययन, या जनगणना के किसी मुद्दे के बजाय बाहरी कारकों के कारण होती हैं।

ऐसे कई तरीके हैं जिनसे गैर-नमूनाकरण त्रुटियां हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, गैर-नमूनाकरण त्रुटियों में डेटा प्रविष्टि त्रुटियां, पक्षपातपूर्ण सर्वेक्षण प्रश्न, पक्षपातपूर्ण प्रसंस्करण/निर्णय लेना, गैर-प्रतिक्रियाएं, अनुचित विश्लेषण निष्कर्ष और उत्तरदाताओं द्वारा प्रदान की गई झूठी जानकारी शामिल हो सकती है, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं है।

विशेष ध्यान

जबकि नमूना आकार बढ़ाने से नमूनाकरण त्रुटियों को कम करने में मदद मिल सकती है, गैर-नमूनाकरण त्रुटियों को कम करने पर इसका कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि गैर-नमूनाकरण त्रुटियों का पता लगाना अक्सर मुश्किल होता है, और उन्हें समाप्त करना लगभग असंभव है।

गैर-नमूनाकरण त्रुटियों में गैर-प्रतिक्रिया त्रुटियां, कवरेज त्रुटियां, साक्षात्कार त्रुटियां और प्रसंस्करण त्रुटियां शामिल हैं। एक कवरेज त्रुटि उत्पन्न होगी, उदाहरण के लिए, यदि किसी व्यक्ति को सर्वेक्षण में दो बार गिना गया था, या सर्वेक्षण में उनके उत्तरों को दोहराया गया था। यदि एक साक्षात्कारकर्ता अपने नमूने में पक्षपाती है, तो गैर-नमूनाकरण त्रुटि को साक्षात्कारकर्ता त्रुटि माना जाएगा।

इसके अलावा, यह साबित करना मुश्किल है कि सर्वेक्षण में उत्तरदाता गलत जानकारी प्रदान कर रहे हैं - या तो गलती से या उद्देश्य से। किसी भी तरह, उत्तरदाताओं द्वारा प्रदान की गई गलत सूचना को गैर-नमूनाकरण त्रुटियों के रूप में गिना जाता है और उन्हें प्रतिक्रिया त्रुटियों के रूप में वर्णित किया जाता है।

तकनीकी त्रुटियां एक अलग श्रेणी में मौजूद हैं। यदि कोई डेटा-संबंधित प्रविष्टियाँ हैं - जैसे कि कोडिंग, संग्रह, प्रविष्टि, या संपादन - तो उन्हें प्रसंस्करण त्रुटियाँ माना जाता है।

##हाइलाइट

एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि या तो यादृच्छिक या व्यवस्थित त्रुटियों को संदर्भित करती है, और इन त्रुटियों को सर्वेक्षण, नमूने या जनगणना में स्पॉट करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
जब गैर-नमूनाकरण त्रुटियां होती हैं, तो अध्ययन या सर्वेक्षण में पूर्वाग्रह की दर बढ़ जाती है।
त्रुटियों की संख्या जितनी अधिक होगी, जानकारी उतनी ही कम विश्वसनीय होगी।
व्यवस्थित गैर-नमूनाकरण त्रुटियां यादृच्छिक गैर-नमूनाकरण त्रुटियों से भी बदतर हैं क्योंकि व्यवस्थित त्रुटियों के परिणामस्वरूप अध्ययन, सर्वेक्षण या जनगणना को रद्द करना पड़ सकता है।
एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि एक ऐसा शब्द है जिसका उपयोग आंकड़ों में किया जाता है जो डेटा संग्रह के दौरान होने वाली त्रुटि को संदर्भित करता है, जिससे डेटा सही मूल्यों से भिन्न होता है।