비표본 오차

비표본 오류란 무엇입니까?

비표본 오차는 데이터 수집 과정에서 발생하는 오차로 인해 데이터가 실제 값과 다른 것을 의미하는 통계 용어입니다. 비표본 오차는 표본 오차와 다릅니다 . 표본 오차는 표본 크기가 제한되어 발생하는 표본 값과 유니버스 값 간의 차이로 제한됩니다. (전체 우주는 설문 조사나 인구 조사에서 샘플링될 수 없습니다.)

어떤 종류의 실수도 하지 않은 경우에도 샘플링 오류가 발생할 수 있습니다. "오류"는 샘플의 데이터가 샘플을 가져온 유니버스의 데이터와 완벽하게 일치하지 않을 가능성이 있다는 단순한 사실에서 발생합니다. 이 "오류"는 샘플 크기를 늘려 최소화할 수 있습니다.

비표본 오류는 잘못된 표본 추출 기술에서 발생하는 오류를 포함하여 다른 모든 불일치를 포함합니다.

비표본 오류의 작동 원리

표본과 전체 인구를 대상으로 하는 인구조사 모두에 비표본 오류가 있을 수 있습니다. 비표본 오류는 무작위 및 계통의 두 가지 범주에 속합니다.

무작위 오류는 서로를 상쇄하는 것으로 간주되므로 대부분 거의 문제가 되지 않습니다. 반면에 체계적인 오류는 전체 샘플에 영향을 미치므로 더 중요한 문제를 나타냅니다. 무작위 오류는 일반적으로 표본이나 인구 조사를 폐기하는 결과를 낳지 않는 반면, 시스템 오류는 수집된 데이터를 사용할 수 없게 만들 가능성이 큽니다.

비표본 오류는 설문 조사, 연구 또는 인구 조사 내 문제가 아니라 외부 요인에 의해 발생합니다.

비표본 오류가 발생할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 비표본 오류에는 데이터 입력 오류, 편향된 설문조사 질문, 편향된 처리/의사결정, 무응답, 부적절한 분석 결론 및 응답자가 제공한 잘못된 정보가 포함될 수 있지만 이에 국한되지 않습니다.

특별 고려 사항

샘플 크기를 늘리면 샘플링 오류를 최소화하는 데 도움이 될 수 있지만 비표본 오류를 줄이는 데에는 영향을 미치지 않습니다. 비표본 오류는 종종 감지하기 어렵고 제거하는 것이 거의 불가능하기 때문입니다.

비표본 오류에는 무응답 오류, 적용 범위 오류, 인터뷰 오류 및 처리 오류가 포함됩니다. 예를 들어, 한 사람이 설문조사에서 두 번 계산되거나 설문조사에서 응답이 중복되는 경우 적용 범위 오류가 발생합니다. 면접관이 표본 추출에 편향되어 있으면 비표본 오류는 면접관 오류로 간주됩니다.

또한 설문조사 응답자가 실수 또는 고의로 잘못된 정보를 제공하고 있음을 입증하기 어렵습니다. 어느 쪽이든 응답자가 제공한 잘못된 정보는 비표본 오류로 간주되며 응답 오류로 설명됩니다.

기술적 오류는 다른 범주에 있습니다. 코딩, 수집, 입력 또는 편집과 같은 데이터 관련 항목이 있는 경우 처리 오류로 간주됩니다.

##하이라이트

• 비표본 오류는 무작위 또는 체계적인 오류를 말하며 이러한 오류는 설문조사, 표본 또는 인구 조사에서 발견하기 어려울 수 있습니다.

• 비표본 오류가 발생하면 연구나 설문조사의 편향률이 높아집니다.

• 오류가 많을수록 정보의 신뢰성이 떨어집니다.

• 체계적 비표본 오류는 무작위 비표본 오류보다 나쁩니다. 시스템 오류로 인해 연구, 설문조사 또는 인구 조사가 폐기될 수 있기 때문입니다.

• 비표본오차는 데이터를 수집하는 과정에서 발생하는 오류로 인해 실제 값과 차이가 나는 것을 통계학에서 사용하는 용어이다.