Ralat Pensampelan

Apakah Ralat Persampelan?

Ralat persampelan ialah ralat statistik yang berlaku apabila penganalisis tidak memilih sampel yang mewakili keseluruhan populasi data. Akibatnya, keputusan yang terdapat dalam sampel tidak mewakili keputusan yang akan diperolehi daripada keseluruhan populasi.

Persampelan ialah analisis yang dilakukan dengan memilih beberapa pemerhatian daripada populasi yang lebih besar. Kaedah pemilihan boleh menghasilkan ralat persampelan dan ralat bukan persampelan.

Memahami Ralat Persampelan

Ralat pensampelan ialah sisihan dalam nilai sampel berbanding nilai populasi sebenar. Ralat persampelan berlaku kerana sampel tidak mewakili populasi atau berat sebelah dalam beberapa cara. Malah sampel rawak akan mempunyai beberapa tahap ralat pensampelan kerana sampel hanyalah anggaran populasi dari mana ia diambil.

Jenis Ralat Persampelan

Terdapat pelbagai kategori ralat pensampelan.

Ralat Khusus Populasi

Ralat khusus populasi berlaku apabila penyelidik tidak memahami siapa yang hendak ditinjau.

Ralat Pemilihan

Ralat pemilihan berlaku apabila tinjauan dipilih sendiri atau apabila hanya peserta yang berminat dalam tinjauan menjawab soalan. Penyelidik boleh cuba mengatasi ralat pemilihan dengan mencari cara untuk menggalakkan penyertaan.

Ralat Bingkai Contoh

Ralat bingkai sampel berlaku apabila sampel dipilih daripada data populasi yang salah.

Ralat Bukan respons

Ralat bukan respons berlaku apabila respons berguna tidak diperoleh daripada tinjauan kerana penyelidik tidak dapat menghubungi bakal responden (atau bakal responden enggan menjawab).

Menghapuskan Ralat Persampelan

Kelaziman ralat pensampelan boleh dikurangkan dengan meningkatkan saiz sampel. Apabila saiz sampel bertambah, sampel semakin hampir kepada populasi sebenar, yang mengurangkan potensi penyelewengan daripada populasi sebenar. Pertimbangkan bahawa purata sampel 10 berbeza lebih daripada purata sampel 100. Langkah juga boleh diambil untuk memastikan sampel itu mewakili keseluruhan populasi secukupnya.

Penyelidik mungkin cuba mengurangkan ralat pensampelan dengan mereplikasi kajian mereka. Ini boleh dicapai dengan mengambil ukuran yang sama berulang kali, menggunakan lebih daripada satu subjek atau berbilang kumpulan, atau dengan menjalankan pelbagai kajian.

Persampelan rawak adalah cara tambahan untuk meminimumkan berlakunya ralat pensampelan. Persampelan rawak mewujudkan pendekatan sistematik untuk memilih sampel. Sebagai contoh, daripada memilih peserta untuk ditemu bual secara sembarangan, seorang penyelidik mungkin memilih mereka yang namanya muncul dahulu, ke-10, ke-20, ke-30, ke-40, dan seterusnya, dalam senarai.

Contoh Ralat Persampelan

Andaikan Syarikat XYZ menyediakan perkhidmatan berasaskan langganan yang membolehkan pengguna membayar yuran bulanan untuk menstrim video dan jenis pengaturcaraan lain melalui sambungan Internet.

Firma itu ingin meninjau pemilik rumah yang menonton sekurang-kurangnya 10 jam pengaturcaraan melalui Internet setiap minggu dan yang membayar untuk perkhidmatan penstriman video sedia ada. XYZ mahu menentukan peratusan populasi yang berminat dengan perkhidmatan langganan berharga rendah. Jika XYZ tidak berfikir dengan teliti tentang proses pensampelan, beberapa jenis ralat pensampelan mungkin berlaku.

Ralat spesifikasi populasi akan berlaku jika Syarikat XYZ tidak memahami jenis pengguna tertentu yang harus dimasukkan dalam sampel. Sebagai contoh, jika XYZ mewujudkan populasi orang yang berumur antara 15 dan 25 tahun, ramai daripada pengguna tersebut tidak membuat keputusan pembelian tentang perkhidmatan penstriman video kerana mereka mungkin tidak bekerja sepenuh masa. Sebaliknya, jika XYZ mengumpulkan sampel orang dewasa yang bekerja yang membuat keputusan pembelian, pengguna dalam kumpulan ini mungkin tidak menonton 10 jam pengaturcaraan video setiap minggu.

Ralat pemilihan juga menyebabkan herotan dalam keputusan sampel. Contoh biasa ialah tinjauan yang hanya bergantung pada sebahagian kecil orang yang segera bertindak balas. Jika XYZ berusaha untuk membuat susulan dengan pengguna yang pada mulanya tidak bertindak balas, hasil tinjauan mungkin berubah. Tambahan pula, jika XYZ mengecualikan pengguna yang tidak bertindak balas serta-merta, keputusan sampel mungkin tidak menggambarkan pilihan keseluruhan populasi.

Ralat Pensampelan lwn. Ralat Bukan Pensampelan

Terdapat pelbagai jenis ralat yang boleh berlaku semasa mengumpul data statistik. Ralat persampelan ialah perbezaan yang kelihatan rawak antara ciri populasi sampel dan populasi umum. Kesilapan pensampelan timbul kerana saiz sampel tidak dapat dielakkan terhad. (Adalah mustahil untuk mengambil sampel keseluruhan populasi dalam tinjauan atau banci.)

Ralat pensampelan boleh berlaku walaupun tiada sebarang kesilapan dibuat; ralat pensampelan berlaku kerana tiada sampel yang akan sepadan dengan sempurna dengan data di alam semesta tempat sampel diambil.

Syarikat XYZ juga ingin mengelakkan ralat bukan persampelan. Ralat bukan persampelan ialah ralat yang terhasil semasa pengumpulan data dan menyebabkan data berbeza daripada nilai sebenar. Kesilapan bukan persampelan disebabkan oleh kesilapan manusia, seperti kesilapan yang dilakukan dalam proses tinjauan.

Jika satu kumpulan pengguna hanya menonton lima jam pengaturcaraan video seminggu dan disertakan dalam tinjauan, keputusan itu adalah ralat bukan pensampelan. Menyoal soalan yang berat sebelah adalah satu lagi jenis kesilapan.

Soalan Lazim Ralat Persampelan

Apakah Ralat Persampelan dan Persampelan?

Ralat persampelan ialah ralat statistik yang timbul apabila sampel tidak mewakili keseluruhan populasi. Dalam statistik, pensampelan bermaksud memilih kumpulan yang sebenarnya anda akan kumpulkan data dalam penyelidikan anda.

Apakah Formula Ralat Persampelan?

$\begin&\text=Z\times\frac{\ sigma}{\sqrt}\&\textbf\&Z=Z\text\&\qquad\ \text{selang keyakinan (lebih kurang} =1.96)\&\sigma=\text\&n=\text\end$

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'/> σdi mana:Z =Z nilai skor berdasarkan selang keyakinan (lebih kurang=1.96)σ=Sisihan piawai populasin =Saiz sampel

Formula ralat pensampelan digunakan untuk mengira ralat pensampelan keseluruhan dalam analisis statistik. Ralat persampelan dikira dengan membahagikan sisihan piawai populasi dengan punca kuasa dua saiz sampel, dan kemudian mendarab paduan dengan nilai skor Z, yang berdasarkan selang keyakinan.

Apakah Jenis Ralat Persampelan?

Secara umum, ralat pensampelan boleh diletakkan kepada empat kategori: ralat khusus populasi, ralat pemilihan, ralat bingkai sampel atau ralat bukan tindak balas. Ralat khusus populasi berlaku apabila penyelidik tidak memahami siapa yang harus mereka kaji. Ralat pemilihan berlaku apabila responden memilih sendiri penyertaan mereka dalam kajian. (Ini menyebabkan hanya mereka yang berminat untuk bertindak balas, yang memesongkan keputusan.) Ralat bingkai sampel berlaku apabila subpopulasi yang salah digunakan untuk memilih sampel. Akhir sekali, ralat bukan respons berlaku apabila bakal responden tidak berjaya dihubungi atau enggan menjawab.

Mengapa Ralat Pensampelan Penting?

Menyedari kehadiran ralat pensampelan adalah penting kerana ia boleh menjadi penunjuk tahap keyakinan yang boleh diletakkan dalam keputusan. Ralat persampelan juga penting dalam konteks perbincangan tentang berapa banyak hasil penyelidikan boleh berbeza-beza.

Bagaimana Anda Mencari Ralat Persampelan?

Dalam kajian tinjauan, ralat pensampelan berlaku kerana semua sampel adalah sampel yang mewakili: kumpulan yang lebih kecil yang mewakili keseluruhan populasi penyelidikan anda. Adalah mustahil untuk meninjau keseluruhan kumpulan orang yang anda ingin jangkau.

Biasanya tidak mungkin untuk mengukur tahap ralat pensampelan dalam kajian kerana adalah mustahil untuk mengumpul data yang berkaitan daripada keseluruhan populasi yang anda pelajari. Inilah sebabnya penyelidik mengumpul sampel yang mewakili (dan sampel yang mewakili adalah sebab mengapa terdapat ralat pensampelan).

Sorotan

Persampelan ialah analisis yang dilakukan dengan memilih beberapa pemerhatian daripada populasi yang lebih besar.
Kelaziman ralat pensampelan boleh dikurangkan dengan meningkatkan saiz sampel.
Ralat persampelan berlaku apabila sampel yang digunakan dalam kajian tidak mewakili keseluruhan populasi.
Persampelan rawak adalah cara tambahan untuk meminimumkan berlakunya ralat pensampelan.
Malah sampel rawak akan mempunyai beberapa tahap ralat pensampelan kerana sampel hanyalah anggaran populasi dari mana ia diambil.
Secara umum, ralat pensampelan boleh diletakkan kepada empat kategori: ralat khusus populasi, ralat pemilihan, ralat bingkai sampel atau ralat bukan tindak balas.