Örnekleme Dışı Hata

Örnekleme Dışı Hata Nedir?

Örnekleme dışı hata, veri toplama sırasında ortaya çıkan ve verilerin gerçek değerlerden farklı olmasına neden olan bir hatayı ifade eden istatistiksel bir terimdir. Örnekleme dışı hata, örnekleme hatasından farklıdır . Bir örnekleme hatası, örneklem büyüklüğü sınırlı olduğu için ortaya çıkan örnek değerleri ile evren değerleri arasındaki herhangi bir farkla sınırlıdır. (Tüm evren bir anket veya sayımla örneklenemez.)

Herhangi bir hata yapılmadığında bile bir örnekleme hatası ortaya çıkabilir. "Hatalar", bir numunedeki verilerin, numunenin alındığı evrendeki verilerle mükemmel bir şekilde eşleşmesinin olası olmadığı gerçeğinden kaynaklanır. Bu "hata", örneklem boyutunu artırarak en aza indirilebilir.

Örnekleme dışı hatalar, zayıf örnekleme tekniğinden kaynaklananlar da dahil olmak üzere diğer tüm tutarsızlıkları kapsar.

Örnekleme Dışı Hata Nasıl Çalışır?

Örnekleme dışı hatalar, tüm popülasyonun araştırıldığı hem örneklerde hem de nüfus sayımlarında mevcut olabilir. Örnekleme dışı hatalar iki kategoriye ayrılır: rastgele ve sistematik.

Rastgele hataların birbirini dengelediğine inanılır ve bu nedenle çoğu zaman çok az endişe vericidir. Sistematik hatalar ise örneklemin tamamını etkiler ve bu nedenle daha önemli bir sorun teşkil eder. Rastgele hatalar, genellikle, bir numunenin veya sayımın iptal edilmesine neden olmazken, sistematik bir hata, toplanan verileri büyük olasılıkla kullanılamaz hale getirecektir.

Örnekleme dışı hatalara bir anket, çalışma veya nüfus sayımındaki bir sorundan ziyade dış faktörler neden olur.

Örnekleme dışı hataların meydana gelmesinin birçok yolu vardır. Örneğin, örnekleme dışı hatalar, bunlarla sınırlı olmamak kaydıyla, veri girişi hatalarını, taraflı anket sorularını, taraflı işleme/karar verme, yanıt vermemeyi, uygun olmayan analiz sonuçlarını ve yanıtlayanlar tarafından sağlanan yanlış bilgileri içerebilir.

Özel Hususlar

Örnek boyutunu artırmak, örnekleme hatalarını en aza indirmeye yardımcı olabilirken, örnekleme dışı hataların azaltılmasında herhangi bir etkisi olmayacaktır. Bunun nedeni, örnekleme dışı hataların genellikle tespit edilmesinin zor olması ve bunları ortadan kaldırmanın neredeyse imkansız olmasıdır.

Örnekleme dışı hatalar, yanıt vermeme hatalarını, kapsam hatalarını, görüşme hatalarını ve işleme hatalarını içerir. Örneğin, bir kişi bir ankette iki kez sayılmışsa veya ankette cevapları tekrarlanmışsa, bir kapsam hatası meydana gelir. Bir görüşmeci, örneklemesinde önyargılıysa, örnekleme dışı hata, görüşmeci hatası olarak kabul edilecektir.

Ayrıca, bir ankete katılanların yanlışlıkla ya da bilerek yanlış bilgi verdiğini kanıtlamak zordur. Her iki durumda da, katılımcılar tarafından sağlanan yanlış bilgiler, örnekleme dışı hatalar olarak sayılır ve bunlar yanıt hataları olarak tanımlanır.

Teknik hatalar farklı bir kategoride mevcuttur. Kodlama, toplama, giriş veya düzenleme gibi verilerle ilgili girişler varsa, bunlar işleme hataları olarak kabul edilir.

##Öne çıkanlar

• Örnekleme dışı hata, rastgele veya sistematik hataları ifade eder ve bu hataları bir ankette, örneklemde veya nüfus sayımında tespit etmek zor olabilir.

• Örnekleme dışı hatalar oluştuğunda, bir çalışma veya anketteki yanlılık oranı artar.

• Hata sayısı ne kadar yüksek olursa, bilgi o kadar az güvenilir olur.

• Sistematik örnekleme dışı hatalar, rastgele örnekleme dışı hatalardan daha kötüdür çünkü sistematik hatalar, çalışmanın, anketin veya sayımın rafa kaldırılmasına neden olabilir.

• Örnekleme dışı hata, veri toplama sırasında oluşan ve verilerin gerçek değerlerden farklı olmasına neden olan bir hatayı ifade eden istatistiklerde kullanılan bir terimdir.