L'errore di non campionamento si riferisce a un errore che deriva dal risultato della raccolta dei dati, che fa sì che i dati differiscano dai valori reali. È diverso dall'errore di campionamento, che è qualsiasi differenza tra i valori del campione Variabile casuale Una variabile casuale (variabile stocastica) è un tipo di variabile nelle statistiche i cui valori possibili dipendono dagli esiti di un certo fenomeno casuale e dai valori universali che possono risultare da una dimensione di campionamento limitata.
L'errore di non campionamento può presentarsi in una varietà di forme, tra cui errore di mancata risposta, errore di misurazione, errore dell'intervistatore, errore di regolazione ed errore di elaborazione.
Meccanica dell'errore di non campionamento
Un errore di non campionamento può verificarsi quando viene prelevato un campione o un'intera popolazione (censimento). Rientra in due categorie:
1. Errori casuali
Gli errori casuali sono errori che non possono essere spiegati e si verificano e basta. Negli studi statistici, si ritiene che ogni errore casuale si compensi a vicenda, in generale, quindi sono di poca o nessuna preoccupazione.
2. Errori sistematici
Gli errori sistematici influenzano il campione dello studio e, di conseguenza, spesso creeranno dati inutili. Un errore sistematico è coerente e ripetibile, quindi i creatori dello studio devono prestare molta attenzione a mitigare tale errore.
Errori non campionari possono verificarsi da diversi aspetti di uno studio. Gli errori di non campionamento più comuni includono errori nell'immissione dei dati, domande distorte e processo decisionale, mancate risposte, informazioni false e analisi inappropriate.
Tipi di errori non di campionamento
Esistono diversi tipi di errori non di campionamento, tra cui:
1. Errore di mancata risposta
Un errore di mancata risposta è causato dalle differenze tra le persone che scelgono di partecipare rispetto alle persone che non partecipano a un determinato sondaggio. In altre parole, esiste quando le persone hanno la possibilità di partecipare ma scelgono di non farlo, quindi i risultati del sondaggio non vengono incorporati nei dati.
2. Errore di misurazione
Un errore di misurazione si riferisce a tutti gli errori relativi alla misurazione di ciascuna unità di campionamento, a differenza degli errori relativi a come sono stati selezionati. L'errore si verifica spesso quando ci sono domande confuse, dati di bassa qualità a causa dell'affaticamento del campionamento (cioè, qualcuno è stanco di fare un sondaggio) e strumenti di misurazione di bassa qualità Livello di misurazione Nelle statistiche, il livello di misurazione è una classificazione correlata i valori che vengono assegnati alle variabili tra loro. In altre parole, livello di.
3. Errore dell'intervistatore
L'errore dell'intervistatore si verifica quando l'intervistatore (o l'amministratore) commette un errore durante la registrazione di una risposta. Nella ricerca qualitativa, un intervistatore può indurre un intervistato a rispondere in un certo modo. Nella ricerca quantitativa, un intervistatore può porre la domanda in un modo diverso, il che porta a un risultato finale diverso.
4. Errore di regolazione
Un errore di regolazione descrive una situazione in cui l'analisi dei dati li aggiusta in modo tale da non essere del tutto accurati. Le forme di errore di regolazione includono errori con la ponderazione dei dati, la pulizia dei dati e l'imputazione.
5. Errore di elaborazione
Si verifica un errore di elaborazione quando si verifica un problema con l'elaborazione dei dati che causa un errore di qualche tipo. Un esempio potrebbe essere se i dati sono stati inseriti in modo errato o se il file di dati è danneggiato.
Errore di campionamento e errore non di campionamento
Spesso, l'errore di campionamento e l'errore di non campionamento vengono utilizzati in contesti simili, ma ci sono alcune differenze cruciali tra i due concetti. Loro includono:
1. L'errore di campionamento può verificarsi anche quando non è stato commesso alcun errore apparente, al contrario dell'errore di non campionamento, che si verifica quando si verifica un errore.
2. L'errore di campionamento si verifica quando il campione non è rappresentativo della verità universale, mentre l'errore di non campionamento è specifico di un determinato disegno di studio.
3. L'errore di campionamento può essere notevolmente ridotto all'aumentare della dimensione del campionamento, ma l'errore di non campionamento richiede processi più metodici per ridurre.
4. L'errore di campionamento è spesso causato da fattori interni, mentre l'errore di non campionamento è causato da fattori esterni non interamente correlati a un'indagine, uno studio o un censimento.
Come ridurre gli errori
Ridurre l'errore di non campionamento non è così facile come ridurre l'errore di campionamento. Con l'errore di campionamento, è possibile ridurre il rischio di errore semplicemente aumentando la dimensione del campione. Non funzionerà per errori non campionari, che spesso sono molto difficili da rilevare ed eliminare (a meno che non venga data una considerazione molto metodica alla fonte dell'errore).
Per ridurre efficacemente l'errore di non campionamento, è necessario prestare molta attenzione a coloro che progettano lo studio per garantire la validità dei risultati. Pertanto, un ricercatore può progettare un meccanismo nello studio per ridurre l'errore, senza introdurre successivamente un altro errore.
Ad esempio, un ricercatore può pagare all'individuo un bonus a seconda dell'accuratezza dell'inserimento dei dati, oppure può filmare tutte le interviste per assicurarsi che l'intervistatore rimanga sull'argomento e sul copione.
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