Örnekleme Hatası Nedir?
Örnekleme hatası, veri toplama sırasında ortaya çıkan ve verilerin gerçek değerlerden farklı olmasına neden olan bir hatayı ifade eden istatistiksel bir terimdir. Örnekleme hatası, örnekleme hatasından farklıdır. Bir örnekleme hatası, örneklem büyüklüğü ve örneklem boyutu sınırlı olduğu için ortaya çıkan evren değerleri arasındaki farklarla sınırlıdır. (Tüm evren bir ankette veya nüfus sayımında örneklenemez.)
Önemli Çıkarımlar
- Örnekleme hatası, istatistiklerde kullanılan ve veri toplama sırasında meydana gelen ve verilerin gerçek değerlerden farklı olmasına neden olan bir hatayı ifade eden bir terimdir. Örnekleme hatası, rastgele veya sistematik hatalara işaret eder ve bu hatalar bir ankette, örnekte veya sayımda tespit etmekte zorlanabilir. Sistematik örnekleme hataları rastgele örnekleme dışı hatalardan daha kötüdür, çünkü sistematik hatalar çalışma, anket veya nüfus sayımının hurdaya çıkarılmasıyla sonuçlanabilir. Hata sayısı ne kadar yüksek olursa, bilgi o kadar az güvenilir olur.
Herhangi bir hata yapılmasa bile örnekleme hatası oluşabilir. "Hatalar", sadece bir örnekteki verilerin, numunenin alındığı evrendeki verilerle mükemmel bir şekilde eşleşme olasılığından kaynaklanır. Bu "hata", numune boyutu arttırılarak en aza indirilebilir.
Örnekleme dışı hatalar, zayıf örnekleme tekniğinden kaynaklananlar da dahil olmak üzere diğer tüm tutarsızlıkları kapsar.
Örnekleme Olmayan Bir Hata Nasıl Çalışır?
Numune alma hataları, tüm popülasyonun incelendiği hem örneklerde hem de sayımlarda mevcut olabilir. Örnekleme dışı hatalar iki kategoriye ayrılır: rastgele ve sistematik.
Rastgele hataların birbirini dengelediğine inanılmaktadır ve bu nedenle çoğu zaman endişe etmemektedir. Sistematik hatalar ise tüm örneği etkiler ve bu nedenle daha önemli bir sorun oluşturur. Rastgele hatalar, genellikle, bir numunenin veya nüfus sayımının kazınmasına neden olmazken, sistematik bir hata büyük olasılıkla toplanan verileri kullanılamaz hale getirecektir.
Örnekleme dışı hatalar, bir anket, çalışma veya nüfus sayımı içindeki bir sorundan ziyade dış faktörlerden kaynaklanır.
Örnekleme dışı hataların oluşmasının birçok yolu vardır. Örneğin, örnekleme dışı hatalar veri girişi hataları, taraflı anket soruları, taraflı işleme / karar verme, yanıt vermeme, uygunsuz analiz sonuçları ve katılımcıların sağladığı yanlış bilgileri içerebilir, ancak bunlarla sınırlı değildir.
Özel Hususlar
Örneklem boyutunu artırmak örnekleme hatalarını en aza indirmeye yardımcı olabilirken, örnekleme dışı hataları azaltmada herhangi bir etkisi olmayacaktır. Bunun nedeni, örnekleme yapmayan hataların saptanması genellikle zordur ve bunları ortadan kaldırmak neredeyse imkansızdır.
Örnekleme dışı hatalar, yanıt vermeme hataları, kapsam hataları, görüşme hataları ve işleme hatalarını içerir. Örneğin, bir kişi bir ankette iki kez sayıldıysa veya cevapları ankette kopyalandıysa, bir kapsama hatası meydana gelir. Bir görüşmeci örneklemesinde önyargılıysa, örneklememe hatası görüşmeci hatası olarak değerlendirilir.
Buna ek olarak, bir ankete katılanların yanlış bilgilerle ya da kasten yanlış bilgi sunduğunu kanıtlamak zordur. Her iki durumda da, yanıtlayanlar tarafından sağlanan yanlış bilgiler örnekleme hatası olarak sayılır ve yanıt hataları olarak tanımlanır.
Teknik hatalar farklı bir kategoride var. Kodlama, toplama, giriş veya düzenleme gibi verilerle ilgili kayıtlar varsa bunlar işleme hataları olarak kabul edilir.