Ano ang isang Sampling Error?
Ang isang sampling error ay isang error sa istatistika na nangyayari kapag ang isang analista ay hindi pumili ng isang sample na kumakatawan sa buong populasyon ng data at ang mga resulta na natagpuan sa sample ay hindi kumakatawan sa mga resulta na makukuha mula sa buong populasyon. Ang sampling ay isang pagsusuri na isinagawa sa pamamagitan ng pagpili ng isang bilang ng mga obserbasyon mula sa isang mas malaking populasyon, at ang pagpili ay maaaring makagawa ng parehong mga error sa sampling at mga error na hindi sampling.
Mga Key Takeaways
- Ang error sa sampling ay isang error sa istatistika na nangyayari kapag ang isang analista ay hindi pumili ng isang sample na kumakatawan sa buong populasyon ng data.Ang mga resulta na natagpuan sa sample kaya hindi kumakatawan sa mga resulta na makukuha mula sa buong populasyon.Sampling error ay maaaring mabawasan sa pamamagitan ng randomizing sample na pagpili at / o pagtaas ng bilang ng mga obserbasyon.
Pag-unawa sa Sampling Error
Ang isang sampling error ay isang paglihis sa sample na halaga kumpara sa totoong halaga ng populasyon dahil sa ang katunayan na ang sample ay hindi kinatawan ng populasyon o bias sa ilang paraan. Kahit na ang mga randomized sample ay magkakaroon ng ilang mga sampling error dahil ito ay isang approximation lamang ng populasyon kung saan ito ay iginuhit.
Ang mga sampling error ay maaaring matanggal kapag ang laki ng sample ay nadagdagan at din sa pamamagitan ng pagtiyak na ang sample ay sapat na kumakatawan sa buong populasyon. Ipagpalagay, halimbawa, na ang XYZ Company ay nagbibigay ng isang serbisyo na batay sa subscription na nagpapahintulot sa mga mamimili na magbayad ng isang buwanang bayad upang mag-stream ng mga video at iba pang mga programa sa web.
Nais ng firm na suriin ang mga may-ari ng bahay na nanonood ng hindi bababa sa 10 oras ng pag-programming sa web bawat linggo at magbayad para sa isang umiiral na serbisyo ng streaming ng video. Nais ng XYZ upang matukoy kung anong porsyento ng populasyon ang interesado sa isang mas mababang presyo na serbisyo sa subscription. Kung ang XYZ ay hindi mag-isip nang mabuti tungkol sa proseso ng pag-sampling, maaaring mangyari ang maraming uri ng mga error sa pag-sampling.
Mga halimbawa ng Sampling Errors
Ang error sa pagtutukoy ng populasyon ay nangangahulugan na ang XYZ ay hindi naiintindihan ang mga tiyak na uri ng mga mamimili na dapat isama sa sample. Kung, halimbawa, ang XYZ ay lumilikha ng isang populasyon ng mga taong nasa edad 15 at 25 taong gulang, marami sa mga mamimili na iyon ay hindi gumagawa ng desisyon sa pagbili tungkol sa isang serbisyo sa streaming ng video dahil hindi sila gumana nang buong-panahon. Sa kabilang banda, kung pinagsama-sama ng XYZ ang isang sample ng mga nagtatrabaho na may sapat na gulang na gumawa ng mga desisyon sa pagbili, ang mga mamimili sa pangkat na ito ay maaaring hindi manood ng 10 oras ng programming ng video bawat linggo.
Ang pagkakamali sa pagpili ay nagdudulot ng mga pagbaluktot sa mga resulta ng isang sample, at isang karaniwang halimbawa ay isang survey na umaasa lamang sa isang maliit na bahagi ng mga tao na agad na tumugon. Kung ang XYZ ay nagsisikap na mag-follow up sa mga mamimili na hindi una tumugon, maaaring magbago ang mga resulta ng survey. Bukod dito, kung hindi kasama ng XYZ ang mga mamimili na hindi kaagad tumugon, ang mga resulta ng sample ay maaaring hindi maipakita ang mga kagustuhan ng buong populasyon.
Factoring sa Mga Non-Sampling Error
Nais din ng XYZ na maiwasan ang mga di-sampling error na sanhi ng pagkakamali ng tao, tulad ng isang pagkakamali na ginawa sa proseso ng survey. Kung ang isang pangkat ng mga mamimili ay nanonood lamang ng limang oras ng video programming sa isang linggo at kasama sa survey, ang pagpapasyang iyon ay isang error na hindi sampling. Ang pagtatanong ng mga katanungan na bias ay isa pang uri ng error.
