गैर-नमूनाकरण त्रुटि

एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि क्या है

एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि एक त्रुटि है जो डेटा संग्रह के दौरान परिणाम देती है, जिससे डेटा सच्चे मूल्यों से भिन्न होता है। गैर-नमूनाकरण त्रुटि नमूना त्रुटि से भिन्न होती है। नमूनाकरण त्रुटि नमूना मूल्यों और ब्रह्मांड मूल्यों के बीच किसी भी अंतर तक सीमित है जो उत्पन्न होती है क्योंकि पूरे ब्रह्मांड का नमूना नहीं लिया गया था। नमूनाकरण त्रुटि तब भी हो सकती है जब किसी भी प्रकार की कोई गलती नहीं की जाती है। "त्रुटियों" का परिणाम केवल इस तथ्य से है कि एक नमूना में डेटा ब्रह्मांड में डेटा से पूरी तरह से मेल खाने की संभावना नहीं है, जहां से नमूना लिया जाता है। नमूना आकार को बढ़ाकर इस "त्रुटि" को कम किया जा सकता है। गैर-नमूनाकरण त्रुटियां अन्य सभी विसंगतियों को कवर करती हैं, जिनमें वे भी शामिल हैं जो एक खराब नमूनाकरण तकनीक से उत्पन्न होती हैं।

ब्रेकिंग नॉन-सैंपलिंग त्रुटि

गैर-नमूनाकरण त्रुटियां नमूने और सेंसर दोनों में मौजूद हो सकती हैं, जिसमें पूरी आबादी का सर्वेक्षण किया जाता है और यादृच्छिक या व्यवस्थित हो सकता है। माना जाता है कि रैंडम एरर एक-दूसरे को ऑफसेट करते हैं और इसलिए थोड़ी चिंता का विषय है। दूसरी ओर, व्यवस्थित त्रुटियां पूरे नमूने को प्रभावित करती हैं और इसलिए एक बड़ा मुद्दा है। गैर-नमूने त्रुटियों में शामिल हो सकते हैं, लेकिन डेटा प्रविष्टि त्रुटियों, पक्षपाती सर्वेक्षण प्रश्नों, पक्षपाती प्रसंस्करण / निर्णय लेने, गैर-प्रतिक्रियाएं, अनुचित विश्लेषण निष्कर्ष और उत्तरदाताओं द्वारा प्रदान की गई झूठी जानकारी तक सीमित नहीं हैं।

सैंपल साइज बढ़ाने के दौरान सैंपलिंग एरर को कम करने में मदद मिलेगी, नॉन-सैंपलिंग एरर को कम करने पर इसका कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा। दुर्भाग्य से, गैर-नमूना त्रुटियों का अक्सर पता लगाना मुश्किल होता है, और उन्हें पूरी तरह से समाप्त करना लगभग असंभव है।

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संबंधित शर्तें

नमूनाकरण कैसे काम करता है नमूनाकरण त्रुटि एक सांख्यिकीय त्रुटि है जो तब होती है जब एक विश्लेषक एक नमूना का चयन नहीं करता है जो डेटा की पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करता है और नमूने में पाए गए परिणाम उन परिणामों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं जो पूरी आबादी से प्राप्त होंगे। अधिक नमूना एक नमूना एक बड़े समूह का एक छोटा, प्रबंधनीय संस्करण है। नमूने का उपयोग सांख्यिकीय परीक्षण में किया जाता है जब जनसंख्या का आकार बहुत बड़ा होता है। अधिक क्यों सांख्यिकीय महत्व मायने रखता है सांख्यिकीय महत्व एक परिणाम को दर्शाता है जो यादृच्छिक रूप से होने की संभावना नहीं है, बल्कि एक विशिष्ट कारण के कारण होने की संभावना है। अधिक सिस्टमैटिक सैंपलिंग का इंस एंड आउट्स सिस्टेमेटिक सैंपलिंग एक संभाव्यता सैंपलिंग विधि है जिसमें बड़ी आबादी से एक यादृच्छिक नमूना चुना जाता है। अधिक सरल रैंडम नमूने कैसे काम करते हैं एक साधारण यादृच्छिक नमूना एक सांख्यिकीय आबादी का एक सबसेट होता है, जिसमें सबसेट के प्रत्येक सदस्य को चुने जाने की समान संभावना होती है। एक साधारण यादृच्छिक नमूना एक समूह का निष्पक्ष प्रतिनिधित्व करने के लिए होता है। स्तरीकृत रैंडम सैंपलिंग में अधिक पढ़ना स्तरीकृत रैंडम सैंपलिंग नमूनाकरण की एक विधि है जिसमें एक आबादी के विभाजन को स्ट्रैट के रूप में जाना जाता है। अधिक साथी लिंक