Örnekleme ve Örnekleme Hatası Arasındaki Fark

Örnekleme hatası gözlem için seçilen örneğin temsil edilmemesi nedeniyle oluşan bir tanesidir. tersine, örnekleme hatası sorun tanımlama, kullanılan yöntem veya prosedür vb. hatalar gibi insan hatalarından kaynaklanan bir hatadır..

İdeal bir araştırma tasarımı çeşitli hata türlerini kontrol etmeyi amaçlar, ancak onu etkileyebilecek bazı potansiyel kaynaklar vardır. Örnekleme teorisinde, toplam hata, popülasyon parametresinin ortalama değeri ile araştırmada elde edilen gözlenen ortalama değer arasındaki fark olarak tanımlanabilir. Toplam hata iki kategoriye ayrılabilir, yani örnekleme hatası ve örnekleme hatası.

Bu makalede, örnekleme ve örneklememe hatası arasındaki önemli farkları ayrıntılı olarak bulabilirsiniz..

İçerik: Örnekleme Hatası V Örnekleme Hatası

1. Karşılaştırma Tablosu
2. Tanım
3. Temel Farklılıklar
4. Sonuç

Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma Esası	Örnekleme Hatası	Örnekleme Hatası
anlam	Örnekleme hatası bir tür hatadır, seçilen örneğin ilgili popülasyonu mükemmel şekilde temsil etmemesi nedeniyle oluşur.	Araştırma faaliyetlerinin yürütülmesi örnekleme dışı hata olarak bilinirken, örnekleme dışındaki kaynaklar nedeniyle bir hata oluşur.
Sebep olmak	Numune ortalaması ve popülasyon ortalaması arasındaki sapma	Verilerin eksikliği ve analizi
tip	rasgele	Rastgele veya Rastgele Olmayan
oluşur	Yalnızca örnek seçildiğinde.	Hem örnek hem de nüfus sayımında.
Örnek boyut	Numune boyutunun artmasıyla hata olasılığı azaltıldı.	Örnek boyutu ile ilgisi yoktur.

Örnekleme Hatasının Tanımı

Örnekleme Hatası, seçilen popülasyonun ilgili popülasyonu temsil etmediğinden kaynaklanan istatistiksel bir hatayı ifade eder. Basit bir ifadeyle, seçilen örnek tüm popülasyonun gerçek özelliklerini, niteliklerini veya rakamlarını içermediğinde ortaya çıkan bir hatadır.

Örnekleme hatasının arkasındaki ana sebep, örnekleyicinin aynı popülasyondan çeşitli örnekleme birimleri çekmesidir, ancak birimlerin bireysel varyansları olabilir. Dahası, arızalı numune tasarımı, hatalı ünite ayrımı, yanlış istatistik seçimi, uygunluk için numaralandırıcı tarafından yapılan örnekleme ünitesinin değiştirilmesi de ortaya çıkabilir. Bu nedenle, orijinal numune için gerçek ortalama değer ile popülasyon arasındaki sapma olarak kabul edilir..

Örnekleme Olmayan Hatanın Tanımı

Örnekleme Hatası, örnekleme hatası dışındaki tüm hatalardan oluşan bir şemsiye terimidir. Bir dizi nedenden dolayı ortaya çıkarlar, yani problem tanımı, anket tasarımı, yaklaşım, kapsama alanı, katılımcıların sağladığı bilgiler, veri hazırlama, toplama, tablolama ve analiz.

İki tür örnekleme hatası vardır:

• Yanıt hatası: Yanıtlayanlar tarafından yanlış cevaplar nedeniyle ortaya çıkan hatalar verilmiş veya cevapları yanlış yorumlanmış veya yanlış kaydedilmiştir. Araştırmacı hatası, yanıtlayan hatası ve görüşmeci hatası;.
  • Araştırmacı Hatası
    • Yedek Hata
    • Örnekleme Hatası
    • Ölçüm hatası
    • Veri Analizi Hatası
    • Nüfus Tanımı Hatası
  • Yanıtlayan Hatası
    • Yetersizlik Hatası
    • İsteksizlik Hatası
  • Görüşmeci Hatası
    • Sorgulama Hatası
    • Kayıt Erro
    • Davalı Seçim Hatası
    • Hile Hatası
• Yanıt Vermeme Hatası: Örneklemin bir parçası olan bazı katılımcılar nedeniyle oluşan hata yanıt vermiyor.

Örnekleme ve Örnekleme Hatası Arasındaki Temel Farklılıklar

Örnekleme ve örneklememe hatası arasındaki önemli farklar aşağıdaki noktalarda belirtilmiştir:

1. Örnekleme hatası, seçilen numunenin ilgili popülasyonu mükemmel bir şekilde temsil etmemesi nedeniyle meydana gelen istatistiksel bir hatadır. Araştırma faaliyetlerini yürütürken örnekleme dışındaki kaynaklar nedeniyle örnekleme hatası oluşur Örnekleme hatası olarak bilinir.
2. Örnekleme hatası, numune ve popülasyon için gerçek ortalama değer arasındaki farklılıktan kaynaklanır. Öte yandan, örneklememe hatası, verilerin eksikliği ve verilerin uygun olmayan analizi nedeniyle ortaya çıkmaktadır.
3. Örnekleme hatası rastgele veya rastgele olmayabilirken örnekleme hatası sadece rastgele örnekte meydana gelir.
4. Örnekleme hatası, sadece örnekleme bir popülasyonun temsilcisi olarak alındığında ortaya çıkar. Hem örnekleme hem de tam numaralandırmada ortaya çıkan örneklemesiz hatanın aksine.
5. Örnekleme hatası esas olarak örneklem büyüklüğü ile ilişkilidir, yani örneklem büyüklüğü arttıkça hata olasılığı azalır. Aksine, örneklemesiz hata örneklem büyüklüğü ile ilgili değildir, bu nedenle örneklem büyüklüğü arttıkça küçültülmez.

Sonuç

Bu tartışmayı sona erdirmek için, örnekleme hatasının örnekleme tasarımı ile tamamen ilgili olan ve örnek boyutunu genişleterek önlenebilecek bir hata olduğunu söylemek doğrudur. Tersine, örnekleme hatası, örnekleme hatası dışındaki tüm hataları kapsayan bir sepettir ve bu nedenle, tamamen kaldırılması mümkün olmadığından, doğa tarafından kaçınılmazdır.