Örnekleme ve Örnekleme Hatası Arasındaki Fark

2019

Örnekleme hatası, gözlem için seçilen numunenin temsil edilemezliği nedeniyle oluşan bir hatadır . Tersine, örnekleme dışı hata, problem tanımındaki hata, kullanılan yöntem veya prosedür vb. Gibi insan hatasından kaynaklanan bir hatadır.

İdeal bir araştırma tasarımı, çeşitli hata türlerini kontrol etmeye çalışır, ancak onu etkileyebilecek bazı potansiyel kaynaklar vardır. Örnekleme teorisinde, toplam hata, popülasyon parametresinin ortalama değeri ile araştırmada elde edilen gözlemlenen ortalama değer arasındaki varyasyon olarak tanımlanabilir. Toplam hata iki kategoride sınıflandırılabilir, örnekleme hatası ve örnekleme hatası.

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

Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma için temel	Örnekleme Hatası	Örnekleme Dışı Hatası
anlam	Örnekleme hatası bir tür hatadır, seçilen örneklem ilgi popülasyonunu mükemmel bir şekilde temsil etmediğinden oluşur.	Örnekleme dışındaki kaynaklardan dolayı bir hata meydana gelirken, anket çalışmalarının yürütülmesi örnekleme hatası olarak bilinir.
Sebeb olmak	Örnek ortala nüfus ortalaması arasındaki sapma	Verilerin eksikliği ve analizi
tip	rasgele	Rastgele veya Rastgele Değil
oluşur	Sadece örnek seçildiğinde.	Hem örnek hem de sayım.
Örnek boyut	Örneklem büyüklüğündeki artışla hata olasılığı azaldı.	Örneklem büyüklüğü ile ilgisi yoktur.

Örnekleme Hatasının Tanımı

Örnekleme Hatası, ilgilenilen popülasyonu temsil etmeyen belirli bir örneklemden kaynaklanan istatistiksel bir hatayı gösterir. Basit bir ifadeyle, seçilen numune tüm popülasyonun gerçek özelliklerini, niteliklerini veya rakamlarını içermediğinde meydana gelen bir hatadır.

Örnekleme hatasının arkasındaki ana sebep, örnekleyicinin aynı popülasyondan çeşitli örnekleme birimleri çizmesidir, ancak birimlerin bireysel farklılıkları olabilir. Ayrıca, hatalı numune tasarımı, birimlerin hatalı şekilde ayrılması, yanlış istatistik seçimi, numaralandırıcı tarafından yapılan numune alma ünitesinin uygunluğu için değiştirilmesi de ortaya çıkabilir. Bu nedenle, orijinal örnek için gerçek ortalama değer ile popülasyon arasındaki sapma olarak kabul edilir.

Örnekleme Dışı Hatanın Tanımı

Örnekleme Dışı Hatası, örnekleme hatası dışındaki tüm hatalardan oluşan bir şemsiye terimdir. Birkaç nedenden ötürü, yani problem tanımında hata, anket tasarımı, yaklaşım, kapsam, yanıtlayanlar tarafından sağlanan bilgiler, veri hazırlama, toplama, tablolama ve analiz gibi nedenlerle ortaya çıkarlar.

İki tür örnekleme hatası yoktur:

Cevap Hatası : Yanlış cevaplardan kaynaklanan hatalar cevaplayıcılar tarafından verildi veya cevapları yanlış yorumlandı ya da yanlış kaydedildi. Araştırmacı hatası, cevap verme hatası ve daha ayrıntılı olarak sınıflandırılan görüşmeci hatasından oluşur.
- Araştırmacı Hatası
  - Vekil Hatası
  - Örnekleme Hatası
  - Ölçüm hatası
  - Veri Analizi Hatası
  - Nüfus Tanımı Hatası
- Yanıtlama Hatası
  - Yetersizlik Hatası
  - İsteksizlik Hatası
- Mülakatçı Hatası
  - Sorgulama Hatası
  - Erro Kayıt
  - Cevaplayıcı Seçim Hatası
  - Hile Hatası
Yanıtlamama Hatası : Örneklemin bir parçası olan bazı cevaplayıcılardan kaynaklanan hatalar yanıt vermez.

Örnekleme ve Örnekleme Hatası arasındaki Temel Farklar

Örnekleme ve örnekleme hatası arasındaki önemli farklar aşağıdaki noktalarda belirtilmiştir:

Örnekleme hatası, seçilen örneğin ilgilenilen popülasyonu mükemmel bir şekilde temsil etmemesi nedeniyle meydana gelen istatistiksel bir hatadır. Örnekleme dışı hata, örnekleme dışındaki kaynaklardan kaynaklanırken, anket çalışmaları yürütülürken örnekleme hatası olarak bilinir.
Numune alma hatası, numune için gerçek ortalama değer ile popülasyon arasındaki değişim nedeniyle ortaya çıkar. Öte yandan, örnekleme dışı hata verinin eksikliğinden ve uygun olmayan analizinden kaynaklanmaktadır.
Örnekleme hatası, rastgele ya da rastgele olmayabilir; oysa örnekleme hatası sadece rastgele örnekte meydana gelir.
Örnekleme hatası, yalnızca örnek bir popülasyonun temsilcisi olarak alındığında ortaya çıkar. Hem örneklemede hem de tam numaralandırmada ortaya çıkan örnekleme dışı hatanın aksine.
Örnekleme hatası temel olarak örneklem büyüklüğü ile ilişkilidir, yani örnek büyüklüğü arttıkça hata olasılığı azalır. Aksine, örnekleme dışı hata örnek büyüklüğü ile ilgili değildir, bu nedenle örnek büyüklüğündeki artış ile azalmaz.

Sonuç

Bu tartışmayı sona erdirmek için, örnekleme hatasının örnekleme tasarımına tamamen bağlı olan ve örneklem boyutunu genişleterek önlenebilecek bir hata olduğunu söylemek doğrudur. Tersine, örnekleme dışı hata, örnekleme hatası dışındaki tüm hataları kapsayan bir sepetdir ve bu nedenle, tamamen ortadan kaldırılması mümkün olmadığından doğası gereği kaçınılmazdır.