非抽樣誤差

非抽樣誤差是一個統計術語，指的是在資料採集過程中產生的誤差，導致資料與真實值不同。非取樣誤差不同於取樣誤差。取樣誤差僅限於由於樣本大小有限而產生的樣本值和宇宙值之間的任何差異(整個宇宙不能在調查或普查中取樣。）...

什麼是非抽樣誤差(a non-sampling error)？

非抽樣誤差是一個統計術語，指的是在資料採集過程中產生的誤差，導致資料與真實值不同。非取樣誤差不同於取樣誤差。取樣誤差僅限於由於樣本大小有限而產生的樣本值和宇宙值之間的任何差異(整個宇宙不能在調查或普查中取樣。）

即使沒有任何型別的錯誤，也可能導致取樣錯誤。這些“錯誤”僅僅是因為一個樣本中的資料不太可能與從中獲取樣本的宇宙中的資料完全匹配。這種“錯誤”可以透過增加樣本大小來最小化。

非抽樣誤差涵蓋了所有其他差異，包括因抽樣技術差而產生的差異。

非抽樣誤差可能出現在抽樣和普查中，在整個人口進行調查。非抽樣誤差分為兩類：隨機誤差和系統誤差。

隨機誤差被認為是相互抵消的，因此，大多數情況下，很少有人關心。另一方面，系統誤差會影響整個樣本，因此提出了一個更重要的問題。一般來說，隨機錯誤不會導致取消抽樣或普查，而系統性錯誤則極有可能導致所收集的資料無法使用。

非抽樣誤差是由外部因素引起的，而不是調查、研究或普查中的問題。

出現非取樣錯誤的方式有很多種。例如，非抽樣錯誤可以包括但不限於資料輸入錯誤、有偏見的調查問題、有偏見的處理/決策、不回答、不恰當的分析結論以及受訪者提供的虛假資訊。

雖然增加樣本量有助於減少抽樣誤差，但對減少非抽樣誤差沒有任何影響。這是因為非抽樣誤差通常很難檢測，而且幾乎不可能消除它們。

非抽樣錯誤包括非回答錯誤、報道錯誤、訪談錯誤和處理錯誤。例如，如果一個人在一次調查中被數到兩次，或者他們的答案在調查中被重覆，就會出現覆蓋率錯誤。如果面試官在抽樣過程中存在偏差，非抽樣錯誤將被視為面試官錯誤。

此外，很難證明調查中的受訪者是錯誤地或故意提供虛假資訊。無論哪種方式，被調查者提供的錯誤資訊都算作非抽樣錯誤，它們被稱為回答錯誤。

技術錯誤屬於另一類。如果有任何與資料相關的條目⁠—例如編碼、收集、輸入或編輯它們被認為是處理錯誤。

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