Valimiväline viga viitab veale, mis tuleneb andmete kogumise tulemusest, mille tõttu andmed erinevad tegelikest väärtustest. See erineb valimiveast, mis on mis tahes erinevus valimi väärtuste vahel Juhuslik muutuja Juhuslik muutuja (stohhastiline muutuja) on statistika muutuja tüüp, mille võimalikud väärtused sõltuvad teatud juhusliku nähtuse tulemustest ja universaalsetest väärtustest, mis võivad tuleneda piiratud valimi suurusest.
Valimiväline viga võib esineda mitmel kujul, sealhulgas mittevastamise viga, mõõtmisviga, küsitleja viga, reguleerimisviga ja töötlusviga.
Valimivälise vea mehaanika
Valimiväline viga võib tekkida siis, kui võetakse kas valim või kogu populatsioon (loendus). See kuulub kahte kategooriasse:
1. Juhuslikud vead
Juhuslikud vead on vead, mida ei saa arvestada ja need lihtsalt juhtuvad. Statistilistes uuringutes arvatakse, et iga juhuslik viga korvab üksteist, üldiselt öeldes, nii et need pole vähe murettekitavad.
2. Süstemaatilised vead
Süstemaatilised vead mõjutavad uuringu valimit ja selle tulemusena tekivad sageli kasutud andmed. Süstemaatiline viga on järjepidev ja korratav, nii et uuringu loojad peavad sellise vea leevendamiseks olema väga ettevaatlikud.
Valimiväliseid vigu võib esineda uuringu mitmest aspektist. Kõige tavalisemad valimivälised vead hõlmavad vigu andmete sisestamisel, kallutatud küsimusi ja otsustamist, vastamata jätmist, valeteavet ja sobimatut analüüsi.
Valimiväliste vigade tüübid
Valimiväliseid vigu on mitut tüüpi, sealhulgas:
1. Vastamata jätmise viga
Vastamata jätmise vea põhjustavad osalemist otsustanud inimeste erinevused võrreldes inimestega, kes antud uuringus ei osale. Teisisõnu on see olemas, kui inimestele antakse võimalus osaleda, kuid nad otsustavad seda mitte teha, seetõttu ei kaasata nende uuringutulemusi andmetesse.
2. Mõõtmisviga
Mõõtmisviga viitab kõigile vigadele, mis on seotud iga valimiüksuse mõõtmisega, erinevalt vigadest, mis on seotud nende valimise viisiga. Viga ilmneb sageli siis, kui on segaseid küsimusi, valimite väsimuse tõttu ebakvaliteetsed andmed (st keegi on uuringu tegemisest väsinud) ja madala kvaliteediga mõõtevahendid Mõõtmise tase Statistikas on mõõtmise tase klassifikatsioon, mis seostub muutujaile omavahel määratud väärtused. Teisisõnu, tase.
3. Küsitleja viga
Intervjueerija viga ilmneb siis, kui intervjueerija (või administraator) teeb vastuse salvestamisel vea. Kvalitatiivses uurimistöös võib intervjueerija panna vastaja teatud viisil vastama. Kvantitatiivsetes uuringutes võib intervjueerija küsida küsimust teistmoodi, mis viib teistsuguse lõpptulemuseni.
4. Reguleerimisviga
Kohandamisviga kirjeldab olukorda, kus andmete analüüs kohandab neid nii, et need pole täiesti täpsed. Korrigeerimisvigade vormid hõlmavad vigu andmete kaalumisel, andmete puhastamisel ja imputeerimisel.
5. Töötlusviga
Töötlusviga tekib siis, kui andmete töötlemisega on probleeme, mis põhjustavad mingisuguse vea. Näide on see, kui andmed sisestati valesti või kui andmefail on rikutud.
Prooviviga vs mittevalimiviga
Sageli kasutatakse valimisviga ja valimivälist viga sarnases kontekstis, kuid mõlema mõiste vahel on mõned olulised erinevused. Nad sisaldavad:
1. Valimiviga võib ilmneda ka siis, kui ilmset viga pole tehtud, erinevalt valimivälisest veast, mis tekib vea ilmnemisel.
2. Valimiviga tekib siis, kui valim ei esinda universaalset tõde, samas kui valimiväline viga on spetsiifiline teatud uuringu kavandile.
3. Valimi viga saab valimi suuruse suurenemisega oluliselt vähendada, kuid valimiväline viga nõuab vähendamiseks rohkem metoodilisi protsesse.
4. Valimiviga on sageli põhjustatud sisemistest teguritest, samas kui valimivälised vead on põhjustatud välistest teguritest, mis pole täielikult seotud uuringu, uuringu või loendusega.
Kuidas vigu vähendada
Valimivälise vea vähendamine pole nii lihtne kui valimi vea vähendamine. Valimiveaga saate veaohtu vähendada, lihtsalt valimi suurust suurendades. See ei toimi valimivälise vea korral, mida on sageli väga raske avastada ja kõrvaldada (kui vea allikat ei arvestata väga metoodiliselt).
Valimiväliste vigade tõhusaks vähendamiseks tuleb uuringu kavandajatel tulemuste paikapidavuse tagamiseks väga hoolikalt arvestada. Sellisena võib teadlane kavandada uuringusse mehhanismi vea vähendamiseks, kuid ei tooda hiljem uut viga.
Näiteks võib teadlane maksta üksikisikule lisatasu, sõltuvalt tema andmete sisestamise täpsusest, või filmida kõik intervjuud, et tagada intervjueerija püsimine teemal ja stsenaariumil.
Lisaressursid
Finance on sertifitseeritud pangandus- ja krediidianalüütiku (CBCA) ™ CBCA ™ sertifikaadi ametlik pakkuja. Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ akrediteerimine on krediidianalüütikute ülemaailmne standard, mis hõlmab finantseerimist, raamatupidamist, krediidianalüüsi, rahavoogude analüüsi, pakti modelleerimine, laenu tagasimaksed ja palju muud. sertifitseerimisprogramm, mille eesmärk on muuta keegi maailmatasemel finantsanalüütikuks.
Need täiendavad ressursid on väga kasulikud, et aidata teil saada maailmatasemel finantsanalüütikuks ja edendada oma karjääri täiel määral.
- Klastrite valimine Klastrite valimine Statistikas on klastrivalim valimi moodustamise meetod, mille käigus kogu uuringu populatsioon jaguneb väliselt homogeenseteks, kuid sisemiselt
- Parameeter Parameeter Parameeter on statistilise analüüsi kasulik komponent. See viitab omadustele, mida kasutatakse antud populatsiooni määratlemiseks. See on harjunud
- Valimi valiku eelarvamus Valimi valimise eelarvamus Valimi valimise eelarvamus on eelarvamus, mis tuleneb populatsiooni valimi nõuetekohase randomiseerimise tagamata jätmisest. Valimi valiku puudused
- I tüübi viga I tüübi viga Statistilise hüpoteesi testimisel on I tüübi viga sisuliselt tõelise nullhüpoteesi tagasilükkamine. I tüübi viga on tuntud ka kui vale
