Un design di ricerca ideale cerca di controllare vari tipi di errore, ma ci sono alcune potenziali fonti che possono influenzarlo. Nella teoria del campionamento, l'errore totale può essere definito come la variazione tra il valore medio del parametro della popolazione e il valore medio osservato ottenuto nella ricerca. L'errore totale può essere classificato in due categorie, ad esempio errore di campionamento e errore non di campionamento.
In questo estratto di articolo, è possibile trovare le differenze importanti tra errore di campionamento e non campionamento in dettaglio.
Grafico comparativo
| Base per il confronto | Errore di campionamento | Errore di non campionamento |
|---|---|---|
| Senso | Errore di campionamento è un tipo di errore, si verifica perché il campione selezionato non rappresenta perfettamente la popolazione di interesse. | Si verifica un errore a causa di fonti diverse dal campionamento, mentre lo svolgimento di attività di rilevamento è noto come errore di non campionamento. |
| Causa | Deviazione tra media campionaria e media della popolazione | Carenza e analisi dei dati |
| genere | Casuale | Casuale o Non casuale |
| Si verifica | Solo quando il campione è selezionato. | Sia nel campione che nel censimento. |
| Misura di prova | Possibilità di errore ridotto con l'aumento della dimensione del campione. | Non ha nulla a che fare con la dimensione del campione. |
Definizione dell'errore di campionamento
L'errore di campionamento denota un errore statistico derivante da un determinato campione selezionato che non è rappresentativo della popolazione di interesse. In termini semplici, si tratta di un errore che si verifica quando il campione selezionato non contiene le vere caratteristiche, qualità o figure dell'intera popolazione.
La ragione principale dietro l'errore di campionamento è che il campionatore disegna varie unità di campionamento dalla stessa popolazione ma, le unità possono avere varianze individuali. Inoltre, possono anche derivare dalla progettazione difettosa del campione, dalla demarcazione difettosa delle unità, dalla scelta sbagliata della statistica, dalla sostituzione della unità di campionamento fatta dall'enumeratore per la loro convenienza. Pertanto, è considerato come la deviazione tra il valore medio reale per il campione originale e la popolazione.
Definizione dell'errore di non campionamento
Errore di non campionamento è un termine generico che comprende tutti gli errori, oltre all'errore di campionamento. Essi sorgono a causa di una serie di motivi, ad esempio errori nella definizione del problema, progettazione del questionario, approccio, copertura, informazioni fornite dai rispondenti, preparazione dei dati, raccolta, tabulazione e analisi.
Esistono due tipi di errore non di campionamento:
- Errore di risposta : gli errori che si sono verificati a causa di risposte imprecise sono stati forniti dagli intervistati o la loro risposta è erroneamente interpretata o registrata erroneamente. Consiste in errore di ricercatore, errore di risposta ed errore di intervistatore che sono ulteriormente classificati come sotto.
- Errore del ricercatore
- Errore surrogato
- Errore di campionamento
- Errore di misurazione
- Errore nell'analisi dei dati
- Errore di definizione della popolazione
- Errore rispondente
- Errore di inabilità
- Errore di riluttanza
- Errore dell'intervistatore
- Errore di interrogazione
- Registrazione Erro
- Errore di risposta del rispondente
- Errore di cheating
- Errore del ricercatore
- Errore di non risposta : l'errore che si verifica a causa di alcuni rispondenti che fanno parte dell'esempio non risponde.
Differenze chiave tra il campionamento e l'errore di non campionamento
Le differenze significative tra l'errore di campionamento e quello non campionario sono menzionate nei seguenti punti:
- L'errore di campionamento è un errore statistico dovuto al campione selezionato che non rappresenta perfettamente la popolazione di interesse. L'errore di non campionamento si verifica a causa di fonti diverse dal campionamento mentre condurre attività di rilevamento è noto come errore di non campionamento.
- L'errore di campionamento si verifica a causa della variazione tra il valore medio reale per il campione e la popolazione. D'altra parte, l'errore di non campionamento si verifica a causa di carenze e analisi inadeguate dei dati.
- L'errore di non campionamento può essere casuale o non casuale mentre l'errore di campionamento si verifica solo nel campione casuale.
- L'errore di campionamento si verifica solo quando il campione viene preso come rappresentante di una popolazione. In contrasto con l'errore di non campionamento che si pone sia nel campionamento che nella completa elencazione.
- L'errore di campionamento è principalmente associato alla dimensione del campione, ovvero quando la dimensione del campione aumenta la possibilità di una diminuzione dell'errore. Al contrario, l'errore di non campionamento non è correlato alla dimensione del campione, quindi, con l'aumento della dimensione del campione, non verrà ridotto.
Conclusione
Per concludere questa discussione, è vero che l'errore di campionamento è completamente correlato al progetto di campionamento e può essere evitato espandendo la dimensione del campione. Viceversa, l'errore di non campionamento è un paniere che copre tutti gli errori diversi dall'errore di campionamento e quindi, inevitabile per natura in quanto non è possibile rimuoverlo completamente.
