抽样误差与非抽样误差的区别

统计分析中可能存在误差，这些误差会影响结果的准确性。抽样误差和非抽样误差是调查和研究中发现的两种常见误差。区分这些错误对于正确解读研究结果至关重要。

当使用样本（人口总体的一小部分）收集数据时，就会发生抽样误差。由于样本中固有的随机变异性，收集到的数据可能无法准确反映整个总体特征。抽样误差是样本选择过程的结果。

另一方面，非抽样误差是由与机会无关的原因引起的。例如，设计不当的调查、数据录入错误或在选择过程中引入的偏差。

这些错误有可能极大地歪曲数据并得出错误的结论。

理解统计分析中抽样误差与非抽样误差的区别至关重要。它使研究人员能够识别错误的根源并制定计划来减少或消除其影响。

本文探讨了抽样误差与非抽样误差的区别，并提供了它们的具体示例。阅读本文后，您将更好地理解在进行包含调查和研究的实际工作时区分这两种错误类型的重要性。

抽样误差

当从样本估计的特征与整个总体所具有的真实特征不符时，就称为抽样误差。抽样误差出现在统计分析中。 这种差异源于以下事实：样本只代表了总体的一小部分，并且这些样本及其所代表的总体本身就具有内在的变异性。随着样本量的增加，这种抽样误差的幅度通常会减小。

抽样误差可分为两大类：随机误差和系统误差。在样本选择过程中存在的固有机会变异性是随机抽样误差的来源。另一方面，有偏差的抽样程序会导致系统抽样误差。如果样本不是随机选择的，并且不能公平地代表总体，则结果可能会出现系统偏差。

注意：理解测量误差与抽样误差的区别也至关重要。测量误差是指一个人实际值与使用特定测量工具确定的值之间的差异。

优点

尽管抽样误差是使用样本代表总体不可避免的结果，但它可以为统计分析提供重要信息。它源于选择一个子集来代表一个更广泛的整体时存在的自然多样性。尽管抽样误差可能是不受欢迎的，因为它会扭曲结果，但它有明显的优点。

首先，抽样误差使研究人员能够量化样本所带有的不确定性程度。统计学家可以通过认识样本数据中固有的变异性来确定样本统计量可能与真实总体参数不同的可能性。 理解不确定性对于解读数据和得出可靠的结论至关重要。

在统计学中，抽样误差构成了假设检验的基础。 通过将观察到的样本统计量与理论上的总体参数进行比较，研究人员能够确定观察到的差异纯粹是由于抽样误差而发生的可能性。

这使得评估假设并得出关于所研究总体更强的结论成为可能。

尽管抽样误差可能会引入样本统计量的一些变异性，但它是识别研究结果的局限性和可推广性的重要工具。 通过识别和衡量这种固有的变异性，科学家可以进行更好的分析，并从他们的数据中得出更可靠的结论。

缺点

抽样误差给解释从总体样本（子集）获得的数据带来了挑战。原因是基于样本的统计量（例如平均值）可能无法准确代表参数值（即整个总体的相应值）。 这种差异可能导致一系列负面影响。

抽样误差的一个主要影响是总体参数估计可能不精确或不可靠。 鉴于样本量有限，计算出的统计量可能无法精确反映完整总体的真实值。尤其是在使用样本数据做出判断或得出结论时，这可能会带来麻烦。

抽样误差的另一个缺点是可能出现歪曲或错误的结论。

如果样本不能代表整个总体，结果可能会朝一个方向产生偏差。 这种偏差可能导致对总体进行不准确的描绘，并阻碍我们对正在发挥作用的真实动态的理解。

尽管增加样本量是降低抽样误差的一种久经考验的技术，但它有时并非总是可行的选项。 取决于情况，后勤或资源限制可能使其难以收集更大的样本。

此外，除样本量本身以外的变量也可能加剧抽样误差。当特定人群在样本中持续被低估时，这被称为无应答偏差，这可能是由于他们无法或不愿意参与所致。

在数据收集过程中引入的测量误差也可能进一步歪曲结果，并使解释这些发现更加困难。

最后，估计的精度也可能受到抽样误差的限制。抽样误差给数据带来了一定程度的不确定性。因此，很难自信地得出明确的判断或进行比较。研究人员和分析师在解释他们的发现时，需要仔细考虑抽样误差。

抽样误差的应用

当无法可靠地将来自数据子集（样本）的推论外延到样本所属的更广泛的总体时，统计分析中就会出现抽样误差。样本本身仅部分代表总体，这就是这种差异的原因。

设想一种调查旨在找出某个特定人群的平均收入的情况。如果样本库只包含富人，那么调查结果不可避免地会偏向较高的平均收入，而这并不能真正代表整个总体。这种扭曲是由于对高收入群体参与者进行排他性、有偏见的样本选择所引入的抽样误差所致。

非抽样误差

在数据收集或处理过程中引入的任何偏差或错误，但不受随机抽样变异性的影响，都称为非抽样误差。 从初步研究设计到最终数据分析的任何阶段都可能发生这些错误。

非抽样误差由几个例子说明。当使用不够精确或准确的仪器收集数据时，就会发生测量误差。这可能包括指令不明确或问题措辞不当的调查，导致受访者误解结果。当样本人口的一部分拒绝参与研究时，就会发生无应答误差，导致样本出现偏差，可能无法公平地代表整个总体。当选取的样本偏离预期的目标总体时，就会发生覆盖误差。

如果某些群体被排除在抽样框之外，或者样本不是随机选择的，就可能发生非抽样误差。处理错误会在数据输入或处理过程中引入错误，从而导致不准确和不一致的最终分析。最后，如果受访者提供了虚假或错误的答案，可能是由于社会期望偏差或未能理解问题，就会发生应答偏差。

研究人员认识到并努力减少这些不同类型的非抽样误差，对于确保研究结果的准确性和客观性至关重要。

优点

在传统研究方法的情况下，非抽样误差是样本调查中的不准确之处，源于样本选择中使用的非随机化过程。与抽样误差不同，抽样误差是抽样的自然组成部分，无法完全消除；而非抽样误差可以识别和纠正。 由于这一特点，它们在调查设计和分析领域尤其有用。

通过仔细规划和实施调查，研究人员可以更好地控制非抽样误差。此外，估算这些错误的规模可以对调查的最终结果进行调整，从而减少其对整体结论的影响。此外，非抽样误差通常比抽样误差更不严重，也更少见。

研究人员通常能够识别非抽样误差的具体原因，因为它们并非源于随机过程。 这种有针对性的识别使研究人员能够进行旨在专门减少其对调查数据影响的干预。

缺点

在研究设计和数据分析领域，非抽样误差对结果的有效性构成了严重威胁。这些错误是由与随机样本选择程序无关的变量引起的。与抽样误差（其是使用样本的固有特征，可以通过增加样本量来缓解）不同，非抽样误差会在数据收集和分析过程中引入偏差和不准确性。

非抽样误差可能产生深远的影响。例如，当信息从纸质调查转移到数字数据库时，可能会发生数据录入错误。尽管它们可能看起来微不足道，但这些错误会扭曲结果并损害所收集信息的准确性。另一个问题是测量误差，它可能由操作不当的设备或需要适当培训的数据收集人员引起。

可能不那么精确的测量会导致对所研究现象的描绘出现偏差。

最后，由于受访者可能更有可能提供虚假或误导性信息，应答偏差可能会危及数据的准确性。例如，社会期望偏差发生在受访者提供他们认为比实际经历或观点更社会可接受的答案时。

总而言之，这些不同类型的非抽样误差会损害研究结果的有效性并产生错误的数据。

非抽样误差的应用

统计学中的非抽样误差是指在数据收集阶段发生的误差，与样本选择技术无关。这些错误有可能严重歪曲结果并损害研究的整体有效性。

一个证明非抽样误差的例子是旨在确定公众对某个政治问题的看法的调查。无论在样本选择中使用何种随机性，如果调查问题本身被构建得带有偏见或不清晰，那么从受访者那里获得的答案将是虚假和不可信的。

手动进行数据录入时会出现不同的情况。由于人为的印刷错误或不正确的数据输入，可能会出现不一致。同样，不准确的读数可能是由于数据收集设备不佳。

这些错误是系统偏差，有时称为偏差，而不是机会事件。

抽样误差与非抽样误差

在统计分析领域可能发生两种不同类型的误差：非抽样误差和抽样误差。为了确保研究结果的有效性和准确性，理解这些误差的根本区别至关重要。

抽样误差源于选择样本来代表更大总体所固有的不可预测性。 从设计上讲，样本永远无法完全代表整个总体。总体与样本之间的这种差异可能导致数据不准确。样本量与抽样误差的幅度成反比关系；随着样本量的增加，抽样误差通常会减少。

另一方面，无论使用何种抽样技术，非抽样误差都源于在数据收集和分析过程中发生的各种错误或偏差。许多因素，例如问卷设计错误、引导性问题、访谈者偏差、数据记录不精确或数据分析方法不足，都可能导致这些错误。与抽样误差不同，非抽样误差不能通过增加样本量来减少。

因此，为了保持其研究结果的准确性和数据的完整性，研究人员必须非常小心地尽量减少抽样误差和非抽样误差。

差异表

结论

在研究中实现完美的设计可以减少各种错误。抽样理论认识到两种类型的错误：抽样误差和非抽样误差，它们都会影响研究结果。

从更大的总体中选择的任何样本都具有内在的非代表性，这会导致抽样误差。换句话说，样本可能无法准确地代表其提取的总体特征。由于统计上的必然性，结果存在一个误差范围。

另一方面，非抽样误差源于与非抽样过程相关的因素。这些错误可能与研究过程各个阶段的人为错误有关，包括问题识别、方法论或数据收集或分析过程中的错误。

研究样本中观察到的均值与实际总体均值之间的差异称为总误差。