什么是非抽样误差?什么是抽样误差?

非抽样误差是指抽样之外的许多其他原因而产生的误差,如在理论方面,调研者的概念性错误、逻辑性错误、对回答的错误解释等都可导致这类误差的出现。基于对大量调研过程进行具体分析发现,常常会因为出现如表15-1所示的问题而产生非抽样误差。

 

表15-1 易产生非抽样误差的原因

由此可见,非抽样误差是完全可以避免的。因此在调研中必须尽可能地减少甚至避免非抽样误差,这需要调查者特别认真地对待调研,切实做好调研准备和方案策划,并严格按照调研要求去实施,才有可能消除调研中的非抽样误差。

抽样误差是指样本指标与总体被估计的真实指标之间的误差。如某居民区全体居民人均年收入水平为12000元(总体平均数),而采取抽样调研所得的样本人均年收入水平为11000元(样本平均数),则用样本平均数推算总体平均数的实际误差为1000元。

由于实际工作中,总体相应综合指标是不知道或不可能得到的,只能采用各种可能被抽中的样本数的综合指标(如平均数、成数)来代替总体指标,即通过计算样本指标同总体相应综合指标的平均离差,来反映样本指标对总体指标代表性的大小。所以,通常所说的“抽样误差”指的就是“抽样平均误差”。抽样误差也可以被定义为在遵循随机原则的基础上,用样本指标代表总体指标,即用样本指标推断总体特征,而产生的误差。

抽样误差是不可避免的误差,只能力求控制在允许的范围内。由于总体平均数、总体成数是唯一确定的,而样本平均数、样本成数是随机变量,因而抽样误差也是一个随机变量。抽样误差越小,说明样本具有的代表性越好;反之,样本具有的代表性越差。

影响抽样误差的因素主要包括:

(1) 样本单位的数目(即样本容量)。

抽样调研中,若样本数目越大,则抽样结果越接近总体实际特征,抽样误差越小;反之,则抽样误差越大。由此可以看出,扩大样本数目,对控制抽样误差有利,但是若样本数目达到总体容量时,抽样调研就变成了市场普查,也就失去了抽样调研的意义。因此要减小抽样误差,就需要把抽取的样本数目控制在合理的范围内。

(2) 总体各单位之间的差异程度(即被研究标志的变异程度)。

在其他条件都相同的条件下,抽样误差与总体中各单位间的差异程度成正比,即各单位间的差异程度越大,则抽样误差就越大;反之,则抽样误差就越小。

(3) 抽样方法的选择。

调研时采取的抽样方法不同,抽样误差也会有差异。一般情况下,不重复抽样比重复抽样的抽样误差小,简单随机抽样比分层抽样、整群抽样的抽样误差大。

(4) 抽样组织方式。

不同的抽样组织方式所抽中的样本,对于总体的代表性也不同。

鉴于以上因素对抽样误差的影响,调研人员可以通过调整所选样本数目,确定合适的抽样方法来控制误差。若调研项目允许的抽样误差较小,可以通过增加调研的样本数目,选择整群抽样或分层抽样等恰当的方法将随机误差降低到尽可能小的范围之内。另外,必须确保调研人员严格执行抽样计划,避免人为因素造成非抽样误差。

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