Différence entre l'échantillonnage et l'erreur de non-échantillonnage

Erreur d'échantillonnage est celui qui se produit en raison de la non-représentation de l'échantillon sélectionné pour l'observation. inversement, erreur de non-échantillonnage Une erreur résulte d'une erreur humaine, comme une erreur dans l'identification des problèmes, la méthode ou la procédure utilisée, etc.

Une conception de recherche idéale cherche à contrôler divers types d'erreurs, mais il existe certaines sources potentielles qui peuvent l'affecter. Dans la théorie de l'échantillonnage, l'erreur totale peut être définie comme la variation entre la valeur moyenne du paramètre de population et la valeur moyenne observée obtenue dans la recherche. L'erreur totale peut être classée en deux catégories, je.e. Erreur d'échantillonnage et erreur de non-échantillonnage.

Dans cet extrait d'article, vous pouvez trouver les différences importantes entre l'échantillonnage et l'erreur de non-échantillonnage en détail.

Contenu: erreur d'échantillonnage vs erreur non échantillonnage

1. Tableau de comparaison
2. Définition
3. Différences clés
4. Conclusion

Tableau de comparaison

Définition de l'erreur d'échantillonnage

L'erreur d'échantillonnage indique une erreur statistique résultant d'un certain échantillon sélectionné étant non représentatif de la population d'intérêt. En termes simples, c'est une erreur qui se produit lorsque l'échantillon sélectionné ne contient pas les véritables caractéristiques, qualités ou figures de l'ensemble de la population.

La raison principale de l'erreur d'échantillonnage est que l'échantillonneur tire diverses unités d'échantillonnage de la même population, mais les unités peuvent avoir des variances individuelles. De plus, ils peuvent également résulter de la conception d'échantillons défectueux, de la démarcation défectueuse des unités, du mauvais choix de statistiques, de la substitution de l'unité d'échantillonnage effectuée par l'énumérateur à leur commodité. Par conséquent, il est considéré comme l'écart entre la valeur moyenne réelle pour l'échantillon d'origine et la population.

Définition de l'erreur de non-échantillonnage

L'erreur de non-échantillonnage est un terme parapluie qui comprend toutes les erreurs, autres que l'erreur d'échantillonnage. Ils surgissent pour un certain nombre de raisons, je.e. Erreur dans la définition du problème, la conception du questionnaire, l'approche, la couverture, les informations fournies par les répondants, la préparation des données, la collecte, la tabulation et l'analyse.

Il existe deux types d'erreurs non échantillonnages:

• Erreur de réponse: Une erreur se produisant en raison de réponses inexactes a été donnée par les répondants, ou leur réponse est mal interprétée ou enregistrée à tort. Il se compose d'une erreur du chercheur, d'une erreur du répondant et d'une erreur de l'intervieweur qui sont en outre classées comme sous.
  • Erreur du chercheur
    • Erreur de substitution
    • Erreur d'échantillonnage
    • Erreur de mesure
    • Erreur d'analyse des données
    • Erreur de définition de la population
  • Erreur des répondants
    • Erreur d'incapacité
    • Erreur de réticence
  • Erreur de l'intervieweur
    • Erreur de questionnement
    • Enregistrement de l'erro
    • Erreur de sélection des répondants
    • Erreur de triche
• Erreur de non-réponse: L'erreur se produisant en raison de certains répondants qui font partie de l'échantillon ne répondent pas.

Différences clés entre l'échantillonnage et l'erreur de non-échantillonnage

Les différences significatives entre l'échantillonnage et l'erreur de non-échantillonnage sont mentionnées dans les points suivants:

1. L'erreur d'échantillonnage est une erreur statistique se produit en raison de l'échantillon sélectionné ne représente pas parfaitement la population d'intérêt. Une erreur de non-échantillonnage se produit en raison de sources autres que l'échantillonnage lors de la réalisation d'activités d'enquête est appelée erreur de non-échantillonnage.
2. L'erreur d'échantillonnage se produit en raison de la variation entre la valeur moyenne réelle pour l'échantillon et la population. D'un autre côté, l'erreur de non-échantillonnage survient en raison d'une carence et d'une analyse inappropriée des données.
3. L'erreur de non-échantillonnage peut être aléatoire ou non aléatoire tandis que l'erreur d'échantillonnage se produit dans l'échantillon aléatoire uniquement.
4. L'erreur de l'échantillon ne survient que lorsque l'échantillon est prélevé en tant que représentant d'une population.Par opposition à l'erreur de non-échantillonnage qui survient à la fois dans l'échantillonnage et l'énumération complète.
5. L'erreur d'échantillonnage est principalement associée à la taille de l'échantillon, i.e. À mesure que la taille de l'échantillon augmente la possibilité d'erreur diminue. Au contraire, l'erreur de non-échantillonnage n'est pas liée à la taille de l'échantillon, donc, avec l'augmentation de la taille de l'échantillon, elle ne sera pas réduite.

Conclusion

Pour terminer cette discussion, il est vrai de dire que l'erreur d'échantillonnage est une erreur qui est entièrement liée à la conception d'échantillonnage et peut être évitée, en élargissant la taille de l'échantillon. Inversement, l'erreur non échantillonnage est un panier qui couvre toutes les erreurs autres que l'erreur d'échantillonnage et donc, il est inévitable par nature car il n'est pas possible de le supprimer complètement.