ما هو خطأ عدم أخذ العينات؟
خطأ عدم أخذ العينات هو مصطلح إحصائي يشير إلى خطأ ينتج أثناء جمع البيانات ، مما يتسبب في اختلاف البيانات عن القيم الحقيقية. يختلف خطأ عدم أخذ العينات عن خطأ أخذ العينات. يقتصر خطأ العينة على أي اختلافات بين قيم العينة وقيم الكون التي تنشأ لأن حجم العينة محدود. (لا يمكن أخذ عينات من الكون بأكمله في مسح أو إحصاء سكاني.)
الماخذ الرئيسية
- خطأ غير أخذ العينات هو مصطلح يستخدم في الإحصائيات يشير إلى خطأ يحدث أثناء جمع البيانات ، مما يؤدي إلى اختلاف البيانات عن القيم الحقيقية. يشير الخطأ الذي لا يتعلق بأخذ العينات إلى أخطاء عشوائية أو منهجية ، وقد تكون هذه الأخطاء صعبة في تحديد موقع المسح أو العينة أو التعداد. الأخطاء المنهجية في عدم أخذ العينات أسوأ من الأخطاء العشوائية في عدم أخذ العينات لأن الأخطاء المنهجية قد تؤدي إلى إلغاء الدراسة أو المسح أو الإحصاء. كلما زاد عدد الأخطاء ، كلما قلت موثوقية المعلومات. عندما تحدث أخطاء في عدم أخذ العينات ، يرتفع معدل التحيز في الدراسة أو الاستطلاع.
يمكن أن يحدث خطأ في أخذ العينات حتى عند عدم وجود أخطاء من أي نوع. تنتج "الأخطاء" من مجرد حقيقة أن البيانات الموجودة في عينة من غير المرجح أن تتطابق تمامًا مع البيانات الموجودة في الكون الذي تم أخذ العينة منه. يمكن تقليل هذا "الخطأ" عن طريق زيادة حجم العينة.
تغطي أخطاء عدم أخذ العينات جميع الاختلافات الأخرى ، بما في ذلك تلك التي تنشأ عن أسلوب أخذ العينات الضعيف.
كيف يعمل خطأ عدم أخذ العينات
قد تكون أخطاء عدم أخذ العينات موجودة في كل من العينات والتعدادات التي يتم فيها مسح مجتمع بأكمله. تقع أخطاء عدم أخذ العينات ضمن فئتين: عشوائي ومنهجي.
يُعتقد أن الأخطاء العشوائية تعوض بعضها البعض ، وبالتالي ، في معظم الأحيان ، لا تهمك كثيرًا. الأخطاء النظامية ، من ناحية أخرى ، تؤثر على العينة بأكملها وبالتالي تمثل مشكلة أكثر أهمية. لن تؤدي الأخطاء العشوائية ، بشكل عام ، إلى إلغاء عينة أو إحصاء ، بينما من المرجح أن يؤدي الخطأ المنتظم إلى جعل البيانات التي تم جمعها غير صالحة للاستعمال.
أخطاء عدم أخذ العينات ناجمة عن عوامل خارجية وليست مشكلة داخل استبيان أو دراسة أو تعداد.
هناك العديد من الطرق التي يمكن أن تحدث بها أخطاء في عدم أخذ العينات. على سبيل المثال ، يمكن أن تتضمن أخطاء عدم أخذ العينات ، على سبيل المثال لا الحصر ، أخطاء إدخال البيانات ، وأسئلة المسح المتحيزة ، والمعالجة / صنع القرار المتحيزين ، وعدم الردود ، واستنتاجات التحليل غير الملائمة ، والمعلومات الخاطئة التي قدمها المستجيبون.
إعتبارات خاصة
بينما يمكن أن يساعد زيادة حجم العينة في تقليل أخطاء أخذ العينات إلى الحد الأدنى ، إلا أنه لن يكون له أي تأثير على تقليل أخطاء عدم أخذ العينات. وذلك لأن أخطاء عدم أخذ العينات غالباً ما يصعب اكتشافها ، ومن المستحيل تقريبًا التخلص منها.
تتضمن أخطاء عدم أخذ العينات أخطاء عدم الاستجابة وأخطاء التغطية وأخطاء المقابلات ومعالجة الأخطاء. سيحدث خطأ في التغطية ، على سبيل المثال ، إذا تم حساب شخص مرتين في أحد الاستطلاعات ، أو تم تكرار إجاباتهم في الاستطلاع. إذا كان القائم بإجراء المقابلة متحيزًا في أخذ العينات ، فسيتم اعتبار خطأ عدم أخذ العينات خطأً في المقابلة.
بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب إثبات أن المشاركين في الاستطلاع يقدمون معلومات خاطئة - إما عن طريق الخطأ أو عن قصد. وفي كلتا الحالتين ، تعتبر المعلومات الخاطئة التي يقدمها المستجيبون أخطاءً غير أخذ العينات ويتم وصفها بأنها أخطاء استجابة.
توجد أخطاء فنية في فئة مختلفة. إذا كان هناك أي إدخالات مرتبطة بالبيانات - مثل الترميز أو التجميع أو الإدخال أو التحرير - فهي تعتبر أخطاء في المعالجة.
