非抽样误差
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统计学中的抽样误差和非抽样误差统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中,抽样是一种常见的数据收集方法。
在进行抽样时,我们常常会遇到抽样误差和非抽样误差。
本文将详细介绍这两种误差的概念、影响以及如何减少它们的方法。
一、抽样误差抽样误差是由于从总体中选择一个样本而引起的误差。
当我们使用一个相对较小的样本来代表整个总体时,会产生抽样误差。
抽样误差可能是由于选择的样本不具有代表性,或者从样本中得到的信息不完整而引起的。
抽样误差是统计研究中常见的问题,它会对结果的准确性产生影响。
抽样误差的大小取决于多个因素,包括样本容量、抽样方法和总体变异性等。
较小的样本容量会增加抽样误差的可能性,因为小样本可能无法准确地反映总体的特征。
不同的抽样方法也会对抽样误差产生不同的影响。
如果抽样方法不具有随机性或没有明确定义的抽样框架,那么可能会引入更多的抽样误差。
此外,总体的变异性越大,抽样误差也会相应增加。
减少抽样误差的方法是增加样本容量和改进抽样方法。
通过增加样本容量,我们可以更好地捕捉总体的特征,从而减少抽样误差。
而改进抽样方法可以通过采用随机抽样方法、明确的抽样框架以及适当的样本分层等,来提高样本的代表性,从而减少抽样误差的可能性。
二、非抽样误差非抽样误差是指在数据收集、整理、分析和解释过程中引入的各种其他误差。
相比抽样误差,非抽样误差更难以控制,因为它通常是由于研究设计、数据质量、调查方法和数据处理等方面的问题引起的。
非抽样误差可以包括如下几个方面的问题:1. 问卷设计:不合理的问题设计、问题表述不清、问题顺序不当等都会引入非抽样误差。
2. 非回答误差:指调查对象拒绝参与或者没有回答所有问题而引入的误差。
3. 测量误差:包括测量工具的不准确性、调查员的主观判断等因素导致的误差。
4. 数据处理误差:在数据录入、清洗、整理和分析等过程中出现的错误和失误。
非抽样误差的控制需要从研究设计和数据处理等方面入手。
采样误差和非抽样误差的区别与处理在统计学中,我们经常会遇到两种类型的误差,即采样误差和非抽样误差。
这两种误差在数据分析和研究中起着重要的作用,正确地理解它们的区别,并采取相应的处理方法,对于保证研究的准确性和可靠性至关重要。
首先,我们来了解一下采样误差。
采样误差是由于从总体中选择样本而引入的误差。
当我们进行抽样调查或实验时,往往无法对整个总体进行研究,而只能从中抽取一部分样本进行研究。
由于样本的选择是随机的,因此样本与总体之间会存在差异。
这种差异就是采样误差。
采样误差的大小取决于多个因素,包括样本容量、样本选择方法和总体特征等。
通常情况下,样本容量越大,采样误差越小,因为大样本更能代表总体的特征。
此外,合理选择样本的方法也可以降低采样误差的大小。
例如,使用简单随机抽样、分层抽样或系统抽样等方法,可以确保样本具有代表性。
然而,除了采样误差之外,我们还需要考虑非抽样误差。
非抽样误差是指除了采样过程中引入的误差之外的其他误差来源。
这些误差可能来自于调查设计、数据收集、数据处理和数据分析等环节。
非抽样误差的存在可能导致结果的偏差和不准确性。
非抽样误差的处理需要根据具体情况进行。
首先,我们应该在研究设计阶段尽可能减少非抽样误差的产生。
合理设计调查问卷、合理选择调查对象和采用标准化的数据收集方法,都可以降低非抽样误差的大小。
其次,在数据处理和分析过程中,我们需要注意非抽样误差的影响,并采取相应的纠正措施。
例如,通过加权处理或使用回归分析等方法,可以对非抽样误差进行修正。
此外,我们还可以利用多种方法来评估和控制非抽样误差。
例如,通过进行重复测量或使用多个独立的数据源,可以检验结果的一致性和可靠性。
同时,我们还可以进行敏感性分析,评估不同的假设和方法对结果的影响。
这样可以帮助我们更好地理解非抽样误差的影响,并采取相应的措施进行处理。
总结起来,采样误差和非抽样误差是统计学中常见的两种误差类型。
采样误差是由于样本选择过程引入的误差,可以通过增加样本容量和合理选择样本方法进行减小。
商务部发出通知要求规范境外中资企业及机构冠名
佚名
【期刊名称】《中国制笔》
【年(卷),期】2006(000)003
【总页数】2页(PI0006-I0007)
【正文语种】中文
【中图分类】F270
【相关文献】
1.商务部发出通知要求规范境外中资企业及机构冠名 [J],
2.国务院办公厅转发商务部等部门关于加强境外中资企业机构与人员安全保护工作意见的通知 [J], ;
3.商务部发布《境外中资企业机构和人员安全管理指南》 [J], 童春华
4.商务部等7部门联合印发《境外中资企业机构和人员安全管理规定》 [J],
5.国务院办公厅转发商务部等部门关于加强境外中资企业机构与人员安全保护工作意见的通知 [J], ;
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统计学中的抽样误差与非抽样误差【统计学中的抽样误差与非抽样误差】统计学作为一门重要的科学方法,广泛应用于各个领域。
在进行数据分析和研究过程中,抽样误差和非抽样误差是其中关键的概念。
本文将从定义、影响因素、测量方法以及减少误差的策略等方面,深入探讨统计学中的抽样误差与非抽样误差。
1. 抽样误差的定义和影响因素抽样误差指的是从总体中选取样本所导致的估计误差。
在真实总体很大的情况下,由于实际调查的限制,我们很难直接获得全体数据,因此需要采用抽样方法。
抽样误差的大小直接关系到样本数据的代表性和准确性,主要受以下因素影响:(1) 样本容量:样本容量越大,抽样误差越小。
(2) 抽样方法:合理的抽样方法可降低抽样误差。
(3) 抽样框的准确性:抽样框是指包含总体的框架,若抽样框不准确,则会增加抽样误差。
2. 非抽样误差的定义和影响因素非抽样误差指的是除抽样误差以外的其他误差来源,主要包括调查设计、数据采集过程中的操作和测量等误差。
非抽样误差的大小直接影响着最终统计结果的准确性,以下是一些常见的非抽样误差来源:(1) 调查设计偏差:调查设计的不完善或缺陷会引入误差。
(2) 非回应误差:调查对象拒绝参与或无法联系到的情况。
(3) 数据处理误差:包括数据录入、清洗和分析过程中的误差。
3. 抽样误差和非抽样误差的测量方法对于抽样误差,一种常用的测量方法是计算标准误差。
标准误差是样本观测值与总体参数估计值之间的差异度量,可以用来评估样本数据的准确性和稳定性。
同时,还可以利用置信区间来估计总体参数的范围和可信度。
对于非抽样误差,常用的测量方法是检查数据质量和进行误差分析。
数据质量的检查包括对数据的完整性、准确性和一致性等方面进行评估,并采取纠正措施。
误差分析可以通过对调查过程的审查和再次检测等方式,发现和纠正非抽样误差。
4. 减少抽样误差和非抽样误差的策略在实际研究和调查中,减少抽样误差和非抽样误差是提高数据分析效果和可信度的关键。
非抽样误差产生的原因及控制抽样调查是目前我国搜集统计资料的一种主要方法,但抽样调查的结果始终要受到抽样误差和非抽样误差的影响。
抽样误差是由于样本随机性引起的,根据样本数据计算的对总体目标量的估计是随样本而异的,由此产生的误差即是抽样误差。
抽样误差是不可避免的,其大小可以通过调查样本容量,改变抽样方式等加以控制。
非抽样误差是指除抽样误差以外。
由于各种原因引起的。
非抽样误差由于其产生的原因及其复杂且具有不易观测和非随机性等特点而难以控制。
两种误差构成了总方差,两者之间呈此消彼长的关系。
一般情况下同时减少两类误差是很困难的。
非抽样误差占据了很大的一部分,怎样通过降低非抽样误差,从而降低总方差,有着非常重要的现实意义。
一、非抽样误差分类自1902年K?皮尔逊首次讨论非抽样误差这个概念以来,在非抽样误差的分类上。
主要有以下几种:(一)希里1957年把非抽样误差分为3类:1、范围误差:指由于样本单位的遗漏或重复产生的误差。
2、确定误差:指在资料收集、编辑、编码和计算输入阶段所产生的样本单位特征值的测量误差和回答偏差。
3、替代误差:由于对缺失数据进行替代和(或)在最后估计阶段对缺失数据进行替代所产生的误差。
(二)科克伦把非抽样误差分为3类:1、对被抽选出的样本中的一些单位未能进行计量而产生的误差。
2、一个单位的计量误差。
3、对调查结果进行编辑、编码和汇总过程中产生的误差。
(三)戴伦纽斯1988年把非抽样误差按调查活动分为3类:1、资料搜集过程中产生的误差。
2、测量过程中产生的误差。
3、资料加工过程中产生的误差。
在我国比较常见的分类方式有两种:第一,按性质和处理方法不同分为抽样框误差、无回答误差和计量误差。
第二,按产生的环节不同分为设计误差、调查误差和汇总误差。
二、各类非抽样误差产生的原因1、调查设计过程中引起的误差设计阶段误差是由于这一阶段某些失误而导致调查结果产生的偏误,调查设计有两个主要环节,即调查设计和抽样设计。
调查精度的名词解释调查精度是指在进行数据收集和分析过程中,得出的结果与真实情况之间的一致程度。
调查精度可以用来评估调查的可靠性和准确性,对于决策和研究具有重要意义。
1. 调查误差调查误差是指调查结果与总体真实情况之间的差异。
调查误差包括抽样误差和非抽样误差两种类型。
1.1 抽样误差抽样误差是由于从总体中抽取样本而引起的误差。
在进行调查时,往往无法对整个总体进行全面调查,而是通过从总体中随机抽取样本进行研究。
由于样本中的个体可能无法完全代表总体,因此抽样误差会导致样本结果与总体结果之间存在差异。
抽样误差的大小取决于样本的选取方法、样本的大小和总体的特点。
当样本的选取方法合理、样本大小足够大并且与总体特点相似时,抽样误差通常较小。
1.2 非抽样误差非抽样误差是指除了抽样误差之外的其他误差源。
非抽样误差包括调查对象的选择偏倚、调查问卷设计缺陷、回答者回答不真实等因素引起的误差。
非抽样误差的大小取决于调查方法和调查过程中的操作。
为减小非抽样误差,需要合理设计调查问卷,提供明确的调查指导,确保调查对象的随机选择,并鼓励回答者提供真实、准确的信息。
2. 调查精度的评估方法为了评估调查精度,可以使用一些常见的指标进行量化分析。
2.1 误差率误差率是指调查结果相对于总体真实值的偏差程度。
通常使用绝对误差率、相对误差率等形式进行度量和计算。
绝对误差率的计算方法是调查结果与总体真实值之间的差距除以总体真实值。
相对误差率则是绝对误差率除以总体真实值,并乘以100来表示百分比。
较低的误差率表示调查精度较高,较高的误差率则意味着调查结果的准确性较低。
2.2 置信区间置信区间是指通过统计方法得出的调查结果的可信程度范围。
调查结果并非绝对准确,而是具有一定的波动性。
置信区间可以用来描述调查结果的不确定性,给出一个范围来说明结果的可信度。
一般来说,置信区间以点估计为中心,在一定的置信水平下,用一个上限和下限来描述调查结果。
置信区间越窄,说明调查结果越精确。
非抽样误差又称“工作误差”。
指在调查过程中由于种种人为因素所造成的代表性误差及登记性误差的总称。
前者通常是指调查方案设计有缺陷,如题器或指标含义不清、有诱导性;调查员在实施调查中不遵守随机原则,有意多选较好或较差的单位,等等。
后者是指在记录、汇总、计算、抄写调查数据资料时所发生的差错。
人为因素所造成的代表性误差通常表现为一种系统性的偏差。
它与抽样误差由于随机地观察总体中的一部分单位所造成的样本统计量的波动而产生的代表性误差有着明显的不同。
抽样误差是围绕分布中心所表现出的没有方向性的非系统性的误差,工作误差则是稳定的、有方向性的系统性偏差。
避免非抽样误差的主要措施是:(一)严格遵守随机原则,规定应抽选作为样本的调查对象都必须一一调查,不能随便更换、减少或增加,避免有意多选较好或较坏的调查对象来达到自己原定要说明某个问题的目的;(二)搞好问卷设计,严守客观公正的原则,避免题器设计所产生的诱导性因素,并努力使调查项目所涉及的概念指标尽可能地操作化到清晰、明确、唯一的程度; (三)认真培训调查登记人员,做好一切必要的准备工作,尽量不发生填表、登记之类过程中的差错。
原因分析引起非抽样误差的原因很多,比如抽样框不齐全,访问员工作经验有限,被访者不配合访问而加以虚假的回答,问卷设计本身存在缺陷等等。
通常,在技术性调查中,会出现由于缺乏回答知识而产生的非抽样误差。
另外两种类型的非抽样误差是选择误差和数据处理误差。
当调查中包含不恰当的项目时,就会生产选择误差。
假设设计一个抽样调查,来描述有胡须的男人外观。
对“有胡须的男人”的理解,如果有些采访人员认为应包括有小胡子的男人,而其他采访人员则不这样认为,这样,调查的结果资料将有缺陷。
当有登记错误或输入错误时,就会出现数据处理误差。
如将调查表中的资料输入计算机时产生的错误,即为输入错误。
尽管在大多数的调查中,会出现一些非抽样误差,但通过周密的计划可使它们达到最小,这些计划包括注意保证抽样总体与目标总体的一致、遵循良好调查表的设计原则、培训采访人员等。
6sigma绿带知识串讲—非抽样误差非抽样误差:非抽样误差是相对抽样误差而言的,是指除抽样误差之外的,由其他原因引起的样本观察结果与总体真值之间的差异。
抽样误差是一种随机性误差,只存在于概率抽样中,非抽样误差则不同,无论是概率抽样、非概率抽样,还是在全面调查中,都有可能产生非抽样误差。
非抽样误差有以下几种类型:01.抽样计划清单误差在概率抽样中需要根据抽样计划清单抽取样本。
抽样计划清单是有关总体全部单位的名录,在地域抽样中,抽样计划清单可以是地图。
一个好的抽样计划清单应该是,抽样计划清单中的单位和研究总体中的单位有一一对应的关系。
02.回答误差回答误差是指被调查者在接受调查时给出的回答与真实情况不符。
导致回答误差的原因有多种,主要有理解误差、记忆误差和有意识误差。
(1) 理解误差。
不同的被调查者对调查问题的理解不同,每个人都按自己的理解回答,大家的标准不一致,由此造成理解误差。
(2) 记忆误差有时,调查的问题是关于一段时期内的现象或事实,需要被调查者回忆。
需要回忆的时间间隔越久,回忆的数据就可能越不准确。
缩短调查所涉及的时间间隔可以减少记忆误差。
(3)有意识误差。
当调查的问题比较敏感,被调查者不愿意回答,迫于各种原因又必须回答时,就可能会提供一个不真实的数字。
产生有意识误差的动因大致有两种一种是调查问题涉及个人隐私,被调查者不愿意告知,所以造假另一种是受利益驱动,进行数字造假。
有意识误差比记忆误差的危害要大。
03.无回答误差无回答误差是指被调查者拒绝接受调査,调査人员得到的是一份空白的答卷。
无回答也包括那些调查进行时被访者不在家的情况。
电话调查中,拨通后没有人接邮寄问卷调查中,地址写错,被调查者搬家,或被调查者虽然收到问卷却把1司卷遗忘或丢失,这些都可以视为调查中的无回答。
04.调查员误差这是指由于调査员的原因而产生的调查误差。
如调查员粗心,在记录调査结果时出现错误。
调查员误差还可能来自调查中的诱导,而调查员本人或许并没有意识到。
如何减少非抽样误差如何减少非抽样误差一,非抽样误差的定义:市场调查活动必不可少地会产生误差,如何减少误差,提高精度这是委托方和市场咨询公司最关注的焦点之一。
要减少误差,首先要了解误差来自于哪里?如何对各种误差进行分类?不同类别的误差有什么样的方法可以预防?如果误差已经发生了,采用什么样的方法可以弥补?按最简单的分类方法,误差可以分为两类,一类是抽样误差,另一类是非抽样误差。
所谓的抽样误差是由抽样的随机性引起的,一般意义上来说是无法减少的。
而非抽样误差是指除抽样误差以外所有的误差的总和。
引起非抽样误差的原因很多,比如抽样框不齐全,访问员工作经验有限,被访者不配合访问而加以虚假的回答,问卷设计本身存在缺陷等等。
应该说非抽样误差的产生贯穿了市场调查的每一个环节,任何一个环节出错都有可能导致非抽样误差增加而使数据失真。
我们平时说的控制误差主要指的就是控制非抽样误差。
对于非抽样误差的定义和分类也是到了近代才逐渐清晰和明确起来,最初,鲍德威在1915年提出所谓的误差有四个来源分别是:?获得的信息不正确或不真实?定义和标准不严格、不确切、不适当?样本不能代表总体?部分数据对于总体的估计将要产生的误差在鲍德威的四个误差来源中,前两个都是非抽样误差。
鲍德威对于各种误差提出了比较简略的分类方法,而戴明在他的基础上对非抽样误差进行了比较全面和系统的分类。
戴明认为误差除了抽样误差以外一般应该包括以下部分:?回答的变异性?不同类型和不同水平的访问员?访问员引起的主观偏差?委托方对于数据的期望(人为影响)?问卷设计的缺陷?抽样前后总体发生的变化?无回答的偏差?过时记录的偏差?数据缺乏代表性?解释数据的误差在戴明以后,西方又有许多关于非抽样误差的论文出现,对非抽样误差的成因和分类进行了比较完整的阐述。
一般而言,非抽样误差可以分为三类,分别是:抽样框误差、无回答误差和计量误差。
二,抽样框误差:所谓的抽样框误差指目标总体和抽样总体不一致时产生的误差。
统计学中的抽样方法与误差分析引言:统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在实际应用中,统计学起到了至关重要的作用,帮助我们了解和解释现象背后的规律。
其中,抽样方法和误差分析是统计学中的两个重要概念。
本文将深入探讨这两个概念,并介绍它们在实际应用中的意义和应用方法。
一、抽样方法抽样方法是指从总体中选择一部分个体作为样本,通过对样本的研究来推断总体的特征。
在实际应用中,抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样两种。
1. 概率抽样概率抽样是指每个个体被选入样本的概率是已知的,并且可以根据概率进行推断。
常见的概率抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
简单随机抽样是最常用的一种概率抽样方法,它的特点是每个个体被选入样本的概率相等且独立。
例如,我们要调查某城市的居民对某项政策的满意度,可以通过简单随机抽样的方法从该城市的居民中随机选择一部分作为样本,然后对样本进行调查和分析,从而推断整个城市居民对该政策的满意度。
系统抽样是指按照一定的规则从总体中选择样本。
例如,我们要调查一所学校的学生体质健康状况,可以按照学生名单的顺序,每隔一定间隔选择一个学生作为样本。
这样做的好处是简单快捷,但可能存在某些规则性的偏差。
分层抽样是将总体划分为若干层,然后从每一层中分别抽取样本。
这种方法可以保证每一层的特征都能够得到充分的反映。
例如,我们要调查某个国家的人口结构,可以将总体按照年龄、性别、地区等因素进行分层,然后从每一层中抽取样本。
整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群体,然后从每个群体中抽取样本。
这种方法适用于总体较大且分布不均匀的情况。
例如,我们要调查某个城市的交通流量,可以将城市划分为若干个区域,然后从每个区域中抽取样本。
2. 非概率抽样非概率抽样是指个体被选入样本的概率不是已知的,无法进行概率推断。
非概率抽样方法常用于研究特定群体或难以抽样的个体。
方便抽样是最常见的一种非概率抽样方法,它是根据个体的方便性选择样本。