采样误差定义 编辑

什么是取样误差？

抽样误差是一种统计误差，当分析员没有选择一个代表整个数据总体的样本，并且在样本中发现的结果不代表将从整个数据总体中获得的结果时，就会发生这种误差。抽样是从一个较大的总体中选择若干观测值进行的分析，这种选择可能产生抽样误差和非抽样误差。

关键要点

• 抽样误差是当分析员没有选择代表整个数据总体的样本时发生的统计误差。
• 因此，在样本中发现的结果并不代表从整个人群中获得的结果。
• 可以通过随机选择样本和/或增加观察次数来减少采样误差。

了解采样错误

抽样误差是抽样值与真实总体值之间的偏差，这是由于抽样不正确造成的代表 或者在某些方面有偏见。即使是随机化的样本也会有一些抽样误差，因为它只是从中抽取样本的总体的近似值。

当样品 通过确保样本充分代表整个人群，扩大了样本的规模。例如，假设XYZ公司提供了一种基于订阅的服务，允许用户每月付费在web上传输视频和其他节目。

该公司希望调查那些每周通过网络观看至少10小时节目并为现有视频流服务付费的房主。XYZ希望确定有多少人对价格较低的订阅服务感兴趣。如果XYZ没有仔细考虑采样过程，可能会出现几种类型的采样错误。

采样误差示例

A人口 规范错误意味着XYZ不了解应包含在示例中的特定类型的使用者。例如，如果XYZ创建了一个年龄在15岁到25岁之间的人群，那么这些消费者中的许多人不会做出购买视频流服务的决定，因为他们不全职工作。另一方面，如果XYZ把做出购买决定的成年工作人员的样本放在一起，那么这个群体中的消费者可能不会每周看10个小时的视频节目。

选择错误也会导致样本结果的扭曲，一个常见的例子是只依赖一小部分人立即做出回应的调查。如果XYZ努力跟踪最初没有回应的消费者，调查结果可能会改变。此外，如果XYZ排除了那些没有立即响应的消费者，那么样本结果可能无法反映整个人群的偏好。

非抽样误差的因子分解

XYZ也希望避免非抽样误差 由人为错误引起的，如调查过程中的错误。如果一组消费者每周只看5个小时的视频节目，并且被纳入调查，那么这个决定就是一个非抽样错误。提出有偏见的问题是另一种错误。