非サンプリングエラーとは、データ収集の結果から生じるエラーを指し、データが実際の値と異なる原因になります。これは、サンプル値の違いであるサンプリングエラーとは異なります。確率変数確率変数（確率変数）は、統計における変数の一種であり、その可能な値は、特定のランダム現象の結果と結果として生じる可能性のある普遍的な値に依存します。限られたサンプリングサイズから。
非サンプリングエラーは、無応答エラー、測定エラー、インタビュアーエラー、調整エラー、処理エラーなど、さまざまな形で発生する可能性があります。
非サンプリングエラーのメカニズム
非サンプリングエラーは、サンプルまたは母集団全体（国勢調査）のいずれかが取得されたときに発生する可能性があります。これは2つのカテゴリに分類されます。
1.ランダムエラー
ランダムエラーは、説明できないエラーであり、発生するだけです。統計的研究では、一般的に言えば、各ランダムエラーは互いに相殺されると考えられているため、ほとんどまたはまったく問題になりません。
2.体系的なエラー
体系的なエラーは調査のサンプルに影響を与え、その結果、多くの場合、役に立たないデータを作成します。系統的エラーは一貫性があり、再現性があるため、調査の作成者はそのようなエラーを軽減するために細心の注意を払う必要があります。
非サンプリングエラーは、調査のいくつかの側面から発生する可能性があります。最も一般的な非サンプリングエラーには、データ入力のエラー、偏った質問と意思決定、無応答、誤った情報、不適切な分析が含まれます。
非サンプリングエラーの種類
非サンプリングエラーには、次のようないくつかのタイプがあります。
1.無応答エラー
無回答エラーは、特定の調査に参加しない人と参加することを選択した人の違いによって引き起こされます。言い換えれば、人々が参加するオプションを与えられているが参加しないことを選択した場合に存在するため、彼らの調査結果はデータに組み込まれません。
2.測定誤差
測定誤差とは、各サンプリングユニットの選択方法に関連するエラーではなく、各サンプリングユニットの測定に関連するすべてのエラーを指します。エラーは、紛らわしい質問、サンプリングの疲労による低品質のデータ（つまり、誰かが調査にうんざりしている）、および低品質の測定ツールがある場合によく発生します。測定のレベル統計では、測定のレベルは関連する分類です。相互に変数に割り当てられる値。言い換えれば、のレベル。
3.インタビュアーエラー
インタビュアーエラーは、インタビュアー（または管理者）が応答の記録時にエラーを出したときに発生します。定性的調査では、インタビュアーが回答者を特定の方法で回答するように導く場合があります。定量的調査では、インタビュアーは異なる方法で質問をする場合があり、それが異なる最終結果につながります。
4.調整エラー
調整エラーは、データの分析によってデータが完全に正確ではないように調整される状況を表します。調整エラーの形式には、データの重み付け、データクリーニング、および代入に関するエラーが含まれます。
5.処理エラー
何らかのエラーの原因となるデータの処理に問題がある場合、処理エラーが発生します。例としては、データが正しく入力されていない場合や、データファイルが破損している場合があります。
サンプリングエラーと非サンプリングエラー
多くの場合、サンプリングエラーと非サンプリングエラーは同様のコンテキストで使用されますが、両方の概念にはいくつかの重大な違いがあります。それらが含まれます：
1.間違いが発生したときに発生する非サンプリングエラーとは対照的に、サンプリングエラーは明らかな間違いがなかった場合でも発生する可能性があります。
2.サンプリングエラーは、サンプルが普遍的な真理を表していない場合に発生しますが、非サンプリングエラーは特定の研究デザインに固有です。
3.サンプリングサイズが大きくなると、サンプリングエラーを大幅に減らすことができますが、非サンプリングエラーを減らすには、より系統的なプロセスが必要です。
4.サンプリングエラーは多くの場合、内部要因によって引き起こされますが、非サンプリングエラーは、調査、調査、または国勢調査に完全には関連しない外部要因によって引き起こされます。
エラーを減らす方法
非サンプリングエラーの削減は、サンプリングエラーの削減ほど簡単には達成できません。サンプリングエラーを使用すると、サンプルサイズを増やすだけで、エラーのリスクを減らすことができます。非サンプリングエラーでは機能しません。これは、検出と排除が非常に難しいことがよくあります（エラーの原因を非常に系統的に考慮しない限り）。
非サンプリングエラーを効果的に減らすために、結果の妥当性を保証するために、研究を設計する人々は非常に注意深く検討する必要があります。そのため、研究者は、エラーを減らすためのメカニズムを研究に設計することができますが、その後、別のエラーを導入することはありません。
たとえば、研究者は、データ入力の正確さに応じて個人にボーナスを支払う場合があります。または、インタビュアーがトピックと台本にとどまるように、すべてのインタビューを撮影する場合があります。
追加リソース
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- クラスターサンプリングクラスターサンプリング統計では、クラスターサンプリングは、調査の母集団全体を外部的に均一であるが内部的に分割するサンプリング方法です。
- パラメータパラメータパラメータは、統計分析の便利なコンポーネントです。これは、特定の母集団を定義するために使用される特性を指します。それはに慣れています
- サンプル選択バイアスサンプル選択バイアスサンプル選択バイアスは、母集団サンプルの適切なランダム化を保証できないことに起因するバイアスです。サンプル選択の欠陥
- タイプIエラータイプIエラー統計的仮説検定では、タイプIエラーは本質的に真の帰無仮説の棄却です。タイプIの過誤は偽としても知られています