Erreur d'échantillonnage est celui qui se produit en raison de la non représentativité de l'échantillon sélectionné pour l'observation. inversement, erreur non due à l'échantillonnage est une erreur résultant d’une erreur humaine, telle qu’une erreur lors de l’identification du problème, de la méthode ou de la procédure utilisée, etc..
Un modèle de recherche idéal cherche à contrôler divers types d’erreurs, mais certaines sources potentielles 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, à savoir l'erreur d'échantillonnage et l'erreur non d'échantillonnage..
Dans cet extrait d'article, vous pouvez trouver en détail les différences importantes entre les erreurs d'échantillonnage et les erreurs non dues à l'échantillonnage..
Base de comparaison | Erreur d'échantillonnage | Erreur non due à l'échantillonnage |
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Sens | L’erreur d’échantillonnage est un type d’erreur, due à l’échantillon sélectionné qui ne représente pas parfaitement la population d’intérêt. | Une erreur est due à des sources autres que l'échantillonnage, tandis que mener des activités d'enquête est appelé erreur non-d'échantillonnage.. |
Cause | Écart entre la moyenne de l'échantillon et la moyenne de la population | Lacune et analyse des données |
Type | au hasard | Aléatoire ou non aléatoire |
Se produit | Seulement quand l'échantillon est sélectionné. | En échantillon et recensement. |
Taille de l'échantillon | Possibilité d'erreur réduite avec l'augmentation de la taille de l'échantillon. | Cela n'a rien à voir avec la taille de l'échantillon. |
Erreur d’échantillonnage désigne une erreur statistique résultant de la sélection d’un échantillon donné non représentatif de la population d’intérêt. En termes simples, il s’agit d’une erreur qui se produit lorsque l’échantillon sélectionné ne contient pas les vraies caractéristiques, qualités ou chiffres de la population entière..
La principale raison de l'erreur d'échantillonnage est que l'échantillonneur tire diverses unités d'échantillonnage de la même population mais que les unités peuvent avoir des variances individuelles. En outre, ils peuvent également résulter d'un plan d'échantillonnage défectueux, d'une démarcation erronée des unités, d'un mauvais choix statistique, d'une substitution d'une unité d'échantillonnage effectuée par l'enquêteur pour des raisons de commodité. Par conséquent, il est considéré comme l'écart entre la valeur moyenne vraie pour l'échantillon d'origine et la population.
Erreur non due à l'échantillonnage est un terme générique qui comprend toutes les erreurs autres que l'erreur d'échantillonnage. Elles sont dues à un certain nombre de raisons, notamment une erreur dans la définition du problème, la conception du questionnaire, l’approche, la couverture, les informations fournies par les répondants, la préparation, la collecte, la totalisation et l’analyse des données..
Il existe deux types d'erreur non due à l'échantillonnage:
Les différences significatives entre les erreurs d’échantillonnage et les erreurs non dues à l’échantillonnage sont mentionnées dans les points suivants:
Pour terminer cette discussion, il est vrai de dire que l'erreur d'échantillonnage est une erreur qui est complètement liée au plan d'échantillonnage et qui peut être évitée en augmentant la taille de l'échantillon. Inversement, l'erreur non due à l'échantillonnage est un panier qui couvre toutes les erreurs autres que l'erreur d'échantillonnage. Il est donc inévitable par nature, car il n'est pas possible de l'éliminer complètement..