नमूनाकरण त्रुटि परिभाषा

एक नमूना त्रुटि क्या है?

नमूनाकरण त्रुटि एक सांख्यिकीय त्रुटि है जो तब होती है जब एक विश्लेषक एक नमूना का चयन नहीं करता है जो डेटा की पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करता है और नमूने में पाए गए परिणाम उन परिणामों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं जो पूरी आबादी से प्राप्त होंगे। नमूनाकरण एक बड़ी आबादी से कई टिप्पणियों का चयन करके किया गया विश्लेषण है, और चयन नमूनाकरण त्रुटियों और गैर-नमूना त्रुटियों दोनों का उत्पादन कर सकता है।

चाबी छीन लेना

• नमूनाकरण त्रुटि एक सांख्यिकीय त्रुटि है जो तब होती है जब एक विश्लेषक एक नमूना का चयन नहीं करता है जो डेटा की संपूर्ण आबादी का प्रतिनिधित्व करता है। नमूने में पाए गए परिणाम इस प्रकार उन परिणामों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं जो पूरी आबादी से प्राप्त होंगे। नमूना त्रुटि को कम किया जा सकता है। नमूना चयन को यादृच्छिक बनाने और / या टिप्पणियों की संख्या में वृद्धि।

नमूनाकरण त्रुटियों को समझना

नमूनाकरण त्रुटि सही मान बनाम वास्तविक जनसंख्या मान में विचलन है, इस तथ्य के कारण कि नमूना आबादी का प्रतिनिधि नहीं है या किसी तरह से पक्षपाती नहीं है। यहां तक ​​कि यादृच्छिक नमूनों में कुछ नमूने की त्रुटि होगी क्योंकि यह केवल उस आबादी का एक अनुमान है जिसमें से इसे खींचा गया है।

नमूना आकार में वृद्धि और यह सुनिश्चित करके भी कि नमूने पूरी तरह से पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करता है, नमूनाकरण त्रुटियों को समाप्त किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, मान लें कि XYZ कंपनी एक सदस्यता-आधारित सेवा प्रदान करती है जो उपभोक्ताओं को वेब पर वीडियो और अन्य प्रोग्रामिंग स्ट्रीम करने के लिए मासिक शुल्क का भुगतान करने की अनुमति देती है।

फर्म उन घर मालिकों का सर्वेक्षण करना चाहता है जो प्रत्येक सप्ताह वेब पर कम से कम 10 घंटे की प्रोग्रामिंग देखते हैं और मौजूदा वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा के लिए भुगतान करते हैं। XYZ यह निर्धारित करना चाहता है कि आबादी का कितना प्रतिशत कम कीमत वाली सब्सक्रिप्शन सेवा में रुचि रखता है। यदि XYZ नमूना प्रक्रिया के बारे में ध्यान से नहीं सोचता है, तो कई प्रकार के नमूने त्रुटियां हो सकती हैं।

नमूनाकरण त्रुटियों के उदाहरण

जनसंख्या विनिर्देशन त्रुटि का मतलब है कि XYZ उन विशिष्ट प्रकार के उपभोक्ताओं को नहीं समझता है जिन्हें नमूने में शामिल किया जाना चाहिए। यदि, उदाहरण के लिए, XYZ 15 से 25 वर्ष की आयु के बीच लोगों की आबादी बनाता है, तो उनमें से कई उपभोक्ता वीडियो स्ट्रीमिंग सेवा के बारे में खरीदारी का निर्णय नहीं लेते हैं क्योंकि वे पूर्णकालिक काम नहीं करते हैं। दूसरी ओर, अगर XYZ ने काम करने वाले वयस्कों का एक नमूना रखा, जो खरीद निर्णय लेते हैं, तो इस समूह के उपभोक्ता प्रत्येक सप्ताह 10 घंटे की वीडियो प्रोग्रामिंग नहीं देख सकते हैं।

चयन त्रुटि भी एक नमूने के परिणामों में विकृतियों का कारण बनती है, और एक सामान्य उदाहरण एक सर्वेक्षण है जो केवल उन लोगों के एक छोटे से हिस्से पर निर्भर करता है जो तुरंत प्रतिक्रिया देते हैं। यदि XYZ उन उपभोक्ताओं के साथ अनुसरण करने का प्रयास करता है जो शुरू में प्रतिक्रिया नहीं देते हैं, तो सर्वेक्षण के परिणाम बदल सकते हैं। इसके अलावा, अगर XYZ उन उपभोक्ताओं को बाहर करता है जो तुरंत प्रतिक्रिया नहीं देते हैं, तो नमूना परिणाम पूरी आबादी की प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित नहीं कर सकते हैं।

गैर-नमूनाकरण त्रुटियों में फैक्टरिंग

एक्सवाईजेड गैर-नमूना त्रुटियों से भी बचना चाहता है जो मानव त्रुटि के कारण होते हैं, जैसे कि सर्वेक्षण प्रक्रिया में हुई गलती। यदि उपभोक्ताओं का एक समूह केवल सप्ताह में पांच घंटे की वीडियो प्रोग्रामिंग देखता है और सर्वेक्षण में शामिल होता है, तो यह निर्णय एक गैर-नमूनाकरण त्रुटि है। पक्षपाती होने वाले प्रश्न पूछना एक अन्य प्रकार की त्रुटि है।