Cum să minimizați o eroare de eșantionare

Posted on
Autor: Randy Alexander
Data Creației: 23 Aprilie 2021
Data Actualizării: 17 Noiembrie 2024
Anonim
Sampling Errors | Sources of Sampling Errors | How to reduce Sampling Errors | Marketing Research
Video: Sampling Errors | Sources of Sampling Errors | How to reduce Sampling Errors | Marketing Research

Erorile de eșantionare sunt diferențele aparent aleatorii între caracteristicile unei populații de eșantion și cele ale populației generale. De exemplu, un studiu al prezenței la o ședință lunară dezvăluie o rată medie de 70 la sută. Participarea la unele întâlniri ar fi cu siguranță mai mică pentru unii decât pentru alții. Eroarea de eșantionare este aceea că, deși puteți număra câte persoane au participat la fiecare întâlnire, ceea ce se întâmplă de fapt în termeni de prezență la o ședință nu este același lucru cu ceea ce se întâmplă la următoarea ședință, chiar dacă regulile sau probabilitățile de bază sunt aceleași. Cheile reducerii la minimum a erorii de eșantionare sunt observații multiple și eșantioane mai mari.

    Minimizați potențialul de prejudecată în selecția eșantionului prin eșantionare aleatorie. Eșantionarea aleatorie nu este prelevarea de probe, ci este o abordare sistematică a selectării unui eșantion. De exemplu, un eșantion aleatoriu dintr-o populație de tineri infractori este generat prin selectarea numelor dintr-o listă în interviu. Înainte de a vedea lista, cercetătorul identifică faptul că tinerii infractori trebuie să fie intervievați ca cei ale căror nume apar prima, 10, 20, 30, 40 și așa mai departe, pe listă.

    Asigurați-vă că eșantionul este reprezentativ pentru populație prin implementarea unui protocol de stratificare. De exemplu, dacă ai studiat obiceiurile de băut ale studenților universitari, s-ar putea să te aștepți la diferențe între studenții de fraternitate și studenții non-fraternitate. Împărțirea eșantionului în cele două straturi de la început reduce potențialul de eroare de eșantionare.

    Utilizați dimensiuni mai mari de eșantion. Pe măsură ce mărimea crește, eșantionul se apropie de populația reală, scăzând astfel potențialul pentru abateri de la populația reală. De exemplu, media unui eșantion de 10 variază mai mult decât media unui eșantion de 100. Eșantioane mai mari implică totuși costuri mai mari.

    Repetă-ți studiul luând aceeași măsurare în mod repetat, folosind mai multe subiecte sau mai multe grupuri sau efectuând mai multe studii. Replicarea vă permite să eliminați erorile de eșantionare.