موصى به, 2021

اختيار المحرر

الفرق بين أخذ العينات وخطأ عدم أخذ العينات

خطأ أخذ العينات هو الذي يحدث بسبب عدم تمثيل العينة المختارة للملاحظة. على العكس ، الخطأ غير المعياري هو خطأ ينشأ عن خطأ بشري ، مثل الخطأ في تحديد المشكلة ، الطريقة أو الإجراء المستخدم ، إلخ.

يسعى تصميم البحث المثالي إلى التحكم في أنواع مختلفة من الأخطاء ، ولكن هناك بعض المصادر المحتملة التي قد تؤثر عليه. في نظرية أخذ العينات ، يمكن تعريف الخطأ الكلي على أنه الاختلاف بين القيمة المتوسطة لمعلمة السكان والقيمة المتوسطة الملحوظة التي تم الحصول عليها في البحث. يمكن تصنيف الخطأ الكلي إلى فئتين ، أي خطأ في اختيار العينات وخطأ غير أخذ العينات.

في هذا المقال مقتطفات ، يمكنك العثور على الاختلافات الهامة بين أخذ العينات وأخطاء غير العينات بالتفصيل.

رسم بياني للمقارنة

أساس للمقارنةخطأ المعاينهخطأ غير أخذ العينات
المعنىخطأ أخذ العينات هو نوع من الخطأ ، يحدث بسبب العينة المختارة لا يمثل تماما السكان موضع الاهتمام.يحدث خطأ نتيجة لمصادر أخرى غير أخذ العينات ، في حين أن إجراء أنشطة المسح يُعرف باسم خطأ عدم أخذ العينات.
سببالانحراف بين متوسط ​​العينة ومتوسط ​​عدد السكاننقص وتحليل البيانات
نوععشوائيةعشوائي أو غير عشوائي
يحدثفقط عندما يتم اختيار العينة.سواء في العينة والتعداد.
حجم العينةإمكانية خفض الخطأ مع زيادة حجم العينة.لا علاقة لها بحجم العينة.

تعريف خطأ أخذ العينات

يشير خطأ أخذ العينات إلى خطأ إحصائي ناشئ عن عينة معينة تم اختيارها لعدم تمثيل السكان موضع الاهتمام. بعبارة بسيطة ، إنه خطأ يحدث عندما لا تحتوي العينة المختارة على الخصائص الحقيقية أو الصفات أو الأرقام الخاصة بكل السكان.

السبب الرئيسي وراء الخطأ في أخذ العينات هو أن أخذ العينات يرسم وحدات أخذ عينات مختلفة من نفس السكان ولكن قد يكون للوحدات تباينات فردية. وعلاوة على ذلك ، يمكن أن تنشأ عن تصميم العينة المعيبة ، وترسيم الوحدات بشكل خاطئ ، والاختيار الخاطئ للإحصاء ، واستبدال وحدة أخذ العينات التي يقوم بها العداد لراحتهم. ولذلك ، يعتبر بمثابة الانحراف بين القيمة المتوسطة الحقيقية للعينة الأصلية والسكان.

تعريف خطأ غير أخذ العينات

خطأ غير أخذ العينات هو مصطلح شامل يتضمن جميع الأخطاء ، بخلاف الخطأ في أخذ العينات. وهي تنشأ بسبب عدد من الأسباب ، أي خطأ في تعريف المشكلة ، وتصميم الاستبيان ، والنهج ، والتغطية ، والمعلومات المقدمة من المستجيبين ، وإعداد البيانات ، وجمعها ، وتبويبها ، وتحليلها.

هناك نوعان من الخطأ غير المختار:

  • خطأ في الاستجابة : تم تقديم خطأ ناجم عن إجابات غير دقيقة من قبل المجيبين ، أو تم تفسير إجابته بشكل خاطئ أو تم تسجيلها بشكل خاطئ. وهو يتألف من خطأ الباحث ، خطأ المستفتى والخطأ الذي تمت مقابلته والتي تصنف كذلك على النحو التالي.
    • خطأ الباحث
      • خطأ بديلة
      • خطأ المعاينه
      • خطأ في القياس
      • خطأ في تحليل البيانات
      • خطأ في تحديد السكان
    • خطأ المستجيب
      • خطأ عدم القدرة
      • خطأ عدم الرضا
    • خطأ الباحث
      • خطأ التساؤل
      • تسجيل Erro
      • خطأ اختيار المستفتى
      • خطأ في الغش
  • خطأ عدم الاستجابة : الخطأ الناتج بسبب بعض المستجيبين الذين هم جزء من العينة لا يستجيبون.

الاختلافات الرئيسية بين أخذ العينات وخطأ غير أخذ العينات

تم ذكر الاختلافات الهامة بين أخطاء أخذ العينات وعدم الخطأ في النقاط التالية في النقاط التالية:

  1. خطأ في المعاينة هو خطأ إحصائي يحدث بسبب أن العينة المختارة لا تمثل بشكل تام السكان موضع الاهتمام. يحدث الخطأ غير المعيّن نتيجة لمصادر أخرى غير أخذ العينات أثناء إجراء أنشطة المسح ويعرف باسم الخطأ غير المعيّن.
  2. ينشأ خطأ أخذ العينات بسبب التباين بين القيمة المتوسطة الحقيقية للعينة والسكان. ومن ناحية أخرى ، ينشأ الخطأ غير المتعلق بالعينات بسبب نقص البيانات وتحليلها بشكل غير مناسب.
  3. يمكن أن يكون الخطأ غير المعياري عشوائياً أو غير عشوائي في حين يحدث خطأ أخذ العينات في العينة العشوائية فقط.
  4. ينشأ الخطأ في العينة فقط عندما تؤخذ العينة كممثل لسكان. وتعارض خطأ عدم أخذ العينات الذي ينشأ في كل من أخذ العينات والتعداد الكامل.
  5. ويرتبط خطأ أخذ العينات أساساً بحجم العينة ، أي أن حجم العينة يزيد من احتمال حدوث خطأ. على العكس ، لا يرتبط الخطأ غير المعيّن للعينة بحجم العينة ، لذلك ، مع الزيادة في حجم العينة ، لن يتم تخفيضه.

استنتاج

لإنهاء هذه المناقشة ، يصح القول أن خطأ أخذ العينات هو الخطأ المرتبط بالكامل بتصميم العينات ويمكن تجنبه ، من خلال توسيع حجم العينة. وعلى النقيض من ذلك ، فإن الخطأ من غير العينة هو عبارة عن سلة تغطي جميع الأخطاء بخلاف أخطاء أخذ العينات وبالتالي لا يمكن تجنبها بطبيعتها لأنه لا يمكن إزالتها بالكامل.

Top