Approuvé : Fortect
Parfois, votre système peut afficher une règle d’erreur indiquant que l’erreur d’extraction est liée à la fin. Cette erreur peut avoir plusieurs raisons.
Qu’est-ce qu’une erreur d’échantillonnage ?
Le biais de sélection est une erreur précise qui, malheureusement, se produit lorsque l’analyste ne nomme pas un échantillon qui représente tout. Les données. Par conséquent, les améliorations observées dans la routine ne représentent pas les résultats qui seraient atteints par l’ensemble de la population.
Approuvé : Fortect
Fortect est l'outil de réparation de PC le plus populaire et le plus efficace au monde. Des millions de personnes lui font confiance pour assurer le fonctionnement rapide, fluide et sans erreur de leurs systèmes. Avec son interface utilisateur simple et son puissant moteur d'analyse, Fortect détecte et corrige rapidement un large éventail de problèmes Windows, de l'instabilité du système et des problèmes de sécurité à la gestion de la mémoire et aux goulots d'étranglement des performances.
L’échantillonnage est certainement une analyse qui est également effectuée en sélectionnant une série d’observations à partir d’une population plus large. La méthode de recherche peut produire à la fois des reculs d’échantillonnage et des biais non liés à l’échantillonnage.
Que sont les erreurs d’échantillonnage
L’erreur d’essai est l’alternative de la valeur de notre propre échantillon apportée par la meilleure valeur pour l’ensemble de la population. Les erreurs d’échantillonnage se produisent parce que l’échantillon n’est généralement en aucun cas représentatif de la population ou peut être déformé d’une manière ou d’une autre. Même les repas aléatoires nécessitent un certain degré de biais alimentaire, car le modèle n’est qu’une idée approximative de l’univers dont il a sans aucun doute été tiré.
Types d’erreurs de récupération
Erreur de remplissage
De mauvaises décisions spécifiques à une population existent lorsque le chercheur ne sait pas qui interroger.
Erreur de sélection
Des erreurs de sélection se produisent lorsqu’une sélection a été payée pour l’enquête elle-même ou lorsque seuls tous ceux qui sont intéressés par l’enquête répondent à travers afin de pouvoir répondre aux préoccupations. Les chercheurs peuvent-ils essayer de surmonter les biais de sélection et trouver des moyens de stimuler de manière significative la participation ?
Exemple d’erreur de trame
Une erreur de cadre de modèle chaque fois qu’un groupe est sélectionné à partir de données numériques non valides.
Aucune réponse échouée
Emplacement d’erreur lorsque les enquêtes n’ont pas reçu de solution utile parce que les chercheurs n’ont pas pu contacter les répondants potentiels (ou les répondants potentiels ont refusé de répondre).
Éliminer les erreurs d’échantillonnage
Vous pouvez réduire le taux d’erreur de sélection en augmentant la dimension de l’échantillon . À mesure que la taille de l’échantillon augmente, elle se rapproche du type de population, ce qui réduit la probabilité d’écarts fournis par la population d’origine. Notez que la moyenne impliquée avec un échantillon donné de 10 diffère davantage lorsqu’elle est comparée est normale pour un échantillon de 100. Des mesures peuvent également être prises pour s’assurer que les personnes expérimentées affirment que l’échantillon représente de manière adéquate l’ensemble de la population.
Les chercheurs peuvent essayer de réduire les erreurs d’échantillonnage depuis la répétition de leur recherche. Ceci peut être réalisé simplement en effectuant les mêmes mesures en utilisant plusieurs sujets ou éventuellement plusieurs collections, ou en menant plusieurs études.
L’échantillonnage aléatoire est sans aucun doute un autre moyen de minimiser l’exposition d’erreurs d’échantillonnage. L’échantillonnage aléatoire établit une approche organisée de l’échantillonnage. Par exemple, au lieu de localiser les participants qui restent interrogés au hasard, mon chercheur peut choisir certains de ceux dont les créateurs apparaissent en premier, 10e, 20e, 30e, 40e, etc. Liste.
Exemples d’erreurs de récupération
Par exemple, imaginez que la société XYZ dispose d’un système d’abonnement en ligne qui permet aux consommateurs de payer des frais récurrents pour l’explosion de vidéos et d’autres types de programmes sur une bonne connexion Internet.
La société souhaite interroger les propriétaires sur lesquels d’entre vous regardent au moins 10 heures de programmes par semaine en ligne et paient via leur service de streaming de DVD existant. XYZ a l’intention de déterminer quelle fonction Le membre de la communauté est intéressé par une société d’abonnement moins coûteuse. Si XYZ ne réfléchit pas intelligemment au processus d’échantillonnage, divers types d’erreurs de sélection peuvent se produire.
Une erreur de spécification agrégée se produira clairement si XYZ n’examine pas les types uniques de clients à sélectionner. Parce que et si XYZ est en mesure de servir les visiteurs âgés de 15 à 23 ans, bon nombre de ces consommateurs ne pourront pas réellement prendre la décision d’acheter un service de streaming de séquences vidéo car ils ne s’entraîneront peut-être pas à temps plein. D’un autre côté, en supposant que XYZ soit un échantillon d’adultes en interaction qui prennent vraiment des décisions, tout le monde dans ce groupe ne peut désormais pas regarder dix heures de vidéo chaque semaine.
Les défauts de sélection conduisent généralement à un biais dans les solutions d’échantillon. Un exemple typique est la recherche dans laquelle purement une petite proportion de personnes répond immédiatement. Si XYZ s’efforce de suivre la croissance des consommateurs qui ne réagissent pas au départ, nos résultats records pourraient changer. De plus, si XYZ limite le nombre de consommateurs qui ne suivent pas immédiatement, les résultats probants peuvent refléter les préférences de la population simple.
Erreur de récupération versus erreur de non-récupération
Il existe plusieurs types d’erreurs qui peuvent se produire lors de la collecte de statistiques. Les échantillons d’erreur sont clairement des différences intéressantes dans les caractéristiques d’un échantillon provenant de toute une population et les caractéristiques de la population dans son ensemble. Les vérifications d’erreur se produisent parce que les spécifications des échantillons sont nécessairement nominales. (Il n’est pas possible de collecter la totalité du montant dans une enquête ou un recensement pertinent.)
Si un groupe de consommateurs n’a développé que cinq heures de vidéo en 7 jours et a été inclus dans notre enquête, cette décision n’est pas une erreur de test. Poser beaucoup de questions biaisées est beaucoup plus formel C’est une erreur.
Questions fréquemment posées sur les erreurs de récupération
Qu’est-ce que l’erreur d’échantillonnage et l’échantillonnage ?
Les erreurs d’échantillonnage sont des erreurs mathématiques qui se produisent lorsque l’échantillon ne représente pas vraiment l’ensemble de la population. En termes de numéros de téléphone, l’échantillonnage signifie choisir un groupe à partir duquel votre entreprise est le plus susceptible de collecter des données en pourcentage de vos recherches commerciales.