Diferencia entre el muestreo y el error de no muestreo

Error de muestreo es uno que ocurre debido a la falta de representación de la muestra seleccionada para la observación. En cambio, Error de no muestreo es un error de error humano, como el error en la identificación, método o procedimiento de problemas utilizados, etc.

Un diseño de investigación ideal busca controlar varios tipos de error, pero hay algunas fuentes potenciales que pueden afectarlo. En la teoría de muestreo, el error total se puede definir como la variación entre el valor medio del parámetro de población y el valor medio observado obtenido en la investigación. El error total se puede clasificar en dos categorías, yo.mi. Error de muestreo y error de no muestreo.

En este extracto de artículo, puede encontrar las diferencias importantes entre el muestreo y el error de no muestreo en detalle.

Contenido: error de muestreo vs error de no muestreo

1. Cuadro comparativo
2. Definición
3. Diferencias clave
4. Conclusión

Cuadro comparativo

Definición de error de muestreo

El error de muestreo denota un error estadístico que surge de una determinada muestra seleccionada que no es representativa de la población de interés. En términos simples, es un error que ocurre cuando la muestra seleccionada no contiene las características, cualidades o cifras verdaderas de toda la población.

La razón principal por la que detrás del error de muestreo es que la muestra extrae varias unidades de muestreo de la misma población, pero las unidades pueden tener variaciones individuales. Además, también pueden surgir del diseño de muestra defectuoso, demarcación defectuosa de unidades, elección incorrecta de estadística, sustitución de la unidad de muestreo realizada por el enumerador por su conveniencia. Por lo tanto, se considera la desviación entre el valor medio verdadero para la muestra original y la población.

Definición de error de no muestreo

El error de no muestreo es un término general que comprende todos los errores, que no sean el error de muestreo. Surgen debido a una serie de razones, yo.mi. Error en la definición del problema, diseño del cuestionario, enfoque, cobertura, información proporcionada por los encuestados, preparación de datos, recopilación, tabulación y análisis.

Hay dos tipos de error de no muestreo:

• Error de respuesta: Los encuestados dieron el error debido a las respuestas inexactas, o su respuesta se malinterpreta o registra erróneamente. Consiste en un error del investigador, error al encuestado y un error del entrevistador que se clasifican además como bajo.
  • Error del investigador
    • Error sustituto
    • Error de muestreo
    • Error de medición
    • Error de análisis de datos
    • Error de definición de población
  • Error al encuestado
    • Error de incapacidad
    • Error de falta de voluntad
  • Error del entrevistador
    • Error de cuestionamiento
    • Grabando ERR
    • Error de selección de encuestados
    • Error de trampa
• Error de no respuesta: El error que surge debido a que algunos encuestados que forman parte de la muestra no responden.

Diferencias clave entre el muestreo y el error de no muestreo

Las diferencias significativas entre el muestreo y el error de no muestreo se mencionan en los siguientes puntos:

1. El error de muestreo es un error estadístico que ocurre debido a que la muestra seleccionada no representa perfectamente la población de interés. El error de no muestreo ocurre debido a fuentes distintas del muestreo al realizar actividades de encuesta se conoce como error de no muestreo.
2. El error de muestreo surge debido a la variación entre el valor medio verdadero para la muestra y la población. Por otro lado, el error de no muestreo surge debido a la deficiencia y el análisis inapropiado de los datos.
3. El error de no muestreo puede ser aleatorio o no aleatorio, mientras que el error de muestreo ocurre solo en la muestra aleatoria.
4. El error de muestra surge solo cuando la muestra se toma como representante de una población.A diferencia del error de no muestreo que surge tanto en el muestreo como en la enumeración completa.
5. El error de muestreo se asocia principalmente con el tamaño de la muestra, i.mi. A medida que el tamaño de la muestra aumenta, disminuye la posibilidad de error. Por el contrario, el error de no muestreo no está relacionado con el tamaño de la muestra, por lo que, con el aumento del tamaño de la muestra, no se reducirá.

Conclusión

Para finalizar esta discusión, es cierto decir que el error de muestreo es uno completamente relacionado con el diseño de muestreo y se puede evitar, ampliando el tamaño de la muestra. Por el contrario, el error de no muestreo es una canasta que cubre todos los errores que no sean el error de muestreo y, por lo tanto, es inevitable por naturaleza, ya que no es posible eliminarlo por completo.