非抽样误差

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统计学中的抽样误差和非抽样误差

统计学中的抽样误差和非抽样误差

统计学中的抽样误差和非抽样误差统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。

在统计学中,抽样是一种常见的数据收集方法。

在进行抽样时,我们常常会遇到抽样误差和非抽样误差。

本文将详细介绍这两种误差的概念、影响以及如何减少它们的方法。

一、抽样误差抽样误差是由于从总体中选择一个样本而引起的误差。

当我们使用一个相对较小的样本来代表整个总体时,会产生抽样误差。

抽样误差可能是由于选择的样本不具有代表性,或者从样本中得到的信息不完整而引起的。

抽样误差是统计研究中常见的问题,它会对结果的准确性产生影响。

抽样误差的大小取决于多个因素,包括样本容量、抽样方法和总体变异性等。

较小的样本容量会增加抽样误差的可能性,因为小样本可能无法准确地反映总体的特征。

不同的抽样方法也会对抽样误差产生不同的影响。

如果抽样方法不具有随机性或没有明确定义的抽样框架,那么可能会引入更多的抽样误差。

此外,总体的变异性越大,抽样误差也会相应增加。

减少抽样误差的方法是增加样本容量和改进抽样方法。

通过增加样本容量,我们可以更好地捕捉总体的特征,从而减少抽样误差。

而改进抽样方法可以通过采用随机抽样方法、明确的抽样框架以及适当的样本分层等,来提高样本的代表性,从而减少抽样误差的可能性。

二、非抽样误差非抽样误差是指在数据收集、整理、分析和解释过程中引入的各种其他误差。

相比抽样误差,非抽样误差更难以控制,因为它通常是由于研究设计、数据质量、调查方法和数据处理等方面的问题引起的。

非抽样误差可以包括如下几个方面的问题:1. 问卷设计:不合理的问题设计、问题表述不清、问题顺序不当等都会引入非抽样误差。

2. 非回答误差:指调查对象拒绝参与或者没有回答所有问题而引入的误差。

3. 测量误差:包括测量工具的不准确性、调查员的主观判断等因素导致的误差。

4. 数据处理误差:在数据录入、清洗、整理和分析等过程中出现的错误和失误。

非抽样误差的控制需要从研究设计和数据处理等方面入手。

采样误差和非抽样误差的区别与处理

采样误差和非抽样误差的区别与处理

采样误差和非抽样误差的区别与处理在统计学中,我们经常会遇到两种类型的误差,即采样误差和非抽样误差。

这两种误差在数据分析和研究中起着重要的作用,正确地理解它们的区别,并采取相应的处理方法,对于保证研究的准确性和可靠性至关重要。

首先,我们来了解一下采样误差。

采样误差是由于从总体中选择样本而引入的误差。

当我们进行抽样调查或实验时,往往无法对整个总体进行研究,而只能从中抽取一部分样本进行研究。

由于样本的选择是随机的,因此样本与总体之间会存在差异。

这种差异就是采样误差。

采样误差的大小取决于多个因素,包括样本容量、样本选择方法和总体特征等。

通常情况下,样本容量越大,采样误差越小,因为大样本更能代表总体的特征。

此外,合理选择样本的方法也可以降低采样误差的大小。

例如,使用简单随机抽样、分层抽样或系统抽样等方法,可以确保样本具有代表性。

然而,除了采样误差之外,我们还需要考虑非抽样误差。

非抽样误差是指除了采样过程中引入的误差之外的其他误差来源。

这些误差可能来自于调查设计、数据收集、数据处理和数据分析等环节。

非抽样误差的存在可能导致结果的偏差和不准确性。

非抽样误差的处理需要根据具体情况进行。

首先,我们应该在研究设计阶段尽可能减少非抽样误差的产生。

合理设计调查问卷、合理选择调查对象和采用标准化的数据收集方法,都可以降低非抽样误差的大小。

其次,在数据处理和分析过程中,我们需要注意非抽样误差的影响,并采取相应的纠正措施。

例如,通过加权处理或使用回归分析等方法,可以对非抽样误差进行修正。

此外,我们还可以利用多种方法来评估和控制非抽样误差。

例如,通过进行重复测量或使用多个独立的数据源,可以检验结果的一致性和可靠性。

同时,我们还可以进行敏感性分析,评估不同的假设和方法对结果的影响。

这样可以帮助我们更好地理解非抽样误差的影响,并采取相应的措施进行处理。

总结起来,采样误差和非抽样误差是统计学中常见的两种误差类型。

采样误差是由于样本选择过程引入的误差,可以通过增加样本容量和合理选择样本方法进行减小。

第十章(非抽样误差)

第十章(非抽样误差)

西蒙斯随机化回答模型
沃纳模型中随机化回答的两个问题是同一敏感问题的两个方面,有些被 调查者仍可能有疑虑不肯合作,而且从精度方面考虑,当P与0.5很接近 时,方差大,而太远,增加了疑虑。所以西蒙斯(W.R.Simmons)进行了 改进,将第二个问题改为与所要调查的敏感性问题完全无关的另一个 非敏感性问题。西蒙斯随机化回答模型中两个问题一般表述为: I 你具有特征A吗? II 你具有特征B吗? 其中特征A为敏感性问题,特征B为无关问题。需要估计的是特征A的比例, 特征B的比例为在设计时要求已知。两个问题在随机化过程中出现的比例 仍假设为P: (1-P),其中P为已知。 仍以调查考试作弊为例,两问题的设置
• 例:某电影公司调查学生每月看电影的次 数,随机抽取了1000人, • 进行问卷调查,其中800人作了回答,回答 的均值为2.5;若对无回答 • 的200人中,又随机抽取了50人进行面访, 结果这50人的平均每月看 • 电影次数为1.2次,求偏倚的估计值。
此例指出了调整无回答误差的一个途径。即可通过多次访问。
2.
3.
根据非抽样误差的来源、性质和处理方法不 同常分为以下三类: (1)抽样框误差 (2)无回答误差 (3)计量误差
抽样框误差
抽样框:一份包含全部抽样单元的清单或图示 ( 抽样框是用来抽取抽样单元的依据。) 目标总体:希望从中获取信息的总体 调查总体(抽样总体):实际调查所覆盖的总体。
理想状态下,两个总体应该完全一致。调查总体与目标总体 一般不完全相同。因此就产生了抽样框误差。主要如下
若用Ny1估计总体总和,偏倚为 E ( Ny1 ) Y NR0 (Y1 Y0 ) 以上两种估计量的相对偏倚都是 R0 (Y1 Y0 ) / Y
根据以上分析,无回答的偏倚大小由两方面决定。一为回答率,二为 回答层与无回答层均值的差异。无论何种情况,降低无回答率对于减 少估计量的偏倚是重要的。

非抽样误差都是由人为因素引起的

非抽样误差都是由人为因素引起的

商务部发出通知要求规范境外中资企业及机构冠名
佚名
【期刊名称】《中国制笔》
【年(卷),期】2006(000)003
【总页数】2页(PI0006-I0007)
【正文语种】中文
【中图分类】F270
【相关文献】
1.商务部发出通知要求规范境外中资企业及机构冠名 [J],
2.国务院办公厅转发商务部等部门关于加强境外中资企业机构与人员安全保护工作意见的通知 [J], ;
3.商务部发布《境外中资企业机构和人员安全管理指南》 [J], 童春华
4.商务部等7部门联合印发《境外中资企业机构和人员安全管理规定》 [J],
5.国务院办公厅转发商务部等部门关于加强境外中资企业机构与人员安全保护工作意见的通知 [J], ;
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第十章 非抽样误差(抽样理论与方法,河南财政学院)

第十章 非抽样误差(抽样理论与方法,河南财政学院)

费用函数为
c 0n 0 cn c1n1 k c是进行第一次调查,每个样本单元的平均费用 c1 是对第一次调查作出回答的问卷进行数据处理的费用 c 0 是进行第二次调查并对问卷进行数据处理的费用
c 0 W0n 则平均总费用 C T cn c1 W1n k c 0 W0n (c c1 W1 )n k
10.4 敏感性问题调查 与随机化回答技术
一、 敏感性问题: 指所调查的内容涉及私人机密而不愿或不便于公开 表态或陈述的问题。
河南财经学院
二、沃纳随机化回答模型 例:某大学欲调查本科生考试作弊现象。从本科生中抽取 100个学生进行调查。在一个密闭容器中有完全相同的 三个球,其中有2个红球,1个白球。抽中红球就回答问 题1,抽中白球就回答问题2。设计的问题为:
1 ' ' Y (n 1 y 1 n 0 y 0 ) w 1 y 1 w 0 y 0 n

V( Y) V1 ( y ) E1 ( w 0
S0
2

k 1 2 1 f 2 k 1 2 s0 ) S W0 S0 n n n
为总体中无回答层的方差
n0 k m
河南财经学院
2
2
给定V,使C达到最小值,得 n opt 河南财经学院
例:第一个样本用邮寄方式取得,预计回答率为50%。希望 达到的精度月容量为1000的简单随机样本(全部回答) 所达到的精度一样。邮寄一张问卷的费用是0.1美元。派 人作一次上门调查的费用为4.10美元。应当寄出多少份 问卷?对不回答者派人上门调查 的百分比试多少?(假 定 S 2 S 0 2 ,且N很大) 解: c 0.1,c 0.4,c 4.5,S 2 S 2
河南财经学院

非抽样误差与现场数据收集质量控制

非抽样误差与现场数据收集质量控制
使用标准化的问卷、检查清单和工具进行数据收集,以确保数据的可比性和一致性。
4. 实时监控与反馈
在数据收集过程中实时监控数据质量,并在发现问题时及时反馈给调查员,以便他们进 行调整和修正。
案例二:数据收集质量控制的实践经验
1 2
5. 事后审核与清理
在数据收集完成后,进行事后审核和清理工作, 以识别并修正潜在的错误和不一致之处。
03
02
定期评估与反馈
对收集到的数据进行定期评估,及 时发现并纠正误差。
建立纠错机制
建立数据纠错机制,对已发现的误 差进行修正和追溯。
04
05 案例分析与实践
案例一:现场数据收集中的非抽样误差分析
总结词
现场数据收集中的非抽样误差分析
VS
详细描述
在现场数据收集过程中,非抽样误差是一 个常见的问题。非抽样误差通常是由于调 查设计、样本选择、数据采集和编码等方 面的错误或缺陷所引起的。这些误差可能 导致数据失真,影响分析结果的准确性和 可靠性。因此,对非抽样误差进行识别、 评估和控制是数据收集质量控制的重要环 节。
在相同的受访者群体上重复进行调查,比较两次调查结果 的一致性程度。通过计算重测信度系数,可以评估非抽样 误差的大小和控制效果。
详细描述
为了评估非抽样误差控制的实际效果,可以采用以下几种 方法进行评估
1. 对比验证
通过与其他已知效度高的调查数据进行对比,验证新方法 的准确性。例如,可以将新方法的数据与传统的现场调查 数据进行对比,观察是否存在显著差异。
非抽样误差与现场数据收集质量控 制
contents
目录
• 非抽样误差概述 • 现场数据收集方法 • 数据收集质量控制 • 非抽样误差的识别与控制 • 案例分析与实践

统计学中的抽样误差与非抽样误差

统计学中的抽样误差与非抽样误差

统计学中的抽样误差与非抽样误差【统计学中的抽样误差与非抽样误差】统计学作为一门重要的科学方法,广泛应用于各个领域。

在进行数据分析和研究过程中,抽样误差和非抽样误差是其中关键的概念。

本文将从定义、影响因素、测量方法以及减少误差的策略等方面,深入探讨统计学中的抽样误差与非抽样误差。

1. 抽样误差的定义和影响因素抽样误差指的是从总体中选取样本所导致的估计误差。

在真实总体很大的情况下,由于实际调查的限制,我们很难直接获得全体数据,因此需要采用抽样方法。

抽样误差的大小直接关系到样本数据的代表性和准确性,主要受以下因素影响:(1) 样本容量:样本容量越大,抽样误差越小。

(2) 抽样方法:合理的抽样方法可降低抽样误差。

(3) 抽样框的准确性:抽样框是指包含总体的框架,若抽样框不准确,则会增加抽样误差。

2. 非抽样误差的定义和影响因素非抽样误差指的是除抽样误差以外的其他误差来源,主要包括调查设计、数据采集过程中的操作和测量等误差。

非抽样误差的大小直接影响着最终统计结果的准确性,以下是一些常见的非抽样误差来源:(1) 调查设计偏差:调查设计的不完善或缺陷会引入误差。

(2) 非回应误差:调查对象拒绝参与或无法联系到的情况。

(3) 数据处理误差:包括数据录入、清洗和分析过程中的误差。

3. 抽样误差和非抽样误差的测量方法对于抽样误差,一种常用的测量方法是计算标准误差。

标准误差是样本观测值与总体参数估计值之间的差异度量,可以用来评估样本数据的准确性和稳定性。

同时,还可以利用置信区间来估计总体参数的范围和可信度。

对于非抽样误差,常用的测量方法是检查数据质量和进行误差分析。

数据质量的检查包括对数据的完整性、准确性和一致性等方面进行评估,并采取纠正措施。

误差分析可以通过对调查过程的审查和再次检测等方式,发现和纠正非抽样误差。

4. 减少抽样误差和非抽样误差的策略在实际研究和调查中,减少抽样误差和非抽样误差是提高数据分析效果和可信度的关键。

非抽样误差产生的原因及控制.

非抽样误差产生的原因及控制.

非抽样误差产生的原因及控制抽样调查是目前我国搜集统计资料的一种主要方法,但抽样调查的结果始终要受到抽样误差和非抽样误差的影响。

抽样误差是由于样本随机性引起的,根据样本数据计算的对总体目标量的估计是随样本而异的,由此产生的误差即是抽样误差。

抽样误差是不可避免的,其大小可以通过调查样本容量,改变抽样方式等加以控制。

非抽样误差是指除抽样误差以外。

由于各种原因引起的。

非抽样误差由于其产生的原因及其复杂且具有不易观测和非随机性等特点而难以控制。

两种误差构成了总方差,两者之间呈此消彼长的关系。

一般情况下同时减少两类误差是很困难的。

非抽样误差占据了很大的一部分,怎样通过降低非抽样误差,从而降低总方差,有着非常重要的现实意义。

一、非抽样误差分类自1902年K?皮尔逊首次讨论非抽样误差这个概念以来,在非抽样误差的分类上。

主要有以下几种:(一)希里1957年把非抽样误差分为3类:1、范围误差:指由于样本单位的遗漏或重复产生的误差。

2、确定误差:指在资料收集、编辑、编码和计算输入阶段所产生的样本单位特征值的测量误差和回答偏差。

3、替代误差:由于对缺失数据进行替代和(或)在最后估计阶段对缺失数据进行替代所产生的误差。

(二)科克伦把非抽样误差分为3类:1、对被抽选出的样本中的一些单位未能进行计量而产生的误差。

2、一个单位的计量误差。

3、对调查结果进行编辑、编码和汇总过程中产生的误差。

(三)戴伦纽斯1988年把非抽样误差按调查活动分为3类:1、资料搜集过程中产生的误差。

2、测量过程中产生的误差。

3、资料加工过程中产生的误差。

在我国比较常见的分类方式有两种:第一,按性质和处理方法不同分为抽样框误差、无回答误差和计量误差。

第二,按产生的环节不同分为设计误差、调查误差和汇总误差。

二、各类非抽样误差产生的原因1、调查设计过程中引起的误差设计阶段误差是由于这一阶段某些失误而导致调查结果产生的偏误,调查设计有两个主要环节,即调查设计和抽样设计。

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第三节 无回答误差
一、定义:
无回答是指由于种种原因没有能 够对被抽出的样本单元进行计量, 没有获得有关这些单元的数据。
二、表现:
1.单元无回答和项目无回答 单元无回答: 项目无回答: 2.有意无回答和无意无回答
三、无回答的影响
1.无意无回答的影响: 2.有意无回答的影响: 主要影响有效样本量,会造成估计量方 差的增大,造成估计的偏倚。
例11-1 解:按题意,c=1.0,c1=1.2, c0=13.5,R0=0.4。则:
γ0 =
c + c1 R1 1 + 1.2 × 0.6 = = 0.4608 c0 (1 − R0 ) 13.5 × (1 − 0.4)
S2 n = 1000的简单随机样本,fpc ≈ 0, = n = 1000 V S2 1 则:n = 1 + ( − 1) R0 γ0 V 1 = 10001 + − 1 × 0.4 = 1468 0.4608 ′ ∴ n0 = 587, n1 = 881,n0 = 271 CT = 1.0 × 1468 + 1.2 × 881 + 13.5 × 271 = 6183.70 (元)
第四篇 抽样的其他技术和问题
第四篇 抽样的其他技术和问题
十、二重抽样 教学目的与要求:使学生理解二重抽样的基 教学目的与要求 本理论 教学难点与重点:估计量及估计量方差的一 教学难点与重点 般公式
第四篇 抽样的其他技术和问题
十一、非抽样误差 教学目的与要求:了解各类非抽样误差及其 教学目的与要求 一般的处理方法。 教学难点与重点:无回答误差 教学难点与重点
1 抽样框误差 2 无回答误差 3 计量误差
第二节 抽样框误差
一、抽样框误差的产生
抽样框是有关总体全部单元的名录、地 图等的框架。 一般,抽样总体和目标总体一致。 如果不一致,就会产生抽样框误差。
二、抽样框误差的种类
1.丢失目标总体单元。 2.包含非目标总体单元。 3.两总体单元不完全一一对应,即复合 连接 4.辅助信息不完全或不正确。
(二)加权调整法
一般是:回答率低的赋予大的权数,回答率 高的赋予较小的权数 如每个样本单元回答率Pi,那么对回答数据 进行加权调整时,以1/Pi为权数进行调整, 不过,一般Pi是未知的。
波利茨、西蒙斯的调整方法
ti是其他5晚在家的可接受调查的天数。
ˆ = p = 1 (t + 1), t = 0.1.2.3.4.5 Pi i 6 按t分为6组,t组均值y t , 频数nt 总体均值的估计为: y ps =
S 给定V , 则:n = V
1 1 + ( − 1) R0 γ0
例11-1
欲进行一次民意测验,N很大,按精度要求需要抽 取n=1000人(简单随机抽样)。现拟先采用邮寄 问卷调查,预期无回答率为40%,然后对所有无 回答的再抽一个简单随机子样本进行派员访问。设 邮寄一份问卷的费用是1.0元,对回答的每份问卷 数据处理费用是1.2元,派员调查与数据处理费用 合计每份13.5元。假定无回答层方差与总体方差 相等,试求为满足精度要求应邮寄多少份问卷?对 无回答者进行派员调查的比例是多少?预期费用多 少?
1 非抽样误差是指除抽样误差外,由于 其他各种原因而引起的误差。 非抽样误差存在于各种抽样和调查中, 而且不能通过增大样本量而得到控制。
二、从抽样调查的环节来看,可分为:
1 调查设计过程中引起的误差 2 调查实施过程中产生的误差 3 数据汇总和处理过程中引起的误差
三、按非抽样误差的来源、性质和处理方 法不同常可分为三类:
S 02是无回答层的方差,R0是总体无回答率 2 1 1 2 R0 1 − 1 S 0 V ( y ) = ( − )S + n N n γ h
3 无回答层抽样比及样本量的确定
CT = cn + c1 n1 + c0 n′ = cn + c1 R1 n + c0γ 0 R0 n 使CT V ′最小的最优γ 0 S 02 (c + c1 R1 ) c 0 ( S 2 − R0 S 02 )
γ0 =
N [ S 2 + (1 / γ 0 − 1) R0 S 02 给定V , 则:n = NV + S 2 CT 给定CT ,则:n = c + c1 R1 + c0γ 0 R0
当S 02 ≈ S 2 且N较大时,γ 0 和n的简化式为
γ0 =
c + c1 R1 c 0 (1 − R0 )
2
(一)二重抽样法
1 定义 先对总体采用费用较低但无回答较高的 方法调查,得到回答层的观测值。然后 对无回答层中随机抽选一个子样本用一 种回答率较高的方法进行调查,得无回 答层的观测值。从而得到总体参数的估 计值。称为二重抽样法。
2 估计量及估计量方差
原样本样本量n, n1个单元回答,样本均值为y n1 ; ′ 无回答的单元为n0,在其中用简单随机再抽取n0 ′ 个单元,抽样比γ 0 = n0 / n0 事先确定,再次访问 得样本均值为y n0 , Y 的一个无偏估计为: ′1 + n0 y n0′ ] n
其他参考书目: 《调查中的非抽样误差》 Judith T.Lessler 等著 中国统计出版社
第十一章 非抽样误差
第一节 非抽样误差主要来源及分类
调查误差
抽样误差 调查误差 非抽样误差 系统误差 随机误差
影响抽样误差的大小的因素
估计方法 样本量
抽样误差
抽样设计 总体变异程度 总体大小
一 、非抽样误差主要来源
本章小结
1 非抽样误差的主要来源、分类 2 抽样框误差的种类 3 无回答误差、降低措施及调整
∑y n
t =0 5 t
5
t
/ pt
∑n
t =0
=
∑y n
t =0 5 t
5
t
/(t + 1)
t
/ pt
∑n
t =0
t
/(t + 1)
(三)估算法
估算法是指当无回答出现时,用适当的 方式对每个缺失的无回答数据进行估计 或直接用别的现有数据替代。
常用于项目无回答。 可用现有回答数据的整体或分类平均数 /众数/回归估计估算缺失项目,或者, 用与无回答单元其他特征基本类似的单 元的数据直接替代。
四、降低无回答的措施与方法
1.改进调查的组织,加强对调查员的培训 2.多次访问 3.替换样本单元 4.对敏感性问题(所调查的内容涉及私人机密而 不愿或不便于公开表态或陈述的问题)。可采用一 定技术:一般用随机化回答技术,即被调查 者对所调查问题采取随机回答的方式。
五、对无回答的调整
(一)二重抽样法 (二)加权调整法 (三)估算法
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