抽样误差

当一个样本不能代表整个人口时产生的统计误差

写的 CFI团队

2022年5月6日更新

什么是抽样误差?

抽样误差是当一个样本不能代表整个群体时产生的统计误差。它们是总体的真实值与使用总体样本得到的值之间的差值。

抽样误差

当整个总体的数值参数来自整个总体的样本时，就会产生抽样误差。由于样本中不包括整个总体，从样本中得到的参数与实际总体的参数不同。

它们可能造成结果失真，导致用户得出不正确的结论。当分析师不要选择代表整个群体的样本，抽样误差是显著的。

抽样误差是指抽样值与真实总体值之间的偏差，这种偏差源于这样一个事实，即一个样本不能实际代表总体数据。

由于数据收集过程中出现了故障，从采样中得到的结果变得无效。此外，当一个样本是随机选择的，或基于偏见的选择，它不能表示整个群体，抽样误差肯定会发生。

如果分析人员选择数据的子集或样本来有效地代表整个群体，就可以避免这种情况。抽样误差受样本大小、设计、种群等因素的影响可变性、采样分数。

增加样本的大小可以消除抽样误差。然而，要减少一半，样本量需要增加四倍。如果所选样本很小，不能充分代表整个数据，分析人员可以选择更多的样本进行满意的表示。

总体变异性导致来自不同样本的估计发生变化，导致更大的误差。群体变异的影响可以通过增加样本的大小来减少，这样样本就可以更有效地代表群体。

此外，在公布调查结果时必须考虑抽样误差，以便确定估计和相关解释的准确性。

抽样误差——它们是如何发生的

假设XYZ公司的制作人想要确定一个每周播放两次的本地节目的收视率。制作方需要确定能够代表不同类型观众的样本。他们可能需要考虑年龄、教育水平和性别等因素。

例如，14到18岁的人通常很少有承诺，他们中的大多数人可以抽出时间每周看两次节目。相反，18岁到35岁之间的人通常有更紧凑的日程安排，没有时间看电视。

因此，按比例绘制样本是很重要的。否则，结果将不能代表真实的人口。

由于确切的总体参数是未知的，样本的抽样误差通常是未知的。然而，分析师可以使用分析方法来衡量的数额变异由抽样误差引起。