ข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่างคืออะไร?
ข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่างเป็นข้อผิดพลาดทางสถิติที่เกิดขึ้นเมื่อนักวิเคราะห์ไม่ได้เลือกตัวอย่างที่แสดงถึงประชากรทั้งหมดของข้อมูลและผลลัพธ์ที่พบในตัวอย่างไม่ได้แสดงถึงผลลัพธ์ที่จะได้รับจากประชากรทั้งหมด การสุ่มตัวอย่างเป็นการวิเคราะห์ที่ดำเนินการโดยเลือกจำนวนการสังเกตจากประชากรขนาดใหญ่และการเลือกสามารถสร้างทั้งข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างและข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง
ประเด็นที่สำคัญ
- ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเป็นข้อผิดพลาดทางสถิติที่เกิดขึ้นเมื่อนักวิเคราะห์ไม่ได้เลือกตัวอย่างที่แสดงถึงประชากรทั้งหมดของข้อมูลผลลัพธ์ที่พบในกลุ่มตัวอย่างจึงไม่ได้แสดงถึงผลลัพธ์ที่จะได้รับจากประชากรทั้งหมด โดยการสุ่มเลือกตัวอย่างและ / หรือเพิ่มจำนวนการสังเกต
ทำความเข้าใจข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่าง
ข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่างคือการเบี่ยงเบนในมูลค่าตัวอย่างเมื่อเทียบกับมูลค่าประชากรที่แท้จริงเนื่องจากตัวอย่างที่ไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรหรือลำเอียงในบางวิธี แม้แต่กลุ่มตัวอย่างที่สุ่มตัวอย่างจะมีข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเนื่องจากเป็นเพียงการประมาณของประชากรที่ถูกดึงออกมา
ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างสามารถถูกกำจัดได้เมื่อขนาดของตัวอย่างเพิ่มขึ้นและด้วยการทำให้แน่ใจว่าตัวอย่างนั้นแสดงถึงประชากรทั้งหมดอย่างเพียงพอ ตัวอย่างเช่นสมมติว่า บริษัท XYZ ให้บริการตามการสมัครสมาชิกซึ่งช่วยให้ผู้บริโภคชำระค่าธรรมเนียมรายเดือนเพื่อสตรีมวิดีโอและรายการอื่น ๆ ผ่านทางเว็บ
บริษัท ต้องการสำรวจเจ้าของบ้านที่ดูการเขียนโปรแกรมผ่านเว็บอย่างน้อย 10 ชั่วโมงในแต่ละสัปดาห์และชำระค่าบริการวิดีโอสตรีมมิ่งที่มีอยู่ XYZ ต้องการพิจารณาเปอร์เซ็นต์ของประชากรที่สนใจในบริการสมัครสมาชิกที่มีราคาต่ำกว่า หาก XYZ ไม่คิดอย่างรอบคอบเกี่ยวกับกระบวนการสุ่มตัวอย่างอาจเกิดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างหลายประเภท
ตัวอย่างของข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่าง
ข้อผิดพลาดข้อมูลจำเพาะประชากรหมายความว่า XYZ ไม่เข้าใจผู้บริโภคประเภทเฉพาะที่ควรรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างเช่นหาก XYZ สร้างประชากรของผู้ที่มีอายุระหว่าง 15 ถึง 25 ปีผู้บริโภคจำนวนมากไม่ตัดสินใจซื้อบริการสตรีมวิดีโอเพราะพวกเขาไม่ทำงานเต็มเวลา ในทางกลับกันถ้า XYZ รวบรวมตัวอย่างของผู้ใหญ่วัยทำงานที่ตัดสินใจซื้อผู้บริโภคในกลุ่มนี้อาจไม่ได้ดูรายการวิดีโอ 10 ชั่วโมงในแต่ละสัปดาห์
ข้อผิดพลาดในการเลือกยังทำให้เกิดการบิดเบือนในผลลัพธ์ของตัวอย่างและตัวอย่างทั่วไปคือการสำรวจที่อาศัยเพียงส่วนเล็ก ๆ ของคนที่ตอบสนองทันที หาก XYZ พยายามติดตามผู้บริโภคที่ไม่ตอบสนองในตอนแรกผลลัพธ์ของการสำรวจอาจเปลี่ยนไป นอกจากนี้หาก XYZ ไม่รวมผู้บริโภคที่ไม่ตอบสนองทันทีผลตัวอย่างอาจไม่สะท้อนการตั้งค่าของประชากรทั้งหมด
การแยกข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง
XYZ ยังต้องการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างที่เกิดจากข้อผิดพลาดของมนุษย์เช่นความผิดพลาดที่เกิดขึ้นในกระบวนการสำรวจ หากผู้บริโภคกลุ่มหนึ่งเฝ้าดูรายการวิดีโอเพียงห้าชั่วโมงต่อสัปดาห์และรวมอยู่ในการสำรวจการตัดสินใจนั้นเป็นข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง การถามคำถามที่ลำเอียงเป็นข้อผิดพลาดประเภทอื่น
