非抽样误差

定义

非抽样误差是指在数据收集过程中产生的错误，导致数据与真实值不同。与抽样误差不同，非抽样误差涵盖所有其他差异，包括由于抽样技术不当而产生的差异。

起源

非抽样误差的概念随着统计学的发展而逐渐被认识到。早期的统计分析主要关注抽样误差，但随着数据收集方法的复杂化，研究者开始注意到其他类型的误差对结果的影响。

类别和特征

非抽样误差可以分为多种类型，包括测量误差、处理误差、响应误差和覆盖误差。测量误差是由于测量工具或方法不准确导致的；处理误差是由于数据处理过程中的错误；响应误差是由于受访者提供不准确信息；覆盖误差是由于样本未能完全覆盖总体。

案例研究

在 2000 年美国人口普查中，非抽样误差导致了对某些少数族裔人口的低估。这是由于覆盖误差和响应误差的结合。另一个例子是某市场调查公司在进行消费者偏好调查时，由于问卷设计不当，导致了测量误差，影响了调查结果的准确性。

常见问题

投资者在使用调查数据时，常常忽视非抽样误差的影响，误以为数据完全准确。常见的误解是认为只要样本足够大，所有误差都可以忽略。实际上，非抽样误差与样本大小无关，需要通过改进数据收集和处理方法来减少。