Kesalahan non-sampling mengacu pada kesalahan yang muncul dari hasil pengumpulan data, yang menyebabkan data berbeda dari nilai sebenarnya. Ini berbeda dengan kesalahan pengambilan sampel, yaitu perbedaan antara nilai sampel. Variabel Acak Variabel acak (variabel stokastik) adalah jenis variabel dalam statistik yang kemungkinan nilainya bergantung pada hasil dari fenomena acak tertentu dan nilai universal yang mungkin dihasilkan. dari ukuran sampel yang terbatas.
Kesalahan non-pengambilan sampel bisa datang dalam berbagai bentuk, termasuk kesalahan non-respons, kesalahan pengukuran, kesalahan pewawancara, kesalahan penyesuaian, dan kesalahan pemrosesan.
Mekanika Kesalahan Non-Sampling
Kesalahan non-pengambilan sampel dapat muncul ketika sampel atau seluruh populasi (sensus) diambil. Itu terbagi dalam dua kategori:
1. Kesalahan acak
Kesalahan acak adalah kesalahan yang tidak dapat dipertanggungjawabkan dan terjadi begitu saja. Dalam studi statistik, diyakini bahwa setiap kesalahan acak mengimbangi satu sama lain, secara umum, sehingga tidak terlalu diperhatikan.
2. Kesalahan sistematis
Kesalahan sistematis memengaruhi sampel penelitian dan, akibatnya, sering kali membuat data yang tidak berguna. Kesalahan sistematis konsisten dan berulang, sehingga pembuat penelitian harus sangat berhati-hati untuk mengurangi kesalahan tersebut.
Kesalahan non-sampling dapat terjadi dari beberapa aspek studi. Kesalahan non-pengambilan sampel yang paling umum termasuk kesalahan dalam entri data, pertanyaan bias dan pengambilan keputusan, non-tanggapan, informasi palsu, dan analisis yang tidak tepat.
Jenis Kesalahan Non-Sampling
Ada beberapa jenis kesalahan non-pengambilan sampel, termasuk:
1. Kesalahan non-respons
Kesalahan non-respons disebabkan oleh perbedaan antara orang yang memilih berpartisipasi dengan orang yang tidak berpartisipasi dalam survei tertentu. Dengan kata lain, itu ada ketika orang diberi pilihan untuk berpartisipasi tetapi memilih untuk tidak, oleh karena itu, hasil survei mereka tidak dimasukkan ke dalam data.
2. Kesalahan pengukuran
Kesalahan pengukuran mengacu pada semua kesalahan yang berkaitan dengan pengukuran setiap unit pengambilan sampel, bukan kesalahan yang berkaitan dengan cara pemilihannya. Kesalahan sering muncul ketika ada pertanyaan yang membingungkan, data berkualitas rendah karena kelelahan pengambilan sampel (mis., Seseorang lelah melakukan survei), dan alat ukur berkualitas rendah.Tingkat Pengukuran Dalam statistik, tingkat pengukuran adalah klasifikasi yang berhubungan nilai-nilai yang diberikan ke variabel satu sama lain. Dengan kata lain, level.
3. Kesalahan pewawancara
Kesalahan pewawancara terjadi ketika pewawancara (atau administrator) membuat kesalahan saat merekam tanggapan. Dalam penelitian kualitatif, pewawancara dapat mengarahkan responden untuk menjawab dengan cara tertentu. Dalam penelitian kuantitatif, pewawancara dapat mengajukan pertanyaan dengan cara yang berbeda, yang mengarah pada hasil akhir yang berbeda.
4. Kesalahan penyesuaian
Kesalahan penyesuaian menggambarkan situasi di mana analisis data menyesuaikannya sedemikian rupa sehingga tidak sepenuhnya akurat. Bentuk kesalahan penyesuaian meliputi kesalahan pembobotan data, pembersihan data, dan imputasi.
5. Kesalahan pemrosesan
Kesalahan pemrosesan muncul ketika ada masalah dengan pemrosesan data yang menyebabkan beberapa jenis kesalahan. Contohnya adalah jika data dimasukkan salah atau jika file data rusak.
Kesalahan Sampling vs. Kesalahan Non-Sampling
Seringkali, kesalahan pengambilan sampel dan kesalahan non-pengambilan sampel digunakan dalam konteks yang serupa, tetapi ada beberapa perbedaan penting antara kedua konsep tersebut. Mereka termasuk:
1. Kesalahan pengambilan sampel dapat muncul bahkan ketika tidak ada kesalahan yang jelas dibuat, sebagai kebalikan dari kesalahan non-pengambilan sampel, yang muncul saat kesalahan terjadi.
2. Kesalahan pengambilan sampel terjadi ketika sampel tidak mewakili kebenaran universal, sedangkan kesalahan non-pengambilan sampel khusus untuk desain studi tertentu.
3. Kesalahan pengambilan sampel dapat sangat dikurangi dengan bertambahnya ukuran pengambilan sampel, tetapi kesalahan non-pengambilan sampel memerlukan proses yang lebih metodis untuk mengurangi.
4. Kesalahan pengambilan sampel sering disebabkan oleh faktor internal, sedangkan kesalahan non-pengambilan sampel disebabkan oleh faktor eksternal yang tidak sepenuhnya terkait dengan survei, studi, atau sensus.
Bagaimana Mengurangi Kesalahan
Mengurangi kesalahan non-pengambilan sampel tidak mudah dicapai seperti mengurangi kesalahan pengambilan sampel. Dengan kesalahan pengambilan sampel, Anda dapat mengurangi risiko kesalahan hanya dengan meningkatkan ukuran sampel. Ini tidak akan berfungsi untuk kesalahan non-pengambilan sampel, yang seringkali sangat sulit untuk dideteksi dan dihilangkan (kecuali jika pertimbangan yang sangat metodis diberikan kepada sumber kesalahan).
Untuk secara efektif mengurangi kesalahan non-sampling, pertimbangan yang sangat hati-hati harus diambil oleh mereka yang merancang studi untuk memastikan keabsahan hasil. Dengan demikian, seorang peneliti dapat merancang mekanisme ke dalam penelitian untuk mengurangi kesalahan, sementara selanjutnya tidak memasukkan kesalahan lain.
Misalnya, seorang peneliti dapat membayar bonus kepada individu tersebut tergantung pada keakuratan entri data mereka, atau mereka dapat memfilmkan semua wawancara untuk memastikan bahwa pewawancara tetap pada topik dan naskah.
Sumber daya tambahan
Keuangan adalah penyedia resmi Sertifikasi Perbankan & Analis Kredit (CBCA) ™ CBCA ™ Akreditasi Perbankan & Analis Kredit Bersertifikat (CBCA) ™ adalah standar global untuk analis kredit yang mencakup keuangan, akuntansi, analisis kredit, analisis arus kas, model perjanjian, pembayaran kembali pinjaman, dan banyak lagi. program sertifikasi, yang dirancang untuk mengubah siapa pun menjadi analis keuangan kelas dunia.
Untuk membantu Anda menjadi analis keuangan kelas dunia dan memajukan karier Anda hingga mencapai potensi maksimal, sumber daya tambahan ini akan sangat membantu:
- Cluster Sampling Cluster Sampling Dalam statistik, cluster sampling adalah metode pengambilan sampel di mana seluruh populasi penelitian dibagi menjadi homogen eksternal tetapi internal
- Parameter Parameter Parameter adalah komponen yang berguna dari analisis statistik. Ini mengacu pada karakteristik yang digunakan untuk menentukan populasi tertentu. Itu sudah biasa
- Bias Pemilihan Sampel Bias Pemilihan Sampel Bias pemilihan sampel adalah bias yang dihasilkan dari kegagalan untuk memastikan pengacakan yang tepat dari sampel populasi. Kelemahan pemilihan sampel
- Kesalahan Tipe I Kesalahan Tipe I Dalam pengujian hipotesis statistik, kesalahan tipe I pada dasarnya adalah penolakan hipotesis nol yang sebenarnya. Kesalahan tipe I juga dikenal sebagai salah
