Bagaimana Mengurangkan Ralat Sampel

Posted on
Pengarang: Randy Alexander
Tarikh Penciptaan: 23 April 2021
Tarikh Kemas Kini: 17 November 2024
Anonim
Cara Perhitungan rambat ralat
Video.: Cara Perhitungan rambat ralat

Kesalahan pensampelan adalah perbezaan rawak antara ciri-ciri populasi sampel dan populasi umum. Sebagai contoh, kajian kehadiran pada mesyuarat bulanan menunjukkan kadar purata 70 peratus. Kehadiran di beberapa mesyuarat tentu akan menjadi lebih rendah untuk sebahagian daripada orang lain. Kesimpulannya ialah ketika anda boleh menghitung jumlah orang yang menghadiri setiap mesyuarat, apa yang sebenarnya berlaku dari segi kehadiran pada satu mesyuarat tidak sama dengan apa yang berlaku pada mesyuarat yang akan datang, walaupun peraturan atau probabiliti yang mendasarinya sama. Kekunci untuk meminimumkan kesilapan persampelan adalah pelbagai pemerhatian dan sampel yang lebih besar.

    Kurangkan potensi bias dalam pemilihan sampel melalui persampelan rawak. Pensampelan rawak bukanlah persampelan yang tidak sembuh tetapi sebaliknya adalah pendekatan sistematik untuk memilih sampel. Sebagai contoh, sampel rawak populasi pesalah muda dijana dengan memilih nama dari senarai ke temuduga. Sebelum melihat senarai itu, penyelidik mengenal pasti bahawa pesalah muda akan ditemuduga sebagai orang yang namanya muncul pertama, ke-10, ke-20, ke-30, ke-40 dan sebagainya, dalam senarai.

    Pastikan sampel mewakili penduduk dengan melaksanakan protokol stratifikasi. Sebagai contoh, jika anda mempelajari tabiat minum pelajar universiti, anda mungkin mengharapkan perbezaan antara pelajar persaudaraan dan pelajar bukan persaudaraan. Memisahkan sampel anda ke kedua-dua strata pada peringkat awal mengurangkan kemungkinan untuk ralat pensampelan.

    Gunakan saiz sampel yang lebih besar. Apabila saiznya bertambah, sampel menjadi semakin dekat dengan populasi sebenar, dengan itu mengurangkan kemungkinan penyimpangan daripada populasi sebenar. Sebagai contoh, purata sampel 10 berbeza-beza lebih daripada purata sampel sebanyak 100. Contoh yang lebih besar, bagaimanapun, melibatkan kos yang lebih tinggi.

    Ulangi kajian anda dengan mengambil pengukuran yang sama berulang kali, menggunakan lebih daripada satu subjek atau berbilang kumpulan, atau dengan melakukan pelbagai kajian. Replikasi membolehkan anda merapikan kesilapan pensampelan.