代表性誤差

代表性誤差

代表性誤差,即“隨機誤差”。是指粗差全稱粗大誤差。在相同測量條件下的測量值序列中,超過中誤差3倍的測量誤差。粗差的存在將極大地影響測量成果的準確性和可靠性,在數據處理時必須予以剔除或縮減其影響。隨著測量手段的現代化和自動化,20世紀60年代末期已形成和逐漸發展研究粗差的誤差理論,包括粗差的分佈、傳播、估計和檢驗等。研究粗差已成為測量成果質量控制的一個主要內容。

代表性誤差的原因


其產生的原因主要有:
1、抽取樣本時沒有遵循隨機原則。
2、樣本結構與總體結構存在差異。
3、樣本容量不足等等。
這類誤差通常是無法消除的,但事先可以進行控制或計算。

代表性誤差的控制


代表性誤差即抽樣誤差客觀存在和不可避免性,並不意味著可以任其存在或對其無所作為,相反,對抽樣誤差的控制是十分必要的。減少抽樣誤差可以從以下幾個方面著手:
1、要準確選定抽樣方法
選擇正確的抽樣方法,有利於使抽取的樣本能真正代表總體,減少誤差。抽樣方法分為隨機抽樣和非隨機抽樣兩大類,每一類又分為很多具體方法。對抽樣方法的選擇,要根據調查目的和要求,以及調查所面臨的主客觀、內外部條件進行權衡選擇。一般條件下,隨機抽樣法具有更大的適應性。
2、要正確確定樣本數目
一般而言,樣本數與抽樣誤差呈反比關係,即樣本越大,抽樣誤差越小,反之亦然。但是,抽樣誤差又與調查總體中有關特徵差異有關。總體中差異越大,在同樣樣本數的條件下,誤差越大,總體中的差異越小,在同樣的樣本數的條件下,誤差越小。換言之,在確保同樣的差異誤差的前提下,如果總體中的差異大,則需抽取的樣本數應該大一些,反之亦然。所以,確定樣本數要綜合考慮對抽樣誤差的允許程度、總體的差異性和成本的要求等因素。
3、要加強對抽樣調查的組織領導,提高抽樣調查工作的質量
要以科學的態度對待抽樣,特別是要由專門人才,或經過嚴格培訓的人員承擔抽樣調查工作。抽樣方法要適當,工作程序要規範,嚴格按照所選用的抽樣方法的要求進行操作,確保整個抽樣工作科學合理。