22考研统计学知识点梳理:数据的误差

2021/1/15 10:42:08 来源: 网络
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  数据的误差:

  计数据的误差通常是指统计数据与客观现实之间的差距,误差的类型主要有抽样误差和非抽样误差两类。

  (1)抽样误差:主要是指在用样本数据进行推断时所产生的随机误差。只存在于概率抽样中。这类误差通常是无法消除的,但事先可以进行控制和计算。

  影响抽样误差大小的因素:

  (a)抽样单位的数目。在其他条件不变的情况下,抽样单位的数目越多,抽样误差越小;反之,越大。这是因为随着样本数目的增多,样本结构越接近总体,抽样调查也就越接近全面调查,当样本扩大到总体时,则为全面调查,也就不存在抽样误差了。

  (b)总体背研究标志的变异程度。在其他条件不变的情况下,总体标志的变异程度越小,抽样误差越小,反之,越大。抽样误差和总体标志的变异程度呈正比变化。这是因为总体的变异程度小,表示总体各单位标志值之间的差异小。则样本指标与总体指标之间的差异也可能小;如果总体各单位标志值相等,则标志变动度为零,样本指标等于总体指标,此时不存在抽样误差

  (c)抽样方法的选择。重复抽样和非重复抽样的抽样误差大小不同。采用不重复抽样比采用重复抽样的抽样误差小

  (d)抽样组织方式不同。采用不同的组织方式,会有不同的抽样误差,这是因为不同的抽样组织所抽中的样本,对于总体的代表性也不同,通常,常利用不同的抽样误差,作出判断各种抽样组织方式的比较标准。

  (2)非抽样误差:主要包括:抽样框误差,回答误差、无回答误差、调查员误差;是调查过程中由于调查者或被调查者的人为因素所造成的误差。调查者所造成的误差主要有:调查方案中有关的规定或解释不明确导致的填报错误、抄录错误、汇总错误等;被调查者所造成的误差主要有:因人为因素干扰形成的有意虚报或瞒报调查数据。非抽样误差理论上是可以消除的。

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