Fez algumas pesquisas, mas há alguns problemas. O que é o erro foram como esperava. No entanto, pensava que estava a fazer tudo corretamente. Então, qual é exatamente a razão para isso? Poderá ter cometido um erro de amostragem?
Se perguntar o que é o erro de amostragem, não tenha pressa porque será explicado extensivamente no resto do artigo, mas saiba uma coisa: o erro de amostragem é algo com que todas as pessoas estão familiarizadas no mundo da análise, e você, infelizmente, tenho de lidar com isso.
Comecemos pelo princípio: o que é o erro de amostragem?
Um erro de amostragem é um problema de investigação que surge quando uma população estudada não reflete realmente toda a população.
A principal razão para este erro padrão é que a amostra da população não é compatível com a população real em termos de diversidade e número. Embora os investigadores incluam uma margem de erro nos seus inquéritos, o erro amostral é sempre um problema com o qual têm de lidar.
Amostragem de tipos de erros em estudos de mercado
As empresas recorrem frequentemente à análise para chegar a uma posição melhor. No entanto, quando estas análises não são feitas com cuidado, podem provocar algumas imprecisões, como erros de amostragem. Os tipos de erros de amostragem mais frequentemente observados estão listados abaixo:
Amostragem de tipos de erros em estudos de mercado
Amostragem de tipos de erros em estudos de mercado
Seleção aleatória da população: Uma seleção aleatória da população pode deixar margem para erros, pois significa deixar o inquérito inteiramente ao acaso. Mas se o fizer sistematicamente, isto será chamado de amostragem sistemática, que é uma técnica decente.
Foco populacional errado: Este erro ocorre quando os investigadores selecionam uma população que consideram adequada para a investigação, mas é irrelevante para o propósito da investigação.
Disfarce toda a população:
Por exemplo, realizar uma pesquisa na Internet significa ignorar a população que não utiliza a Internet ou não a pode utilizar.
Erro da população voluntária: Tal como a seleção aleatória da população, sabe-se que os grupos de voluntários também afetam negativamente o resultado do inquérito.
Erro de tamanho da população: O tamanho da amostra pode ter de ser mantido grande ou pequeno, dependendo do foco da investigação. Se os investigadores não mantiverem este equilíbrio, encontrarão resultados errados.
Erro de viés de seleção: Este erro também ocorre quando o investigador seleciona a população a favor da investigação para comprovar a hipótese de investigação. Portanto, este método não reflete a realidade.
Exemplo do erro de amostragem
Um exemplo de erro de amostragem será aqui dado. No entanto, antes de mais, deve saber como calcular o erro amostral. Geralmente, pode utilizar programas de análise e inteligência artificial como calculadora de erros de amostragem, mas ainda assim pode ser útil conhecer a fórmula do erro de amostragem.
Erro de amostragem = Z x STD/Sqrt (N)
Z- é o z-score correspondente ao nível de confiança desejado (1,96 para um nível de confiança de 95%).
STD- é o desvio padrão da população.
N- é o tamanho da amostra.
Vamos ver se as propostas comerciais ou os contratos podem ser enviados diretamente para a lista de fax. O mais importante neste caso é a permissão. Ou seja, se qualquer outra organização Listas de fax empresarial ou indivíduo tiver listado o seu número de fax na lista de fax, poderemos enviar-lhes propostas comerciais ou contratos por fax. Mas se não derem permissão, não poderemos enviar propostas comerciais ou contratos por fax.
Erro de amostragem vs.
Os erros de amostragem não são os únicos erros estatísticos encontrados na investigação; também existem erros de não amostragem. Ambos afetam negativamente o resultado da pesquisa. Então, quais são exatamente as diferenças entre estes dois?
Os erros de amostragem são causados por problemas relacionados apenas com os parâmetros populacionais de pesquisa errados.
Muitas vezes, isto ocorre devido a enviesamentos de investigação, erros de medição e amostragem incorreta ou aleatória.
Os erros não amostrais são causados por outras partes da pesquisa. Existem mais tipos disto porque existem erros diferentes dependendo se a pesquisa envolve partes como a recolha de dados, a análise de dados e a interpretação de dados.
Exemplos de erros não amostrais são geralmente problemas como falta ou imprecisão de dados, inconsistência de análise ou codificação problemática, desenho incorreto do inquérito ou má qualidade das questões.
Como minimizar o erro de amostragem
Para que a investigação produza resultados precisos e fiáveis, a margem de erro deve ser bastante baixa. Esta margem de erro é geralmente considerada aceitável entre 5% e 3%. Assim, ao repetir um inquérito, o resultado deve ser mais ou menos o mesmo. Caso contrário, haverá um erro de amostragem, etc. Então, como deve tomar precauções contra este erro?
Como reduzir o erro de amostragem
Como reduzir o erro de amostragem
Aumentando o tamanho da amostra:
Quanto maior for a população que um estudo abrange, mais próximo da realidade estará. Porque um tamanho de amostra pequeno tem muitas desvantagens e, portanto, causa erros. A principal desvantagem
Alguns deles são a incapacidade de determinar diferenças entre grupos, o enviesamento do investigador e o be aware of and comply with erro de generalização.
Amostragem por conglomerados: A divisão da população-alvo do inquérito em grupos permite classificá-los mais facilmente e fazer as perguntas certas. Isto é muito útil porque não é apenas uma solução prática, mas também conhecida como uma solução económica.
Familiaridade com a população:
É fundamental que o investigador tenha conhecimento prévio sobre a população objeto da investigação. Isto garante que o inquérito está livre de perguntas aleatórias ou preparadas irregularmente. Melhora também o desempenho da análise em geral, permitindo uma melhor aob directory avaliação dos resultados.
Teste piloto: Finalmente, pode testar uma pesquisa num pequeno grupo ou região. É claro que isto pode mostrar um resultado que está longe do resultado da pesquisa, mas pode utilizar este método para determinar claramente o propósito e o método da sua pesquisa e resolver possíveis problemas de antemão.
Perguntas frequentes sobre o erro de amostragem
Nesta secção, pode encontrar facilmente o que lhe interessa e deseja aprender mais sobre o erro de amostragem.
Palavras finais
Como resultado, os erros de amostragem são erros enganadores na recolha e análise de dados para a população-alvo. É necessário evitar isso para que a sua pesquisa possa fornecer resultados precisos.
Este artigo explica a definição e os tipos de erros de amostragem com exemplos. Mostra também a fórmula de cálculo que pode utilizar para o erro de amostragem. A sua diferença em relação ao erro não amostral e como pode minimizar o erro amostral são explicadas. Assim, tem agora mais informação sobre o erro de amostragem.
