Was ist Stichprobenverzerrung in der Statistik?
Was ist Stichprobenverzerrung in der Statistik?

Video: Was ist Stichprobenverzerrung in der Statistik?

Video: Statistik einfach erklärt Folge 3 - Teil -und Vollerhebung/Bias, Verzerrung 2022, September
Anonim

In Statistiken, Stichprobenverzerrung ist ein Voreingenommenheit in denen a Stichprobe wird so gesammelt, dass einige Mitglieder der Zielpopulation einen niedrigeren Probenahme Wahrscheinlichkeit als andere.

Die Leute fragen auch, was die Stichprobenverzerrung verursacht.

Eine häufige Ursache für Stichprobenverzerrung liegt im Design der Studie oder im Datenerhebungsverfahren, die beide die Erhebung von Daten von bestimmten Klassen oder Einzelpersonen oder unter bestimmten Bedingungen begünstigen oder ablehnen können. Abbildung 1: Mögliche Quellen von Voreingenommenheit bei der Auswahl von a. auftreten Stichprobe von einer Bevölkerung.

Was sind neben dem oben genannten Sampling-Fehler und Sampling-Bias? Sampling-Bias ist eine mögliche Quelle für Stichprobenfehler, wo in der Stichprobe wird so gewählt, dass es weniger wahrscheinlich ist, dass einige Personen in die Stichprobe als andere. Es führt zu Stichprobenfehler die entweder eine positive oder negative Prävalenz haben. Eine solche Fehler kann als systematisch angesehen werden Fehler.

Was sind dementsprechend die 4 Arten von Bias?

4 Haupttypen von Verzerrungen in der Forschung und wie man sie vermeidet

  • Sampling-Bias. In der Welt der Marktforschung und Umfragen ist Stichprobenverzerrung ein Fehler im Zusammenhang mit der Auswahl der Umfrageteilnehmer.
  • Non-Response-Bias.
  • Antwortverzerrung.
  • Voreingenommenheit bei der Fragereihenfolge.

Welche Arten von Verzerrungen gibt es in der Statistik?

Die wichtigsten statistischen Bias-Typen

  • Auswahlfehler.
  • Voreingenommenheit bei der Selbstauswahl.
  • Voreingenommenheit erinnern.
  • Beobachter-Bias.
  • Überlebensvoreingenommenheit.
  • Variabler Bias weggelassen.
  • Ursache-Wirkungs-Bias.
  • Voreingenommenheit bei der Finanzierung.

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