Sai số ngoài chọn mẫu (Non-Sampling Error) là gì?

Sai số ngoài chọn mẫu

Khái niệm

Sai số ngoài chọn mẫu trong tiếng Anh là Non-Sampling Error.

Sai số ngoài chọn mẫu là thuật ngữ thống kê chỉ những sai số xảy ra trong quá trình thu thập dữ liệu, khiến cho dữ liệu khác với giá trị thực. Sai số ngoài chọn mẫu đề cập đến các sai số ngẫu nhiên hoặc sai số hệ thống; và các sai số này có thể khó phát hiện trong một cuộc khảo sát, mẫu hoặc điều tra dân số.

Sai số ngoài chọn mẫu khác với sai số chọn mẫu. Sai số chọn mẫu là sai số thống kê xảy ra khi nhà phân tích không chọn mẫu đại diện cho toàn bộ tổng thể dữ liệu, và kết quả tìm thấy trong mẫu không đại diện cho kết quả sẽ thu được từ tổng thể.

Sai số ngoài chọn mẫu có thể xảy ra ở tất cả các cuộc điều tra. Sai số chọn mẫu chỉ xảy ra trong điều tra chọn mẫu.

Sai số chọn mẫu có thể xảy ra ngay cả khi không có nhà phân tích không mắc bất kì lỗi nào. "Sai số" xuất phát từ thực tế là dữ liệu trong một mẫu không thể khớp hoàn hảo với dữ liệu trong tổng thể. Sai số chọn mẫu có thể được giảm thiểu bằng cách tăng kích thước mẫu.

Sai số ngoài chọn mẫu là những sai số xuất phát từ các nguyên nhân khác, bao gồm cả sai số phát sinh từ kĩ thuật chọn mẫu kém.

Hiểu thêm về sai số chọn mẫu

Sai số ngoài chọn mẫu có hai loại: ngẫu nhiên và có hệ thống.

Sai số ngẫu nhiên được cho là bù trừ cho nhau và thường ít được quan tâm. Các lỗi hệ thống ảnh hưởng đến toàn bộ mẫu và do đó là một vấn đề nghiêm trọng hơn. Các sai số ngẫu nhiên nói chung sẽ không dẫn đến việc loại bỏ toàn bộ một mẫu hoặc một cuộc điều tra dân số, trong khi đó một lỗi hệ thống rất có thể sẽ khiến dữ liệu được thu thập trở thành không sử dụng được.

Có rất nhiều nguyên nhân khiến sai số ngoài lấy mẫu có thể xảy ra. Ví dụ: sai số ngoài lấy mẫu có xảy ra do lỗi nhập dữ liệu, câu hỏi khảo sát sai lệch, xử lý / ra quyết định sai lệch, không phản hồi, kết luận phân tích không phù hợp và thông tin người trả lời cung cấp là sai.

Lưu ý về sai số ngoài chọn mẫu

Tăng kích thước mẫu có thể giúp giảm thiểu sai số chọn mẫu, nhưng không có tác dụng gì trong việc giảm các sai số ngoài chọn mẫu. Điều này là do sai số ngoài chọn mẫu thường rất khó phát hiện và hầu như không thể loại bỏ.

Sai số ngoài chọn mẫu bao gồm lỗi không phản hồi, lỗi phỏng vấn và lỗi xử lí. Ví dụ, sai số ngoài chọn mẫu sẽ xảy ra nếu câu trả lời của một lần bị trùng lặp trong cuộc khảo sát. Nếu người phỏng vấn có định kiến trong việc lấy mẫu, sai số ngoài chọn mẫu sẽ được coi là lỗi của người phỏng vấn.

(Tham khảo:  Sampling Error, Investopedia; "Điều tra chọn mẫu", topica.edu.vn)

Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2025 (Vietnam Investment Forum 2025) với chủ đề “Khai thông & Bứt phá” do trang TTĐT tổng hợp VietnamBiz, Việt Nam Mới tổ chức sẽ diễn ra vào ngày 8/11/2024 tại GEM CENTER, TP HCM.

Sự kiện quy tụ giới chuyên gia cao cấp trong lĩnh vực đầu tư, tài chính là các nhà làm chính sách, CEO, CFO, CIO các ngân hàng, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư, công ty bất động sản, các hãng xếp hạng, công ty cung cấp dữ liệu và hàng trăm nhà đầu tư có kinh nghiệm lâu năm trên thị trường chứng khoán và bất động sản.

Diễn đàn hứa hẹn mang lại không gian để các chuyên gia bàn luận về các xu hướng đầu tư mới, các góc nhìn chiến lược, mở ra nhiều ý tưởng đầu tư phù hợp cho giai đoạn mới. Đồng thời tạo cơ hội gặp gỡ, kết nối giữa nhà đầu tư và các đối tác tiềm năng trên thị trường.

Thông tin chi tiết chương trình: https://event.vietnambiz.vn/