Apa itu Kesalahan Non-Sampling?
Kesalahan non-sampling adalah istilah statistik yang mengacu pada kesalahan yang dihasilkan selama pengumpulan data, menyebabkan data berbeda dari nilai sebenarnya. Kesalahan non-sampling berbeda dari kesalahan pengambilan sampel. Kesalahan pengambilan sampel terbatas pada perbedaan antara nilai sampel dan nilai semesta yang muncul karena ukuran sampel terbatas. (Seluruh alam semesta tidak dapat dijadikan sampel dalam survei atau sensus.)
Pengambilan Kunci
- Kesalahan non-sampling adalah istilah yang digunakan dalam statistik yang mengacu pada kesalahan yang terjadi selama pengumpulan data, menyebabkan data berbeda dari nilai sebenarnya. Kesalahan non-sampling mengacu pada kesalahan acak atau sistematis, dan kesalahan ini dapat menjadi tantangan untuk ditemukan dalam survei, sampel, atau sensus. Kesalahan non-sampling sistematis lebih buruk daripada kesalahan non-sampling acak karena kesalahan sistematis dapat mengakibatkan studi, survei atau sensus harus dihapuskan. Semakin tinggi jumlah kesalahan, semakin tidak dapat diandalkan informasinya. Ketika kesalahan non-sampling terjadi, tingkat bias dalam penelitian atau survei meningkat.
Kesalahan pengambilan sampel dapat terjadi bahkan ketika tidak ada kesalahan dalam bentuk apa pun. "Kesalahan" hasil dari fakta bahwa data dalam sampel tidak mungkin cocok dengan data di alam semesta dari mana sampel diambil. "Kesalahan" ini dapat diminimalkan dengan meningkatkan ukuran sampel.
Kesalahan non-sampling mencakup semua perbedaan lainnya, termasuk yang muncul dari teknik pengambilan sampel yang buruk.
Bagaimana Kesalahan Non-Sampling Bekerja
Kesalahan non-sampling dapat terjadi dalam sampel dan sensus di mana seluruh populasi disurvei. Kesalahan non-sampling termasuk dalam dua kategori: acak dan sistematis.
Kesalahan acak diyakini saling mengimbangi dan oleh karena itu, paling sering, menjadi perhatian kecil. Kesalahan sistematik, di sisi lain, mempengaruhi seluruh sampel dan karenanya menghadirkan masalah yang lebih signifikan. Kesalahan acak, umumnya, tidak akan menghasilkan scrapping sampel atau sensus, sedangkan kesalahan sistematis kemungkinan besar akan membuat data yang dikumpulkan tidak dapat digunakan.
Kesalahan non-sampling disebabkan oleh faktor eksternal daripada masalah dalam survei, studi, atau sensus.
Ada banyak cara kesalahan non-sampling dapat terjadi. Sebagai contoh, kesalahan non-sampling dapat mencakup tetapi tidak terbatas pada, kesalahan entri data, pertanyaan survei yang bias, pemrosesan / pengambilan keputusan yang bias, non-tanggapan, kesimpulan analisis yang tidak tepat, dan informasi palsu yang diberikan oleh responden.
Pertimbangan Khusus
Meskipun peningkatan ukuran sampel dapat membantu meminimalkan kesalahan pengambilan sampel, itu tidak akan berdampak pada pengurangan kesalahan non-pengambilan sampel. Ini karena kesalahan non-sampling seringkali sulit dideteksi, dan hampir tidak mungkin untuk menghilangkannya.
Kesalahan non-sampling mencakup kesalahan non-respons, kesalahan cakupan, kesalahan wawancara, dan kesalahan pemrosesan. Kesalahan cakupan akan terjadi, misalnya, jika seseorang dihitung dua kali dalam survei, atau jawaban mereka digandakan pada survei. Jika pewawancara bias dalam pengambilan sampel mereka, kesalahan non-sampling akan dianggap sebagai kesalahan pewawancara.
Selain itu, sulit untuk membuktikan bahwa responden dalam survei memberikan informasi palsu — entah karena kesalahan atau sengaja. Either way, informasi yang salah yang diberikan oleh responden dihitung sebagai kesalahan non-sampling dan mereka digambarkan sebagai kesalahan respons.
Kesalahan teknis ada di kategori yang berbeda. Jika ada entri terkait data — seperti koding, pengumpulan, entri, atau pengeditan — mereka dianggap memproses kesalahan.
