Sampling error adalah kesalahan statistik yang terjadi ketika seorang analis tidak memilih sampel yang mewakili seluruh populasi data dan hasil yang ditemukan dalam sampel tidak mewakili hasil yang akan diperoleh dari seluruh populasi.
Demikian pula, Anda mungkin bertanya, apa kesalahan pengambilan sampel dengan contoh?
Kesalahan pengambilan sampel adalah perbedaan antara parameter populasi dan statistik sampel yang digunakan untuk memperkirakannya. Misalnya , perbedaan antara rata-rata populasi dan rata- rata sampel adalah kesalahan pengambilan sampel . Kesalahan pengambilan sampel terjadi karena sebagian, dan bukan seluruh populasi, yang disurvei.…
Demikian juga, mengapa kesalahan pengambilan sampel itu penting? Kesalahan proses pengambilan sampel terjadi karena peneliti menarik subjek yang berbeda dari populasi yang sama tetapi tetap saja subjek memiliki perbedaan individu. Hasil yang paling umum dari kesalahan pengambilan sampel adalah kesalahan sistematis dimana hasil dari sampel berbeda secara signifikan dari hasil dari seluruh populasi.
Selanjutnya, apa saja jenis kesalahan pengambilan sampel?
Kesalahan pengambilan sampel muncul karena dua alasan:
- Kesalahan sistematis atau bias atau Non-sampling – Ini muncul karena penggunaan prosedur dan teknik yang salah dalam membuat sampel dan kurangnya pengalaman dalam penelitian.
- Tidak sistematis atau tidak bias atau kesalahan pengambilan sampel – Ini muncul karena keterbatasan proses pengambilan sampel.
Apa itu sampling error dan bagaimana cara menguranginya?
Meningkatkan ukuran sampel : Kesalahan pengambilan sampel dapat dikurangi dengan meningkatkan ukuran sampel . Jika ukuran sampel n sama dengan ukuran populasi N, maka kesalahan pengambilan sampel adalah nol. Dengan demikian semua kelompok terwakili dalam sampel dan kesalahan pengambilan sampel berkurang . Metode ini disebut stratified-random sampling .