什么是采样错误？
抽样误差是一种统计误差，当分析人员没有选择代表整个数据总体的样本并且在样本中找到的结果并不代表将从整个总体中获取的结果时，就会发生统计误差。 抽样是通过从较大的总体中选择多个观察值进行的分析，并且选择可能会产生抽样误差和非抽样误差。
重要要点
- 抽样误差是一种统计误差，当分析人员未选择代表整个数据总体的样本时发生，因此在样本中发现的结果并不代表将从整个总体中获得的结果。通过随机选择样本和/或增加观察数量。
了解采样错误
抽样误差是由于样本不代表总体或以某种方式存在偏差而导致的采样值与实际总体值之间的偏差。 即使是随机样本也将具有一定的采样误差，因为它只是从中抽取样本的近似值。
当样本数量增加时，也可以通过确保样本充分代表整个群体来消除抽样误差。 例如，假设XYZ公司提供了一项基于订阅的服务，该服务允许消费者每月支付一定费用以通过网络流式传输视频和其他节目。
该公司希望对每周至少看10个小时的节目并付费购买现有视频流服务的房主进行调查。 XYZ希望确定对低价订阅服务感兴趣的人口百分比。 如果XYZ不仔细考虑采样过程，则可能会发生几种类型的采样错误。
采样误差示例
总体规格错误意味着XYZ无法理解样本中应包含的特定类型的消费者。 例如，如果XYZ创造了15到25岁之间的人群，那么其中许多消费者就不会决定是否购买视频流服务，因为他们不能全职工作。 另一方面，如果XYZ汇总了做出购买决定的在职成年人的样本，则该组中的消费者可能每周不会观看10个小时的视频节目。
选择错误还会导致样本结果失真，一个常见的例子是仅依赖一小部分立即做出回应的调查。 如果XYZ努力跟进最初没有回应的消费者，则调查结果可能会改变。 此外，如果XYZ排除没有立即做出回应的消费者，则样本结果可能无法反映整个人群的偏好。
考虑非采样误差
XYZ还希望避免由人为错误（例如调查过程中的错误）引起的非采样错误。 如果一组消费者每周只观看五个小时的视频节目，并且包含在调查中，那么该决定就是非采样错误。 提出有偏见的问题是另一种错误。
