2020年中级统计师《基础理论及相关知识》考点数据的误差

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考点：数据的误差

数据质量的好坏直接影响统计分析的结果，而数据的误差可以来自许多不同方面，调查误差就是指搜集数据的观测值与真实值之间的差异。调查误差可归纳为两大类：抽样误差与非抽样误差。

一、抽样误差

抽样误差(sampling error)是由于抽取样本的随机性所造成的样本值与总体值之问的差异，也称为代表性误差。抽样调查中之所以会出现这样一种误差是由于样本只是总体的一部分，它对总体的代表性存在局限性，从而会造成误差。在抽样调查中，抽样误差是不可避免的。然而在概率抽样中，抽样误差是能够计量且可以得到控制的。

抽样误差的大小取决于以下因素：第一，总体内部的差异程度。在其他条件不变时，总体内部差异越大，抽样误差就越大;反之，抽样误差就小。第二，样本容量的大小。在其他条件不变时，样本容量越大，抽样误差越小。抽样误差常会随着样本容量(samplesize，n)的增加而缩小，但在一定阶段后便稳定下来。第三，抽样的方式与方法。不同的抽样方法产生的抽样误差也有差异。相同条件下，重复抽样比不重复抽样的抽样误差要大，分层抽样的抽样误差要小于其他类型抽样方式的抽样误差。以上三个因素除第一个因素外，其余两个都是人为决定的。因此，抽样误差可以创造条件加以控制，这就大大提高了抽样调查的应用价值。

二、非抽样误差

非抽样误差(non-sampling error)是指除了抽样误差之外调查中因各种原因所引起的调查误差，通常认为是由于调查程序执行中的错误与不足引起的，它不仅出现在概率抽样和非概率抽样中，也出现在全面调查和非全面调查中，可能产生于调查方案设计、抽样设计、数据搜集、数据处理及分析等各个阶段与环节。抽样调查不能通过增大样本量加以控制，对调查结果的影响也非常大，甚至可能导致整个调查的失败。

与抽样误差相比，非抽样误差具有成因复杂、难以识别和测量、容易造成估计量有偏以及不可能随着样本量的增大而变小的特点。非抽样误差分为抽样框误差、应答误差、无回答误差和计量误差等。

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