Vad är bortfallet vid mättnngen

Det är till exempel möjligt att personer som deltar i frågorna svarar lättare än mindre intresserade personer. Således påverkar förluster socialt svaga människor, vilket kan vara svårt att uppnå. För att statistiken inte ska förvrängas bör de ungdomar som svarade representera dubbelt så många ungdomar jämfört med alla respondenter. Du kan inte veta hur de skulle svara. Det finns slumpmässiga fel som förändras beroende på tillfällighet, och det finns systematiska fel som snedvrider resultaten.

Justering för förlust är det viktigt att minska förlustbeloppet. Detta problem kan lösas, till exempel genom att locka ett urval med tillräcklig krympning, men det finns stora svårigheter: - det riktigt allvarliga problemet är att vi tappar kontrollen över hur de som deltar i undersökningen utvecklas. Den allmänna metoden kallas viktkompensation eller transformation.

Statistiska metoder för att utvärdera ett fenomen i en befolkning kräver att du har svar från alla personer i urvalet. Därför misslyckas svar förmodligen oftare från personer utan jobb.

Felkällor är faktorer som orsakar missvisande resultat i en undersökning eller ett experiment.

Några av de felkällor man bör tänka på vid analysen av undersökningen är svarsbortfallet, felaktigt i fyllda formulär, otydligt formulerade frågor och andra olika mätfel som bidrar till ett urvalsfel, alltså att undersöknings resultat i stickprovet inte motsvarar resultatet för hela populationen.

Vi går igenom felkällorna urvalsfel, stickprovsstorlek, bortfall, mätfel och tolkningsfel.

Det här är den information som vi behöver för att göra en korrekt bedömning av statistiken. Urvalsfel kan leda till osäkra resultat, tänk dig att du måste mäta sysselsättningen i befolkningen. Men förluster förekommer fortfarande, och då kan olika åtgärder genomföras för att minska effekterna av bortfall på statistiken. Vi kan inte anta att alla har samma sannolikhet för ett svar.

Då riskerar statistiken att vara vilseledande,"förvrängd". När du beräknar sysselsättningen i befolkningen baserat på de svar du får finns det en risk att du överskattar den. I beräkningen innebär detta kompensation för frånkoppling, vilket ger ungdomarnas svar dubbla vikten. De som svarar kan ha missförstått frågan eller av andra skäl inte ge rätt svar.

På grund av urvalsfel kan det uppskattade antalet arbetande personer visa sig vara detsamma eftersom det kan falla för lågt. Hur bestäms det slumpmässigt när valet dras. Problemen med förlusten av Gustaf Strandell är metodens statistik och avdelningschefen för individer och hushåll av metoden: - problemet med cutoff är att antalet respondenter blir mindre än planerat.

Detta innebär att den slumpmässiga osäkerheten är större, vilket ger sämre noggrannhet på grund av ett bredare osäkerhetsintervall. Förlusten leder således till uppskattningar av bias bias och kan vara en allvarlig felkälla i vissa studier. Vi kan kontrollera sannolikheten för att gå med i valet av varje objekt, men inte deras sannolikhet att svara.

Å andra sidan tenderar bortfall att orsaka ett systematiskt fel. Mätfel är relaterade till de svar du får på frågor som kan vara vaga eller felaktiga. Detta innebär att klippning orsakar en konstant tendens till förvrängning och att de olika felen inte matar ut varandra. Detta är en metod som fungerar bra om svarstrenderna är ungefär desamma för objekten i de strategiska urvalsgrupperna som används.

Urvalsfel är av typen slumpmässiga fel. Olika typer av fel uppstår på olika sätt. Låt oss till exempel säga att endast hälften svarade inom skiktet bestående av ungdomar.