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Errore Rappresentante |
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Rappresentante di errori casuali si riferisce principalmente alla errore globale nei dati estrapolati generati dal campione. Teoricamente, tale errore è inevitabile, ma può essere calcolato e controllato. Motivo errore Rappresentante Principalmente le sue cause sono: 1, non ha seguito i principi di campioni casuali. 2, vi è una differenza nella struttura e la struttura complessiva del campione. 3, dimensione del campione inadeguata, e così via. Tali errori di solito non possono essere eliminati, ma possono essere controllati o calcolati in anticipo.Controllo degli errori Rappresentante Errore di campionamento rappresentativo di errore che esiste oggettivamente e inevitabilità, non significa che qualsiasi del suo presente o la sua inerzia, al contrario, per il controllo di errore di campionamento è molto necessaria. Ridurre l'errore di campionamento può essere da i seguenti aspetti: 1, per essere metodo di campionamento esatto selezionato Selezionare i metodi di campionamento corretti, campioni prelevati a favore di rendere realmente rappresentativo della popolazione e ridurre gli errori. Metodo di campionamento casuale è diviso in due grandi categorie di campionamento non casuale, ogni categoria è ulteriormente suddivisa in molti metodi specifici. La scelta del metodo di campionamento, da pesare contro la finalità e le esigenze dei selezionati secondo il sondaggio, così come i volti di indagine soggettiva e oggettiva, condizioni interne ed esterne. In condizioni normali, il metodo di campionamento casuale ha una maggiore adattabilità. 2, il numero di campioni possano essere adeguatamente identificati In generale, il numero di campioni e l'errore di campionamento è rapporto inversamente proporzionale, che più grande è il campione, l'errore di campionamento è più piccolo, e viceversa. Tuttavia, errore di campionamento e con le differenze caratteristiche per quanto riguarda l'indagine globale. In generale, maggiore è la differenza, il numero di campioni nelle stesse condizioni, maggiore è l'errore, più piccola è la differenza complessiva del numero di campioni nelle stesse condizioni, minore è l'errore. In altre parole, per assicurare che la stessa differenza di errore con la premessa che se una grande differenza nel numero complessivo di campioni devono essere disegnata più grande, e viceversa. Pertanto, per determinare il numero di campioni da prendere in considerazione per il grado di errore di campionamento è consentito, le differenze complessive e le esigenze di costo e di altri fattori. 3, per rafforzare l'organizzazione e la leadership della rilevazione campionaria, un'indagine a campione per migliorare la qualità del lavoro Per un atteggiamento scientifico nei confronti del campione, soprattutto per la competenza o personale addestrato intraprendere un lavoro di indagine campionaria. Metodi di campionamento dovrebbero essere procedure appropriate devono essere standardizzati in stretta conformità con i requisiti della operazione di campionamento selezionata, in modo che l'intera opera di campionamento scientifico e razionale. [1] |
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