2022统计学考研|知识点梳理：数据的误差

数据的误差：

计数据的误差通常是指统计数据与客观现实之间的差距，误差的类型主要有抽样误差和非抽样误差两类。

(1)抽样误差：主要是指在用样本数据进行推断时所产生的随机误差。只存在于概率抽样中。这类误差通常是无法消除的，但事先可以进行控制和计算。

影响抽样误差大小的因素：

(a)抽样单位的数目。在其他条件不变的情况下，抽样单位的数目越多，抽样误差越小;反之，越大。这是因为随着样本数目的增多，样本结构越接近总体，抽样调查也就越接近全面调查，当样本扩大到总体时，则为全面调查，也就不存在抽样误差了。

(b)总体背研究标志的变异程度。在其他条件不变的情况下，总体标志的变异程度越小，抽样误差越小，反之，越大。抽样误差和总体标志的变异程度呈正比变化。这是因为总体的变异程度小，表示总体各单位标志值之间的差异小。则样本指标与总体指标之间的差异也可能小;如果总体各单位标志值相等，则标志变动度为零，样本指标等于总体指标，此时不存在抽样误差

(c)抽样方法的选择。重复抽样和非重复抽样的抽样误差大小不同。采用不重复抽样比采用重复抽样的抽样误差小

(d)抽样组织方式不同。采用不同的组织方式，会有不同的抽样误差，这是因为不同的抽样组织所抽中的样本，对于总体的代表性也不同，通常，常利用不同的抽样误差，作出判断各种抽样组织方式的比较标准。

(2)非抽样误差：主要包括：抽样框误差，回答误差、无回答误差、调查员误差;是调查过程中由于调查者或被调查者的人为因素所造成的误差。调查者所造成的误差主要有：调查方案中有关的规定或解释不明确导致的填报错误、抄录错误、汇总错误等;被调查者所造成的误差主要有：因人为因素干扰形成的有意虚报或瞒报调查数据。非抽样误差理论上是可以消除的。