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代表性误差存在于部分单位资料推算总体指标调查中。
定义:
代表性误差,即“随机误差”。是指粗差全称粗大误差。在相同测量条件下的测量值序列中,超过中误差3倍的测量误差。粗差的存在将极大地影响测量成果的准确性和可靠性,在数据处理时必须予以剔除或缩减其影响。
随着测量手段的现代化和自动化,20世纪60年代末期已形成和逐渐发展研究粗差的误差理论,包括粗差的分布、传播、估计和检验等。研究粗差已成为测量成果质量控制的一个主要内容。
代表性误差的原因:
1、抽取样本时没有遵循随机原则。
2、样本结构与总体结构存在差异。
3、样本容量不足等等。
这类误差通常是无法消除的,但事先可以进行控制或计算。
代表性误差的控制:
1、要准确选定抽样方法。
选择正确的抽样方法,有利于使抽取的样本能真正代表总体,减少误差。抽样方法分为随机抽样和非随机抽样两大类,每一类又分为很多具体方法。
对抽样方法的选择,要根据调查目的和要求,以及调查所面临的主客观、内外部条件进行权衡选择。一般条件下,随机抽样法具有更大的适应性。
2、要正确确定样本数目。
一般而言,样本数与抽样误差呈反比关系,即样本越大,抽样误差越小,反之亦然。但是,抽样误差又与调查总体中有关特征差异有关。总体中差异越大,在同样样本数的条件下,误差越大,总体中的差异越小,在同样的样本数的条件下,误差越小。
换言之,在确保同样的差异误差的前提下,如果总体中的差异大,则需抽取的样本数应该大一些,反之亦然。所以,确定样本数要综合考虑对抽样误差的允许程度、总体的差异性和成本的要求等因素。
3、要加强对抽样调查的组织领导,提高抽样调查工作的质量。
要以科学的态度对待抽样,特别是要由专门人才,或经过严格培训的人员承担抽样调查工作。抽样方法要适当,工作程序要规范,严格按照所选用的抽样方法的要求进行操作,确保整个抽样工作科学合理。
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