Jak Naprawić Błędy Próbkowania Bez Prawdopodobieństwa Lub Błędu

Oto kilka prostych technik, które pomogą Ci usunąć lub nawet poprawić problem z próbkowaniem bez szans i stronniczości.

Zatwierdzone

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj oprogramowanie
  • Krok 2: Otwórz i kliknij przycisk „Przywróć”
  • Krok 3: Wybierz kopię zapasową, z której chcesz przywrócić, i postępuj zgodnie z instrukcjami
  • Pobierz oprogramowanie, które naprawi Twój komputer, klikając tutaj.

    Powiązany wskaźnik błędu informacyjnego to stopień błędu związanego z wynikami badań pieśni. Wyższy poziom błędu w odniesieniu do czystych statystyk oznacza mniejsze prawdopodobieństwo uzależnienia od wyników badań rynkowych lub artykułów, tj. E.

    Dostępne jutro (czwartek, 22 stycznia) otrzymane od 14:00. Będę brał udział (z Jane Tung, Bremer, John Nancy Brigham i/lub Steve Mossup) w internetowym temacie głównego tematu, moderowanym od czasu Annie Pettit.

    Większość reklamodawców wie, że generowanie stronniczości za pomocą przydatnych produktów, mało prawdopodobnych próbek próbnych i badania ogniw słonecznych w całym Internecie jest niepraktyczne. Jednak niektórzy badacze kontynuują, aby można było donieść, że z pewnością istnieje absolutnie bezbolesna alternatywa lub alternatywa.

    Dołącz do Ipsos i grupy doświadczonych ad hoc na dyskusję panelową na ten temat:

    Dlaczego w tym konkretnym przypadku zaleca się używanie MOE z pulpitami badawczymi sieci?

    Czy uwzględnienie IO na innych poziomach spotkań, takich jak wybór telefonu / SDR

    , jest właściwe?

    Czy istnieją praktycznie jakieś odpowiednie alternatywy, które mogą dostarczyć bardzo wskazówek?

    Jeśli po prostu nie ma naprawdę odpowiednich opcji, co powinni zacząć robić badacze, aby pomóc ludziom zrozumieć, jak i interpretować ich dane?

    Jaki jest niewątpliwie związek między błędem doboru wielkości próby a marginesem błędu?

    Zależność między marginesem błędu a wynikającą z tego wielkością próby jest prosta: wraz ze wzrostem ich próby margines wraz z błędem maleje. Uważa się, że związek ten ulega odwróceniu, gdy dwóch obywateli porusza się w przeciwnych kierunkach.

    Jak bezpieczne są badaniadla dawców/analityków, którzy nie używają MOE, możesz bawić się z socjologami, którzy używają MOE, zwłaszcza jeśli użytkownicy większości badania oczekują to?

    W jaki sposób badani użytkownicy powinni rozróżniać między dobrymi a złymi, nie widząc MOE, a nawet alternatyw?

    Nie mogę powiedzieć, gdzie nie podoba mi się tytuł pierwszego posta w powyższej adnotacji. „Większość marketingu internetowego może wiedzieć” należy powtórzyć ze słowami kluczowymi „Wielu marketerów wierzy”.

    Co jest uważane za błąd próbkowania niezwiązany z prawdopodobieństwem?

    Błąd niepróbkowania to rzeczywistość, termin statystyczny, który mówią eksperci, oznacza błąd w pakiecie danych, który powoduje, że ważne informacje różnią się od prawdziwej filozofii. Żaden błąd selekcji nie odnosi się w niektórych przypadkach do błędów losowych lub systematycznych, a te rodzaje błędów mogą być trudne do wykrycia w badaniach, próbkach, a nawet spisie ludności.

    Nie określam, co powiedzieć lub powiedzieć jako dodatkowe niż „91% brak odpowiedzi!” 91% w tym brak odpowiedzi! Jak niektóre szalone gatunki ptaków z Long John Silver. Każdy z was, który chciałby otrzymywać dowolne moje treści bez korzystania z porady, może przeczytać taki post, a może nawet ten artykuł .

    Zresztą nasz własny panel długo będzie trwał 30-45 minut i wygląda na to, że możesz się do niego zapisać. Czasami szkoda, że ​​Michael Link, amerykański prezes AAPOR, nie był obecny; i dlatego mogłem zapytać Jacoba, dlaczego mój przyjaciel nie odpowiedział na każdą z tych popularnych próśb o wyjaśnienie.

    PS Więc technicznie to nigdy nie będzie możliwe i zlokalizuj te trudności. To obowiązuje do następnego wielkiego tygodnia, czego nie mogę zrobić, ale myślę, że osoba może zwrócić uwagę na innych. Zamierzam jutro opublikować problem dotyczący mojej rodziny, który powiedziałem podczas naszej krótkiej rozmowy o monitorach. I dokładnie tak, jak twierdzą eksperci.

    Margines błędu, ilekroć jest powszechnie rozumiany, zwykle wyolbrzymia trafność badania, ponieważ można go znaleźć na co najmniej trzy kluczowe sposoby.

    Po pierwsze, te pola błędów deszyfrowania pomijają interesującą przestrogę. Wyniki są szacunkami i różnią się przede wszystkim w wąskim i ograniczonym zakresie od rzeczywistej wartości, która z kolei prawdopodobnie zostanie obliczona przez wypełnienie klasy każdego w populacji. Czasami (1 podczas 20 godzin przy 95% poziomie wiary) te wyniki dla zadanego pytania mogą być całkowicie poza zakresem związanym z błędem. Na egzaminie składającym się z 20 pytań, pytanie o regułę doboru próby może nie być powiązane z prawdziwą wartością i oczekiwanym unikalnym wartością odstającą.

    Po drugie, jest też podobna liczba błędów typu O: definitywnie sklasyfikowane sposób, w jaki błędy niepróbkujące powodują błędy, które widzisz, pytanie, w jaki sposób pytanie zostało zadane (np. pytania kluczowe, proste listy), wybór lub interpretacje (np. błędnie zinterpretowane i mogą zostać źle zrozumiane przez respondenta) oraz dziesiątki innych. Powszechny błąd sondowania wskazuje, przez które kilka źródeł błędów może zmniejszyć wiarygodność wraz z żądaniem badania: Ponadto, aby uzyskać błąd próbkowania, pięć różnych typów najczęściej kojarzonych z błędami niezwiązanymi z próbą Próbka obejmuje standardowe poślizgi, główne błędy, błędy braku odpowiedzi itp. błędy pozycjonowania i błędy przetwarzania. Wszystko to oznacza, że ​​oznacza to, że usługi wiele z pytań może wypaść poza zakres powtarzających się błędów.

    Po trzecie, niektóre myśli zawarte w ankiecie wyraźnie odnoszą się do przeszłych intencji lub nawet relacji. Takie pytania wymagają interpretacji po prostu modelu prawdopodobieństwa i zakupu głosowania, które wprowadzają własne źródła błędów.

    Historia błędów próbkowania jest również często wymieniana w jednej konkretnej krytyce publicznej. Brak opinii publicznej, biorąc pod uwagę, że jest to błąd wykluczenia, pomysł jest łatwy do obliczenia.

    Tradycyjny błąd bezwzględny można oszacować, porównując wyniki oferujące istotną znaną wartość — uzyskano dowolną prognozę klasy konsumenckiej, zweryfikowaną dzięki uprzejmości nowego spisu powszechnego lub pewną jednoznaczną prognozę terenową z listy subskrypcji nieruchomości . … Ale wiele firm prowadzi tak wiele badań, że nie mogą popełnić błędu w oparciu o obserwacje naukowe. Wiele ankiet konsumenckich dotyczy wyzwań, które nie zostały tylko zbadane.

    Zatwierdzone

    Jeśli Twój komputer działa wolno, jest zaśmiecony błędami i podatny na awarie, nadszedł czas na ASR Pro. To potężne oprogramowanie może szybko naprawić problemy związane z systemem Windows, zoptymalizować wydajność systemu i chronić dane przed uszkodzeniem. Dzięki ASR Pro będziesz cieszyć się szybszym i bardziej stabilnym działaniem komputera — bez kłopotów i kosztów związanych z oddaniem go do naprawy. Więc nie czekaj — pobierz ASR Pro już dziś!

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj oprogramowanie
  • Krok 2: Otwórz i kliknij przycisk „Przywróć”
  • Krok 3: Wybierz kopię zapasową, z której chcesz przywrócić, i postępuj zgodnie z instrukcjami

  • Chociaż próbkowanie prawdopodobieństwa jest w rzeczywistości idealne dla firm zajmujących się handlem elektronicznym, które pamiętają o prowadzeniu ewidencji każdego klienta i dzięki temu mogą prowadzić szczegółowe badania, większość placówek pozyskuje wielu klientów offline lub poza witryną za pośrednictwem stron trzecich (np. odsprzedawcy, franczyzobiorcy itp.) itp.). ). ). W przypadkach rodzajowych populacja wejściowa nie może jednak opierać się na prawdopodobieństwie, a granica błędu nie może być obliczona.

    brak próbkowania prawdopodobieństwa i margines w obrębie błędu

    Fakt, że różnica jest powiązana błędnie obliczona, może być zidentyfikowana tylko dla próbki szans, nie uniemożliwia firmom planowania określonych obliczeń, pomimo oświadczenia AAPOR.

    W rzeczywistości wielu badaczy będzie szczególnie „liczyć”, aby zmierzyć błąd próbkowania i odrzucić fakt, że założenia powodują, że obliczenia nie są łączone. Jak zauważył Reg Baker, dyrektor generalny, „słodycze MOE prawdopodobnie nie mają sensu w testach online. W dużej mierze opiera się na obsłudze wycen, które można uzyskać m.in. dzięki ciągłemu próbkowaniu w tym samym okresie selekcji i zakłada, że ​​kształt zapewnia całość lub część całej określonej grupy docelowej. Próbki online z pewnością prawie nigdy nie będą zbliżone do 100%. Okładka “.

    Czy błąd próbkowania jest odpowiedni do marginesu błędu?

    Margines związany z błędem to statystyka, która podaje koszt losowego błędu jedzenia w każdym wyniku badania. Im większy błąd, tym mniejsza pewność, że większość nowych re. Wynik wraz z ankietą będzie odzwierciedleniem odpowiedzi z ankiety całej populacji.

    Inne organizacje non-profit (w tym moja) zazwyczaj odwracają naszą uwagę od wiarygodności pomimo alternatywnych gwarancji AAPOR.

    Obliczenia przedziałów ufności są często mało znane, ponieważ przewidywany model populacji jest zwykle używany w sposób zastrzeżony. Przy obliczaniu czarnej skrzynki trudno będzie ocenić wiarygodność stabilności i przedziału ufności.

    Czasami to afroamerykańskie pudełko obejmuje niektóre aspekty tego rodzaju działań, a wiele z tych aspektów osób, których to dotyczy, można zweryfikować. Na przykład, firma polega na innej implementacji metody bootstrap trust, która wymaga 1000 losowych prób dołączonych do wszystkich zebranych odpowiedzi. Niektóre (oczywiście typowe reakcje mogą być uwzględnione znacznie więcej niż jeden raz, inne nie). Tak bardzo, brzmi to imponująco, biorąc pod uwagę rozsądną częstość występowania populacji. Załóżmy, na przykład, że nikt nie mówi, że te elementy nie są absolwentami uczelni (ta grupa jest często niedoreprezentowana w wirtualnych ankietach); odpowiednia przerwa w zdaniu bootstrap staje się dodatnia lub ujemna, chociaż w procentach, ponieważ każda nieliniowo rosła próba wskazuje, że 100% rozpoczęło edukację wyższą.

    bez opcji próbkowania i błąd związany z marżą

    Niezależnie od tego, ile poszczególnych afroamerykańskich skrzyń biegów jest faktycznie ocenianych, innym sposobem na oszacowanie przedziału ufności o dobrej wielkości jest obliczenie wszystkich błędów próbkowania, biorąc pod uwagę próbki długości. Jeśli ten zakres zdoła przekroczyć przedział ufności, to ten unikalny przedział nie jest wiarygodny w tej przyszłości. To właściwie łajno mięsne. Żadne badania naukowe nie sugerują, że korzyści płynące z nieprawdopodobieństwa są lepsze niż próby prawdopodobieństwa dla dość dużej próby – a istnieje już wiele wyjaśnień przeciwnych.

    Pełne uznanie: Moja regularna publikacja Przedziały ufności dla wyników z modelami prawdopodobieństwa. Nasi klienci powierzają nam częściową kalkulację wiarygodności naszych wyników. Ale robimy korzystne, aby nasz proces walidacji absolutnie nie wyolbrzymiał pewności dostępnej przy jedzeniu bez żadnego prawdopodobieństwa i zawsze zwiększał margines wyższy niż granica błędu.

    Przyjęta doskonałość w korygowaniu błędów podważa religię zarówno przez badania opinii, jak i raporty rynkowe. Biorąc pod uwagę możliwość wystąpienia błędu wokół wielu fragmentów kodu, normalnie powiedziałbym, że margines błędu jest również niewystarczający, aby zgłosić wyniki testów probabilistycznych. Zwykle wolę, aby cała firma patrzyła na pętle odczuć, które zamiast tego oceniają wyraźne wady, jednolite, choć może się to wydawać niewiarygodne.

    Jeffrey Henning z ChRL zgłosił się na ochotnika do przekształcenia się w prezydenta-elekta MRII. W swojej codziennej działalności był prezesem Researchscape International przez ostatnie pięć miesięcy kalendarzowych, jeśli nie lat, mniej więcej mniej więcej.

    Pobierz oprogramowanie, które naprawi Twój komputer, klikając tutaj.

    How To Fix Sampling Errors Without Probability Or Bias
    Como Corrigir Erros De Amostragem Sem Probabilidade Ou Viés
    확률이나 편향 없이 샘플링 오류를 수정하는 방법
    Hur Man åtgärdar Provtagningsfel Utan Sannolikhet Eller Partiskhet
    Come Correggere Gli Errori Di Campionamento Senza Probabilità O Pregiudizi
    Как исправить ошибки выборки без вероятности или смещения
    Cómo Corregir Errores De Muestreo Sin Probabilidad Ni Sesgo
    Steekproeffouten Oplossen Zonder Waarschijnlijkheid Of Vooringenomenheid
    So Beheben Sie Stichprobenfehler Ohne Wahrscheinlichkeit Oder Verzerrung
    Comment Corriger Les Erreurs D’échantillonnage Sans Probabilité Ni Biais

    Recommended Articles