વિડિયો જુઓ
એક એનાલિસ્ટ સેમ્પલિંગ ભૂલ તરીકે ઓળખાતી આંકડાકીય ભૂલ કરે છે જ્યારે તેઓ એક સેમ્પલ પસંદ કરે છે જે ડેટાની સંપૂર્ણ વસ્તીનું સચોટ રીતે પ્રતિનિધિત્વ કરતી નથી. પરિણામે, નમૂનાની શોધ કુલ વસ્તીમાંથી શોધને સચોટ રીતે દર્શાવતી નથી.
સેમ્પલિંગ એ એક પ્રકારનું વિશ્લેષણ છે જ્યાં મોટી વસ્તીમાંથી નાના અવલોકનો નમૂનો પસંદ કરવામાં આવે છે. સેમ્પલિંગ ભૂલો અને બિન-સેમ્પલિંગ ભૂલો બંનેને પસંદગીની પ્રક્રિયા દ્વારા પ્રસ્તુત કરી શકાય છે.
સેમ્પલ કરેલ મૂલ્ય અને વાસ્તવિક વસ્તી મૂલ્ય વચ્ચેનો તફાવત સેમ્પલિંગ ભૂલ તરીકે ઓળખાય છે. કારણ કે નમૂનો વસ્તીનો સામાન્ય નથી અથવા કોઈ રીતે પૂર્વગ્રહ છે, નમૂનાની ભૂલો થાય છે. એ હકીકતને કારણે એક નમૂનો માત્ર વસ્તીનું આશરે પ્રતિનિધિત્વ છે જેમાંથી તે એકત્રિત કરવામાં આવે છે, રેન્ડમાઇઝ્ડ નમૂનાઓમાં પણ નમૂનાનું કેટલુંક સ્તર નમૂનાનું ભૂલ શામેલ હશે. નમૂનાની ભૂલના સૂત્રનો ઉપયોગ કરીને આંકડાકીય વિશ્લેષણમાં એકંદર નમૂનાની ભૂલ નિર્ધારિત કરવામાં આવી છે. ઝેડ-સ્કોર મૂલ્ય દ્વારા પરિણામને ગુણાકાર કરીને, જે આત્મવિશ્વાસના અંતરાલ પર આધારિત છે, નમૂનાની ભૂલની ગણતરી નમૂનાના કદના ચોરસ મૂળ દ્વારા વસ્તીના માનક વિચલનને વિભાજિત કરીને કરવામાં આવે છે.
