【取樣偏誤】
SamplingBias
【辭書名稱】教育大辭書
取樣是推論統計的必要步驟，而推論統計的目的是在於根據樣本的性質來推估母群的性質。
因為我們不知道母群的性質，所以要抽取樣本來估計它。
可見，推論統計的工作乃是由已知來推論未知，由特殊而了解普遍的一種科學研究步驟。
樣本既然是要用來代表母群的，則樣本必須具有代表性(representativeness)，否則這種樣本便無價值可言。
取樣偏誤是指在取樣設計時所產生的偏差，而使取樣所得的樣本不能完全公正不偏的代表所要研究的母群。
取樣偏誤的發生，最常發生在研究者對母群的性質不甚了解，因而使取樣設計有所偏差，例如：以臺北市的學生當作樣本來代表全臺灣的學生母群，這樣的取樣設計就忽略了城鄉差距所造成的偏差。
取樣偏誤與取樣誤差不同，取樣誤差是指當取樣的樣本無法正確代表母群時，因而產生的誤差。
取樣的過程是從整個母群中，抽取一部分成員代表母群來進行研究，由於樣本不完全等於母群，所以取樣誤差的存在是無法完全避免的，為使誤差降至最少，研究者可採用隨機取樣的取樣方式。
隨機取樣的意義，請參見「簡單隨機取樣」。
轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary
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