In Chapter 4, we observed that diff

In Chapter 4, we observed that different samples from the same population have different
characteristics—for example, variations in the mean, standard deviation, frequency distribution,
and so on. Sampling (statistical) error occurs because samples are only a subset
of the total population. Sampling error is inherent in any sampling process, and although it
can be minimized, it cannot be totally avoided. Another type of error, called nonsampling
error, occurs when the sample does not represent the target population adequately. This is
generally a result of poor sample design, such as using a convenience sample when a simple
random sample would have been more appropriate or choosing the wrong population
frame. To draw good conclusions from samples, analysts need to eliminate nonsampling
error and understand the nature of sampling error.
Sampling error depends on the size of the sample relative to the population. Thus,
determining the number of samples to take is essentially a statistical issue that is based on
the accuracy of the estimates needed to draw a useful conclusion. We discuss this later in
this chapter. However, from a practical standpoint, one must also consider the cost of sampling
and sometimes make a trade-off between cost and the information that is obtained.

Kết quả (Việt) 2:

Trong Chương 4, chúng tôi quan sát thấy rằng các mẫu khác nhau từ dân cư cùng có khác nhau
đặc điểm, ví dụ, các biến thể trong các bình, độ lệch chuẩn, phân phối tần số,
và như vậy. Sampling (thống kê) lỗi xảy ra bởi vì các mẫu này chỉ là một tập hợp con
của tổng dân số. Sai số mẫu là vốn có trong bất kỳ quá trình lấy mẫu, và mặc dù nó
có thể được giảm thiểu, nó có thể không được hoàn toàn tránh được. Một loại lỗi, gọi là nonsampling
lỗi, xảy ra khi mẫu không đại diện cho dân số mục tiêu đầy đủ. Đây là
nói chung là một kết quả của thiết kế mẫu nghèo, chẳng hạn như sử dụng một mẫu thuận tiện khi một đơn giản
mẫu ngẫu nhiên sẽ là thích hợp hơn hoặc chọn quần sai
khung. Để rút ra kết luận tốt từ các mẫu, các nhà phân tích cần phải loại bỏ nonsampling
lỗi và hiểu được bản chất của lỗi lấy mẫu.
lỗi lấy mẫu phụ thuộc vào kích thước của các mẫu liên quan đến dân số. Như vậy,
việc xác định số lượng mẫu lấy bản chất là một vấn đề thống kê đó là dựa trên
tính chính xác của các ước tính cần thiết để rút ra một kết luận hữu ích. Chúng tôi thảo luận về điều này sau trong
chương này. Tuy nhiên, từ một quan điểm thực tế, người ta phải còn xem xét các chi phí lấy mẫu
và đôi khi làm cho một thương mại-off giữa chi phí và các thông tin được thu được.