抽樣框誤差

丟失目標總體單位也被稱為“涵蓋不足”，是指抽樣框沒有覆蓋全部目標總體單位，有些目標單位沒有在抽樣框中出現，因而也就沒有機會被選入樣本，這些單位成為丟失目標單位。對丟失的總體單位不能發現並糾正會造成調查中對總量的估計偏低。 ^[1] 

包含非目標單位也被稱為“過涵蓋”，是指抽樣框中包含了一些不屬於研究對象的非目標總體單位。這種偏差的影響很大，但是潛在威脅卻通常會小一些。因為可以在調查中辨認出非目標元素並把它們剔除。一般情況下，由於抽樣框中存在非目標總體單位，容易造成估計量的高估。 ^[1] 

丟失目標單位和非目標單位共存是指在抽樣框中既有丟失目標單位，也有包含非目標單位。在實際調查中，丟失目標單位不易被查覺和發現，具有較大的隱蔽性，相比之下，包含非目標單位的抽樣框誤差的威脅性要小些。因為在調查過程中，非目標單位容易被發現，並予以剔除。此外，如果丟失目標單位和非目標單位數量相當，也相互抵消，估計量是否會產生偏差也難以斷定。這要取決於丟失目標單位和非目標單位的數量特徵是否有顯著差異。 ^[1] 

複合連接是指抽樣框單元與目標總體單元不完全一一對應，而是存在一對多、多對一或是多對多模式的現象。在前一種模式中，若進行簡單隨機抽樣，能保證每個目的總體單位以同等的可能性被抽中。在後兩種模式中進行簡單隨機抽樣，每個目的總體單位被抽中的概率是不同的，從而使估計量產生偏斜。例如：若某銀行想了解其客户的情況進行一次抽樣調查，則該行所有客户構成目的總體。選擇的抽樣框是銀行的來往帳目，這就構成了多對一模式。若在這個框中進行抽樣，則來往帳目多的客户被抽中的可能性則較大，反之來往帳目少的客户被抽中的可能性很小，而兩種客户通常會有較大差異，從而造成樣本的偏斜，使估計量產生偏差。 ^[1] 

不正確的輔助信息誤差也被稱為稱為“內容上的偏差”，這種誤差的主要影響是降低估計的精度。許多抽樣框中包含了輔助信息，可用於特殊的抽樣設計和估計技術。可用這些輔助信息來進行分層抽樣，對規模大小的測度用於與規模成比例的概率抽樣。如果輔助信息的特徵與研究的調查變量的特徵高度相關，還可以用於比率估計和迴歸估計。但是這些輔助信息可能有錯誤，或者是一些抽樣單位不具備輔助信息，那麼就會對抽樣精度產生巨大的影響。 ^[1] 

抽樣框老化又被稱為“抽樣框過時”或“不準確的抽樣框”，是指隨着時間的推移，抽樣總體與目標總體產生極大的偏差，即原來的抽樣框不符合實際情況，必須進行更新。最典型的例子，就是隨着城市建設的大規模展開，許多地區已被改造，地址發生了變化，如果仍按以前的抽樣框去抽樣，那麼精度就會難以控制。 ^[1] 

發現可能存在的問題，進行識別、處理，並採取一定措施加以補救。

可以和普查或其他調查資料的總值或記錄等相比較、分析，進而查明是否存在遺漏。可以利用客觀現實的相互聯繫，找出平衡關係，推算是否有偏差。發現存在問題時，要及時進行補救。當一些目標總體單位對調查結論不會產生太大影響時，可重新把抽樣框定義為可以得到的目標總體單位，將抽樣框視為舊抽樣框所能提供的總體。當抽樣框不能涵蓋抽樣總體時，就可以採用輔助抽樣框，採用此法要避免目標單位的重疊。 ^[2] 

就是指把抽樣樣本遺漏的個體和抽樣樣本中某個值相聯接，其聯接規則必須在調查前明確規定。其前提條件是在抽樣過程中能發現被遺漏的單位。

此外，對抽樣框進行清查是最費力、最繁瑣也是效果最好的一種方法。在臨近調查前，重新獨立構建抽樣框的全部或部分。 ^[1]