AP Statistics

tình trạng thiếu bao phủundercoverage

undercoverageVietnamese: tình trạng thiếu bao phủ

Tình trạng thiếu bao phủ là lỗi chọn mẫu khi một số nhóm trong tổng thể không có cơ hội được chọn, khiến mẫu không đại diện cho tổng thể.Undercoverage is a sampling error in which some groups in the population have no chance of being selected, so the sample does not represent the population.

Trực giác: Giống như bình chọn món ăn yêu thích chỉ bằng cách hỏi những người đang ngồi trong nhà hàng — những ai không bao giờ đặt chân đến đó sẽ không bao giờ được hỏi, dù họ chiếm phần lớn dân số.Intuition: It's like voting on the most popular dish by asking only the people currently seated in a restaurant — anyone who never walks through the door is never asked, even if they make up most of the population.

Định nghĩa đầy đủFull definition1 phút đọc1 min read

Tình trạng thiếu bao phủ (undercoverage) là lỗi trong thiết kế chọn mẫu khi khung lấy mẫu loại hẳn một số nhóm, khiến xác suất được chọn của họ bằng không. Nếu nhóm bị bỏ sót khác phần được bao phủ về biến quan tâm, ước lượng có thể lệch cao hoặc thấp một cách hệ thống, dù mẫu lớn. Khác với không phản hồi, thiếu bao phủ xảy ra trước khi tiếp cận; không phản hồi xảy ra khi người đã được chọn không tham gia.

Undercoverage is a flaw in sampling design that occurs when the sampling frame leaves out certain groups entirely, giving them zero probability of selection. If the omitted group differs from the covered part of the population on the variable of interest, estimates can be systematically too high or too low, no matter how large the sample is. Undercoverage differs from nonresponse: undercoverage happens before anyone is contacted, while nonresponse happens when people who were selected fail to participate.

Hay hiểu saiCommon misconceptions3 ý · 1 phút đọc3 points · 1 min read

Thiếu bao phủ không phải là không phản hồi.

Thiếu bao phủ xảy ra khi một nhóm không có cơ hội được chọn; không phản hồi xảy ra khi người đã được chọn không tham gia.

Tăng cỡ mẫu không sửa được thiếu bao phủ.

Nếu vẫn dùng khung lấy mẫu bỏ sót nhóm, mẫu lớn chỉ lấy thêm từ phần đã được bao phủ.

Chọn ngẫu nhiên chưa đủ để tránh thiếu bao phủ.

Ngẫu nhiên hóa chỉ công bằng giữa các đơn vị có trong khung, không đưa nhóm vắng khỏi khung vào mẫu.

Undercoverage is not the same thing as nonresponse.

Undercoverage means a group had no chance of being selected at all, while nonresponse means selected people chose not to participate.

A bigger sample cannot fix undercoverage.

If the same sampling frame still omits a group, a larger sample just draws more people from the part already covered.

Random selection alone does not prevent undercoverage.

Randomization is fair only among the units listed in the frame; it can never pull in groups that are missing from that frame.

Mẹo phòng thiExam tips2 mẹo2 tips

Giải thích đủ nhóm, khác biệt và hướng lệch.

Nêu nhóm bị bỏ sót, vì sao họ khác về biến đang đo, rồi kết luận ước lượng cao hay thấp hơn tham số tổng thể.

Khắc phục bằng cách sửa khung lấy mẫu.

Bổ sung nguồn để bao phủ nhóm bị thiếu; không chỉ tăng cỡ mẫu hoặc lặp lại khảo sát trên cùng khung.

Name the group, the difference, and the direction of the bias.

Identify who is left out, explain why they differ on the variable being measured, then state whether the estimate will be above or below the population parameter.

Fix undercoverage by repairing the sampling frame.

Add sources that reach the missing group rather than simply increasing the sample size or repeating the survey with the same frame.

Tần suất trong đề AP StatisticsHow often it shows up on AP StatisticsHay gặpCommon

Khái niệm này sinh ra từ đâuWhere the concept comes from1 phút đọc1 min read

1936Alfred LandonFranklin D. Roosevelt

Năm 1936, thăm dò Literary Digest về Alfred Landon và Franklin D. Roosevelt trở thành minh họa nổi tiếng vì gần như bỏ sót người nghèo.

In 1936, the Literary Digest poll on Alfred Landon and Franklin D. Roosevelt became a famous illustration because it almost entirely missed poor people.

Vì sao mang đúng cái tên này? Tên gọi ghép từ "coverage" — mức độ mẫu phủ được tổng thể — với tiền tố "under" mang nghĩa thiếu, chưa tới. Khi một mẫu bỏ sót hẳn vài nhóm nhỏ trong tổng thể, phần tổng thể được phủ tới hụt đi so với phần đáng lẽ phải phủ, nên hiện tượng mang đúng cái tên "bao phủ thiếu". Đây được xếp vào nhóm sai lệch do lựa chọn (selection bias) và hay xuất hiện trong chọn mẫu thuận tiện (convenience sampling), tức lấy những người dễ gặp nhất như khách trong trung tâm mua sắm hay cư dân đi họp thôn. Bối cảnh của tên gọi này gắn với giai đoạn các phương pháp chọn mẫu bắt đầu được xây dựng bài bản, khi Anders Nicolai Kiær đưa ra ý tưởng lấy mẫu phân tầng (stratified sampling) năm 1895 và Arthur Lyon Bowley phát triển thêm các cách lấy mẫu mới cho thống kê xã hội năm 1906.

Nguồn đối chiếuSources

Thử nghiệm tương tácInteractive explorer

Cắt một nhóm khỏi khung lấy mẫu — tăng cỡ mẫu xem vạch thật có được cứu không

Kéo tham số, thấy khái niệm chuyển động — đăng nhập để mở.Drag the parameters and watch the concept move — sign in to open.

Tạo tài khoảnCreate an account

Bạn nắm chắc chưa?Check your understanding

Quiz câu thật từ ngân hàng đềReal exam questions from our question bank

Vài câu thật gắn đúng khái niệm này, chấm ngay kèm giải thích từng đáp án — hệ thống ghi nhớ bạn nắm tới đâu.A few real questions on exactly this concept, graded instantly with an explanation for every choice — the system remembers how well you know it.

Tạo tài khoảnCreate an account

Học tiếp từ đâyKeep learning

Bài học chứa thuật ngữ nàyLesson that uses this termCác vấn đề thường gặp khi chọn mẫuDữ liệu một biến & thu thập dữ liệu · khoácourse AP Statistics

Bài học chứa thuật ngữ nàyLesson that uses this termChọn mẫu ngẫu nhiên: bốn cách rút và khi nào dùng cách nàoDữ liệu một biến & thu thập dữ liệu · khoácourse AP Statistics

Cần trướcLearn firstquần thể (tổng thể)population

Dẫn tớiLeads tokhảo sát mẫusample survey

Mục tiêu và lộ trình unit ai cũng xem được — làm bài tập và lưu tiến độ thì cần đăng nhập.Anyone can view a unit's goals and roadmap — sign in to do the exercises and save your progress.

Hay nhầm vớiOften confused with

Thuật ngữTermKhác nhau ở đâuHow they differHay nhầm khiMixed up when

thiên lệch do không phản hồinonresponse bias

Khác nhau ở đâuHow they differThiếu bao phủ xảy ra khi một số cá thể trong quần thể không bao giờ nằm trong khung chọn mẫu, còn thiên lệch do không phản hồi xảy ra khi cá thể đã được chọn nhưng từ chối tham gia hoặc không liên lạc được.

Hay nhầm khiMixed up whenĐề thi hay mô tả trường hợp gửi thư khảo sát đến nhà nhưng một số nhóm dân cư không có địa chỉ trong danh sách — đó là thiếu bao phủ; nếu đã có địa chỉ nhưng không ai trả lời thì là không phản hồi.

Cùng chủ đềSame topic

Nguồn tham khảoReferences

[1]Barron_AP_Stat_2026. tr. 61, 225–226.