无反应误差

无反应误差是指在统计调查中，有提供答复的受访者与没有提供答复的受访者之间，在意见上的差异，是非抽样误差之一。根据爱德华兹·戴明 和维克斯·米塔尔的描述，成因有好几个。 

例子

假设研究员从总体抽选 1,000 位经理作为样本，并访问其工作量，工作量高的经理可能因为无法抽出时间没有回答问卷；另一方面，工作量轻的经理可能因为害怕同事以为他是冗员而拒绝回答问卷（可以是即时，假如问卷以记名方式进行；也可以是以后，害怕身份暴露）。故此，无反应误差可能会高估或低估实际的工作量。换言之，问卷基本隐含一个前设问题：“我是否希望回答问卷？”

1936年美国总统选举，《文学文摘（The Literary Digest）》邮寄1,000万份问卷，回收230万份。他们据此预测共和党候选人阿尔夫·兰登会在531份选票中获得370份并胜出；实际上他只获得8票。由1976至1988年刊登的研究指出无反应误差乃是次错误预测的主因，加上其抽样框并不能准确代表大部分选民。

检测

有几种方法可以检测无反应误差。常见的方法是比较四分位数之间，在人口特征及主要指标上的差异。 

部分调查已经事先掌握受访者的部分数值（例如，公司进行调查前已经知道员工的年龄分布），以此比较成功回收样本之间的数值是否存在明显差异，以推算无反应误差是否存在。

在邮寄／电邮调查中，可以有系统地致电少量没有提供答复的受访者，询问少量问题。比较其答复与成功回收样本之间的数值是否存在明显差异，亦可推论无反应误差是否存在。

整体来说，问卷回收率越低，出现无反应误差的机会越大。

参见

• 自我筛选误差（Self-selection bias）是指受访者有意把自己归类某个组别，导致干扰该个组别的答复。
• 参与误差（Participation bias）是指拥有若干特征的人口会较倾向参与（或拒绝参与）访问。
• 反应误差（Response bias）并非无反应误差的相反词。它是指受访者由于各种原因，倾向提供不准确或不诚实的答案。
• 幸存者偏差，没幸存的人便无法反应，因此幸存者的观点会被放大。