无回答误差
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所谓无回答误差，就是指的数据丢失，数据丢失的原因有两种，一是有意不回答，二是无意不回答。有意识不回答，主要指被调查者拒绝访问或拒绝就某一个问题给予回答。无意识不回答则可能受访者不在家或者是访问者疏忽，导致数据遗漏。
回答误差比较普遍，是影响统计数据质量和利用效益的一个重要因素。
无回答误差产生的原因有很多，归纳起来的话有以下几点：
1、抽样遗漏
所谓抽样遗漏就是抽样过程中没有抽到一些本应调查的抽样单位，这在邮寄调查中最普遍。邮寄调查最大的缺陷就是愿意回答和不愿意回答的人有不同的特征值，而不愿意调查人群中有相当部分应该在被调查的范围以内。这种误差产生的后果是比较严重而且非常难以调整的。
2、无法查找到被访对象
无法查找最主要的原因是被访对象的地址不确切或者已经迁移，导致无法寻找到被访对象。
3、虽然已经接触到被访者，但因为种种原因被迫放弃调查
被迫放弃的原因很多，首先是访问者拒访，这占了被迫放弃误差的绝大多数。另外被迫放弃还有几种可能，比如被访者因为健康原因不能接受或完全接受采访。
减少无回答误差的方法有如下几种：
1、访问员
访问员是抽样调查质量控制环节中非常重要的一环，对于访问员的控制必须从甄选就开始实施。访问员必须要有相当的责任心，而且访员要有相应的学历背景，可以保证他们对于问卷的理解不出太大的偏差。对于访问员的培训也显得非常重要，一般没有任何经验的访问员是很难完全掌握访问技巧的，特别在有难度的问卷上，没有经验或经验很少的访员一般不与采用。
访员需要从简单的街访做起，最后才进行入户访问。访问员的培训分为两个方面，一是沟通技巧地提高，二是责任心地培养。咨询公司需要建立一整套非常完善的质量控制体系，对访员的访问进行及时而又准确的控制。
2、加强与被访者的沟通
加强与被访者的沟通就是所谓提高沟通技巧，这些方法又可以分为两类：一类是与消费者初次见面时的沟通技巧，二是某个专项问题的沟通技巧，比如如何询问消费者的收入状况等等。
沟通的技巧有很多，比如有所谓的沃纳模型，利用沃纳模型对个人偷漏税进行调查时，将问题的不同答案写在两叠卡片上，一叠卡片上写着“我有过漏税行为”另一叠上写着“我没有漏税行为”让被访者就这个答案表示自己同意与否，因为访问员并不知道被访者抽到的是哪一种卡片，所以对被访者而言就有一定的保护作用，鼓励其给予真实的答案。沃纳模型是相对比较简单的一种模型，不过在实际使用中，效果比较明显。
3、事先通知
在访问员接触到被访者之前，先进行一定的沟通比如电话等等，消除消费者的疑虑，然后再进行正式的访问，将会极大地降低拒访率。
4、物质奖励
物质奖励要适度，如果过高，会使消费者有讨好访问员的倾向，使数据的真实性产生偏差。如果过低，则起不到应有的作用，不能降低因无回答而产生的误差。
5、多次访问
多次访问指第一次访问被拒绝后，进行第二次乃至于第三次的访问，直到被访者愿意接受采访为止。这种做法从保证数据精确性上来看非常好，但是实际操作中难度很大。多次访问在邮寄和电话采访中采用较多。
6、替换
替换就是在某个抽样单位拒绝接受采访以后，放弃该单位，寻找与其背景相同的人作为替换进入抽样总体。替换可以随机替换，也可以按照等同寻找替换等方式。替换有其优点，就是实际操作相对于多次访问要简单，但是如果不是随机替换，就需要事先了解被访者的背景，这一般是很难做到的。纯粹随机替换又会造成抽样总体与目标总体之间产生较大的差异。而且使访问的随意性增加，最后影响到数据的真实性。
减少无回答误差的方法还有很多，比如二重抽样和加权法等等。
