無回答誤差
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所謂無回答誤差，就是指的數據丟失，數據丟失的原因有兩種，一是有意不回答，二是無意不回答。有意識不回答，主要指被調查者拒絕訪問或拒絕就某一個問題給予回答。無意識不回答則可能受訪者不在家或者是訪問者疏忽，導致數據遺漏。
回答誤差比較普遍，是影響統計數據質量和利用效益的一個重要因素。
無回答誤差產生的原因有很多，歸納起來的話有以下幾點：
1、抽樣遺漏
所謂抽樣遺漏就是抽樣過程中沒有抽到一些本應調查的抽樣單位，這在郵寄調查中最普遍。郵寄調查最大的缺陷就是願意回答和不願意回答的人有不同的特征值，而不願意調查人群中有相當部分應該在被調查的範圍以內。這種誤差產生的後果是比較嚴重而且非常難以調整的。
2、無法查找到被訪對象
無法查找最主要的原因是被訪對象的地址不確切或者已經遷移，導致無法尋找到被訪對象。
3、雖然已經接觸到被訪者，但因為種種原因被迫放棄調查
被迫放棄的原因很多，首先是訪問者拒訪，這占了被迫放棄誤差的絕大多數。另外被迫放棄還有幾種可能，比如被訪者因為健康原因不能接受或完全接受採訪。
減少無回答誤差的方法有如下幾種：
1、訪問員
訪問員是抽樣調查質量控制環節中非常重要的一環，對於訪問員的控制必須從甄選就開始實施。訪問員必須要有相當的責任心，而且訪員要有相應的學歷背景，可以保證他們對於問卷的理解不出太大的偏差。對於訪問員的培訓也顯得非常重要，一般沒有任何經驗的訪問員是很難完全掌握訪問技巧的，特別在有難度的問卷上，沒有經驗或經驗很少的訪員一般不與採用。
訪員需要從簡單的街訪做起，最後才進行入戶訪問。訪問員的培訓分為兩個方面，一是溝通技巧地提高，二是責任心地培養。咨詢公司需要建立一整套非常完善的質量控制體系，對訪員的訪問進行及時而又準確的控制。
2、加強與被訪者的溝通
加強與被訪者的溝通就是所謂提高溝通技巧，這些方法又可以分為兩類：一類是與消費者初次見面時的溝通技巧，二是某個專項問題的溝通技巧，比如如何詢問消費者的收入狀況等等。
溝通的技巧有很多，比如有所謂的沃納模型，利用沃納模型對個人偷漏稅進行調查時，將問題的不同答案寫在兩疊卡片上，一疊卡片上寫著“我有過漏稅行為”另一疊上寫著“我沒有漏稅行為”讓被訪者就這個答案表示自己同意與否，因為訪問員並不知道被訪者抽到的是哪一種卡片，所以對被訪者而言就有一定的保護作用，鼓勵其給予真實的答案。沃納模型是相對比較簡單的一種模型，不過在實際使用中，效果比較明顯。
3、事先通知
在訪問員接觸到被訪者之前，先進行一定的溝通比如電話等等，消除消費者的疑慮，然後再進行正式的訪問，將會極大地降低拒訪率。
4、物質獎勵
物質獎勵要適度，如果過高，會使消費者有討好訪問員的傾向，使數據的真實性產生偏差。如果過低，則起不到應有的作用，不能降低因無回答而產生的誤差。
5、多次訪問
多次訪問指第一次訪問被拒絕後，進行第二次乃至於第三次的訪問，直到被訪者願意接受採訪為止。這種做法從保證數據精確性上來看非常好，但是實際操作中難度很大。多次訪問在郵寄和電話採訪中採用較多。
6、替換
替換就是在某個抽樣單位拒絕接受採訪以後，放棄該單位，尋找與其背景相同的人作為替換進入抽樣總體。替換可以隨機替換，也可以按照等同尋找替換等方式。替換有其優點，就是實際操作相對於多次訪問要簡單，但是如果不是隨機替換，就需要事先瞭解被訪者的背景，這一般是很難做到的。純粹隨機替換又會造成抽樣總體與目標總體之間產生較大的差異。而且使訪問的隨意性增加，最後影響到數據的真實性。
減少無回答誤差的方法還有很多，比如二重抽樣和加權法等等。
