Error no muestral
¿Qué es un error no muestral?
Un error no muestral es un término estadístico que se refiere a un error que se produce durante la recopilación de datos, lo que hace que los datos difieran de los valores reales. Un error no muestral difiere de un error muestral. Un error de muestreo se limita a cualquier diferencia entre los valores de la muestra y los valores del universo que surjan debido a que el tamaño de la muestra fue limitado. (No se puede muestrear todo el universo en una encuesta o un censo).
Puede producirse un error de muestreo incluso cuando no se cometen errores de ningún tipo. Los "errores" resultan del mero hecho de que es poco probable que los datos de una muestra coincidan perfectamente con los datos del universo del que se toma la muestra. Este "error" se puede minimizar aumentando el tamaño de la muestra.
Los errores ajenos al muestreo cubren todas las demás discrepancias, incluidas las que surgen de una técnica de muestreo deficiente.
Cómo funciona un error de no muestreo
Los errores ajenos al muestreo pueden estar presentes tanto en las muestras como en los censos en los que se encuesta a toda una población. Los errores no muestrales se dividen en dos categorías: aleatorios y sistemáticos.
Se cree que los errores aleatorios se compensan entre sí y, por lo tanto, la mayoría de las veces son de poca importancia. Los errores sistemáticos, por otro lado, afectan a toda la muestra y, por lo tanto, presentan un problema más significativo. Los errores aleatorios, por lo general, no darán lugar a la eliminación de una muestra o un censo, mientras que un error sistemático probablemente hará que los datos recopilados queden inutilizables.
Los errores que no son de muestreo son causados por factores externos y no por un problema dentro de una encuesta, estudio o censo.
Hay muchas maneras en que pueden ocurrir errores que no son de muestreo. Por ejemplo, los errores que no son de muestreo pueden incluir, entre otros, errores de ingreso de datos, preguntas de encuestas sesgadas, procesamiento/toma de decisiones sesgadas, falta de respuestas, conclusiones de análisis inapropiadas e información falsa proporcionada por los encuestados.
Consideraciones Especiales
Si bien aumentar el tamaño de la muestra puede ayudar a minimizar los errores de muestreo, no tendrá ningún efecto en la reducción de los errores no muestrales. Esto se debe a que los errores ajenos al muestreo suelen ser difíciles de detectar y es prácticamente imposible eliminarlos.
Los errores que no son de muestreo incluyen errores de falta de respuesta, errores de cobertura, errores de entrevista y errores de procesamiento. Se produciría un error de cobertura, por ejemplo, si una persona se contara dos veces en una encuesta o si sus respuestas se duplicaran en la encuesta. Si un entrevistador está sesgado en su muestreo, el error no muestral se consideraría un error del entrevistador.
Además, es difícil probar que los encuestados en una encuesta proporcionen información falsa, ya sea por error oa propósito. De cualquier manera, la información errónea proporcionada por los encuestados cuenta como errores no muestrales y se describen como errores de respuesta.
Los errores técnicos existen en una categoría diferente. Si hay entradas relacionadas con datos, como codificación, recopilación, entrada o edición, se consideran errores de procesamiento.
Reflejos
Un error no muestral se refiere a errores aleatorios o sistemáticos, y estos errores pueden ser difíciles de detectar en una encuesta, muestra o censo.
Cuando ocurren errores no muestrales, la tasa de sesgo en un estudio o encuesta aumenta.
Cuanto mayor sea el número de errores, menos fiable será la información.
Los errores no muestrales sistemáticos son peores que los errores no muestrales aleatorios porque los errores sistemáticos pueden hacer que el estudio, la encuesta o el censo deban descartarse.
Un error no muestral es un término utilizado en estadística que se refiere a un error que ocurre durante la recopilación de datos, lo que hace que los datos difieran de los valores reales.
