Error de muestreo

¿Qué es un error de muestreo?

Un error de muestreo es un error estadístico que ocurre cuando un analista no selecciona una muestra que represente toda la población de datos. En consecuencia, los resultados encontrados en la muestra no representan los resultados que se obtendrían de toda la población.

El muestreo es un análisis realizado mediante la selección de un número de observaciones de una población más grande. El método de selección puede producir tanto errores de muestreo como errores no muestrales.

Comprender los errores de muestreo

Un error de muestreo es una desviación en el valor muestreado frente al valor real de la población. Los errores de muestreo ocurren porque la muestra no es representativa de la población o está sesgada de alguna manera. Incluso las muestras aleatorias tendrán algún grado de error de muestreo porque una muestra es solo una aproximación de la población de la que se extrae.

Tipos de errores de muestreo

Hay diferentes categorías de errores de muestreo.

Error específico de la población

Un error específico de la población ocurre cuando un investigador no entiende a quién encuestar.

Error de selección

El error de selección ocurre cuando la encuesta es autoseleccionada, o cuando solo aquellos participantes que están interesados en la encuesta responden a las preguntas. Los investigadores pueden intentar superar el error de selección encontrando formas de fomentar la participación.

Error de marco de muestra

Un error de marco de muestra ocurre cuando se selecciona una muestra de los datos de población incorrectos.

Error de falta de respuesta

Un error de falta de respuesta ocurre cuando no se obtiene una respuesta útil de las encuestas porque los investigadores no pudieron contactar a los encuestados potenciales (o los encuestados potenciales se negaron a responder).

Eliminación de errores de muestreo

La prevalencia de errores de muestreo puede reducirse aumentando el tamaño de la muestra. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, la muestra se acerca a la población real, lo que disminuye el potencial de desviaciones de la población real. Considere que el promedio de una muestra de 10 varía más que el promedio de una muestra de 100. También se pueden tomar medidas para garantizar que la muestra represente adecuadamente a toda la población.

Los investigadores podrían intentar reducir los errores de muestreo replicando su estudio. Esto podría lograrse tomando las mismas medidas repetidamente, usando más de un sujeto o múltiples grupos, o realizando múltiples estudios.

El muestreo aleatorio es una forma adicional de minimizar la ocurrencia de errores de muestreo. El muestreo aleatorio establece un enfoque sistemático para seleccionar una muestra. Por ejemplo, en lugar de elegir a los participantes para ser entrevistados al azar, un investigador podría elegir aquellos cuyos nombres aparecen primero, 10, 20, 30, 40, y así sucesivamente, en la lista.

Ejemplos de errores de muestreo

Suponga que la empresa XYZ ofrece un servicio basado en suscripción que permite a los consumidores pagar una tarifa mensual para transmitir videos y otros tipos de programación a través de una conexión a Internet.

La firma quiere encuestar a los propietarios de viviendas que miran al menos 10 horas de programación a través de Internet por semana y que pagan por un servicio de transmisión de video existente. XYZ quiere determinar qué porcentaje de la población está interesada en un servicio de suscripción de menor precio. Si XYZ no piensa detenidamente en el proceso de muestreo, pueden ocurrir varios tipos de errores de muestreo.

Se produciría un error de especificación de la población si la empresa XYZ no comprende los tipos específicos de consumidores que deben incluirse en la muestra. Por ejemplo, si XYZ crea una población de personas entre las edades de 15 y 25 años, muchos de esos consumidores no toman la decisión de compra sobre un servicio de transmisión de video porque es posible que no trabajen a tiempo completo. Por otro lado, si XYZ reúne una muestra de adultos que trabajan y toman decisiones de compra, es posible que los consumidores de este grupo no vean 10 horas de programación de video cada semana.

El error de selección también provoca distorsiones en los resultados de una muestra. Un ejemplo común es una encuesta que solo se basa en una pequeña porción de personas que responden de inmediato. Si XYZ hace un esfuerzo por hacer un seguimiento de los consumidores que inicialmente no respondieron, los resultados de la encuesta pueden cambiar. Además, si XYZ excluye a los consumidores que no responden de inmediato, es posible que los resultados de la muestra no reflejen las preferencias de toda la población.

Error de muestreo frente a error de no muestreo

Hay diferentes tipos de errores que pueden ocurrir al recopilar datos estadísticos. Los errores de muestreo son las diferencias aparentemente aleatorias entre las características de una muestra de población y las de la población general. Los errores de muestreo surgen porque los tamaños de muestra son inevitablemente limitados. (Es imposible muestrear una población completa en una encuesta o un censo.)

Puede producirse un error de muestreo incluso cuando no se cometen errores de ningún tipo; los errores de muestreo ocurren porque ninguna muestra coincidirá perfectamente con los datos del universo del que se toma la muestra.

La empresa XYZ también querrá evitar errores no relacionados con el muestreo. Los errores que no son de muestreo son errores que se producen durante la recopilación de datos y hacen que los datos difieran de los valores reales. Los errores que no son de muestreo son causados por errores humanos, como un error cometido en el proceso de la encuesta.

Si un grupo de consumidores solo mira cinco horas de programación de video a la semana y se incluye en la encuesta, esa decisión es un error no muestral. Hacer preguntas sesgadas es otro tipo de error.

Preguntas frecuentes sobre errores de muestreo

¿Qué es el error de muestreo y el muestreo?

Los errores de muestreo son errores estadísticos que surgen cuando una muestra no representa a toda la población. En estadística, el muestreo significa seleccionar el grupo del que realmente recopilará datos en su investigación.

¿Qué es la fórmula del error de muestreo?

$<anotación codificación="aplicación/x-tex">\begin&\text=Z\times\frac{\ sigma}{\sqrt}\&\textbf\&Z=Z\text{ valor de puntuación basado en el}\&\qquad\ \text{intervalo de confianza (aprox.} =1.96)\&\sigma=\text{Desviación estándar de la población ion}\&n=\text{Tamaño de la muestra}\end$

c-2.7,0,-7.17,-2.7,-13.5,-8c-5.8,-5.3,-9.5,-10,-9.5,-14

c0,-2,0.3,-3.3,1,-4c1.3,-2.7,23.83,-20.7,67.5,-54

c44.2,-33.3,65.8,-50.3,66.5,-51c1.3,-1.3,3,-2,5,-2c4.7,0,8.7,3.3,12,10

s173,378,173,378c0.7,0,35.3,-71,104,-213c68.7,-142,137.5,-285,206.5,-429

c69,-144,104.5,-217.7,106.5,-221

l0 -0

c5.3,-9.3,12,-14,20,-14

H400000v40H845.2724

s-225.272,467,-225.272,467s-235,486,-235,486c-2.7,4.7,-9,7,-19,7

c-6,0,-10,-1,-12,-3s-194,-422,-194,-422s-65,47,-65,47z

M834 80h400000v40h-400000z'/> σ< abarcan clase="mord textbf">donde:Z =Z valor de puntuación basado en intervalo de confianza (aprox=1.96)σ=Desviación estándar de la poblaciónn =Tamaño de la muestra

La fórmula del error de muestreo se utiliza para calcular el error de muestreo general en el análisis estadístico. El error de muestreo se calcula dividiendo la desviación estándar de la población por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra y luego multiplicando el resultado por el valor de la puntuación Z, que se basa en el intervalo de confianza.

¿Cuáles son los tipos de errores de muestreo?

En general, los errores de muestreo se pueden clasificar en cuatro categorías: error específico de la población, error de selección, error del marco muestral o error de falta de respuesta. Un error específico de la población ocurre cuando el investigador no entiende a quién debe encuestar. Un error de selección ocurre cuando los encuestados seleccionan ellos mismos su participación en el estudio. (Esto da como resultado solo aquellos que están interesados en responder, lo que distorsiona los resultados). Se produce un error de marco de muestra cuando se utiliza la subpoblación incorrecta para seleccionar una muestra. Finalmente, un error de falta de respuesta ocurre cuando los posibles encuestados no son contactados con éxito o se niegan a responder.

¿Por qué es importante el error de muestreo?

Es importante ser consciente de la presencia de errores de muestreo porque puede ser un indicador del nivel de confianza que se puede depositar en los resultados. El error de muestreo también es importante en el contexto de una discusión sobre cuánto pueden variar los resultados de la investigación.

¿Cómo encuentra un error de muestreo?

En la investigación de encuestas, los errores de muestreo ocurren porque todas las muestras son muestras representativas: un grupo más pequeño que representa la totalidad de la población de su investigación. Es imposible encuestar a todo el grupo de personas a las que le gustaría llegar.

Por lo general, no es posible cuantificar el grado de error de muestreo en un estudio, ya que es imposible recopilar los datos relevantes de toda la población que está estudiando. Esta es la razón por la que los investigadores recolectan muestras representativas (y las muestras representativas son la razón por la cual hay errores de muestreo).

Reflejos

El muestreo es un análisis realizado mediante la selección de un número de observaciones de una población más grande.
La prevalencia de errores de muestreo puede reducirse aumentando el tamaño de la muestra.
Se produce un error de muestreo cuando la muestra utilizada en el estudio no es representativa de toda la población.
El muestreo aleatorio es una forma adicional de minimizar la ocurrencia de errores de muestreo.
Incluso las muestras aleatorias tendrán algún grado de error de muestreo porque una muestra es solo una aproximación de la población de la que se extrae.
En general, los errores de muestreo pueden clasificarse en cuatro categorías: error específico de la población, error de selección, error del marco muestral o error de falta de respuesta.