Qué es un error de muestreo?
Un error de muestreo es un error estadístico que se produce cuando un analista no selecciona una muestra que represente a toda la población de datos. Como resultado, los resultados encontrados en la muestra no representan los resultados que se obtendrían de toda la población.
El muestreo es un análisis que se realiza seleccionando un número de observaciones de una población mayor. El método de selección puede producir tanto errores de muestreo como errores ajenos al muestreo.
Puntos clave
- Se produce un error de muestreo cuando la muestra utilizada en el estudio no es representativa de toda la población.
- El muestreo es un análisis que se realiza seleccionando un número de observaciones de una población mayor.
- Incluso las muestras aleatorias tendrán cierto grado de error de muestreo porque una muestra es sólo una aproximación de la población de la que se extrae.
- La prevalencia de los errores de muestreo puede reducirse aumentando el tamaño de la muestra.
- El muestreo aleatorio es una forma adicional de minimizar la aparición de errores de muestreo.
- En general, los errores de muestreo pueden clasificarse en cuatro categorías: error específico de la población, error de selección, error del marco de la muestra o error de no respuesta.
Comprensión de los errores de muestreo
Un error de muestreo es una desviación en el valor de la muestra frente al valor real de la población. Los errores de muestreo se producen porque la muestra no es representativa de la población o está sesgada de alguna manera. Incluso las muestras aleatorias tienen cierto grado de error de muestreo, ya que una muestra es sólo una aproximación a la población de la que se extrae.
Tipos de errores de muestreo
Existen diferentes categorías de errores de muestreo.
Error específico de la población
Un error específico de la población se produce cuando un investigador no sabe a quién encuestar.
Error de selección
El error de selección se produce cuando la encuesta es autoseleccionada, o cuando sólo los participantes que están interesados en la encuesta responden a las preguntas. Los investigadores pueden intentar superar el error de selección buscando formas de fomentar la participación.
Error de marco muestral
Un error de marco muestral se produce cuando se selecciona una muestra a partir de datos poblacionales erróneos.
Error de no respuesta
Un error de no respuesta se produce cuando no se obtiene una respuesta útil de las encuestas porque los investigadores no pudieron contactar con los posibles encuestados (o los posibles encuestados se negaron a responder).
Eliminación de los errores de muestreo
La prevalencia de los errores de muestreo puede reducirse aumentando el tamaño de la muestra. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, ésta se acerca más a la población real, lo que disminuye la posibilidad de que se produzcan desviaciones con respecto a la población real. Considere que la media de una muestra de 10 varía más que la media de una muestra de 100. También se pueden tomar medidas para garantizar que la muestra representa adecuadamente a toda la población.
Los investigadores pueden intentar reducir los errores de muestreo replicando su estudio. Esto podría lograrse tomando las mismas medidas repetidamente, utilizando más de un sujeto o múltiples grupos, o realizando múltiples estudios.
El muestreo aleatorio es una forma adicional de minimizar la aparición de errores de muestreo. El muestreo aleatorio establece un enfoque sistemático para seleccionar una muestra. Por ejemplo, en lugar de elegir a los participantes que serán entrevistados al azar, un investigador podría elegir a aquellos cuyos nombres aparecen en primer lugar, el 10º, el 20º, el 30º, el 40º, etc., en la lista.
Ejemplos de errores de muestreo
Supongamos que la empresa XYZ ofrece un servicio de suscripción que permite a los consumidores pagar una cuota mensual para ver vídeos y otros tipos de programación a través de una conexión a Internet.
La empresa quiere encuestar a los propietarios de viviendas que ven al menos 10 horas de programación por Internet a la semana y que pagan por un servicio de transmisión de vídeo existente. XYZ quiere determinar qué porcentaje de la población está interesado en un servicio de suscripción de menor precio. Si XYZ no piensa cuidadosamente en el proceso de muestreo, pueden producirse varios tipos de errores de muestreo.
Se produciría un error de especificación de la población si la empresa XYZ no conoce los tipos específicos de consumidores que deben incluirse en la muestra. Por ejemplo, si XYZ crea una población de personas con edades comprendidas entre los 15 y los 25 años, muchos de esos consumidores no toman la decisión de compra de un servicio de streaming de vídeo porque pueden no trabajar a tiempo completo. Por otra parte, 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 vídeo a la semana.
El error de selección también provoca distorsiones en los resultados de una muestra. Un ejemplo común es una encuesta que sólo se basa en una pequeña parte de las personas que responden inmediatamente. Si XYZ se esfuerza por hacer un seguimiento de los consumidores que no responden inicialmente, los resultados de la encuesta pueden cambiar. Además, si XYZ excluye a los consumidores que no responden de inmediato, los resultados de la muestra pueden no reflejar las preferencias de toda la población.
Error de muestreo frente a. Error ajeno al muestreo
Hay diferentes tipos de errores que pueden producirse 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 el tamaño de las muestras es inevitablemente limitado. (Es imposible tomar una muestra de toda la población en una encuesta o un censo).)
Los errores de muestreo pueden producirse incluso cuando no se cometen errores de ningún tipo; los errores de muestreo se producen porque ninguna muestra coincide perfectamente con los datos del universo del que se toma la muestra.
La empresa XYZ también querrá evitar los errores ajenos al muestreo. Los errores ajenos al muestreo son errores que se producen durante la recogida de datos y que hacen que los datos difieran de los valores reales. Los errores ajenos al muestreo están causados por un error humano, como una equivocación en el proceso de la encuesta.
Si un grupo de consumidores sólo ve cinco horas de programación de vídeo a la semana y se incluye en la encuesta, esa decisión es un error ajeno al muestreo. Otro tipo de error es hacer preguntas sesgadas.
Preguntas frecuentes sobre el error 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 consiste en seleccionar el grupo del que se van a recoger datos en la investigación.
¿Qué es la fórmula del error de muestreo??
Error de muestreo=Z×nσdonde:Z=valor de la puntuación Z basado en el 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 global en el análisis estadístico. El error de muestreo se calcula dividiendo la desviación típica de la población por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra y 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 pueden clasificarse en cuatro categorías: error específico de la población, error de selección, error del marco muestral o error de no respuesta. Un error específico de la población se produce cuando el investigador no sabe a quién debe encuestar. Se produce un error de selección cuando los encuestados seleccionan por sí mismos su participación en el estudio. (Esto hace que sólo respondan los que están interesados, lo que sesga los resultados).) Un error de marco muestral se produce cuando se utiliza la subpoblación equivocada para seleccionar una muestra. Por último, se produce un error de falta de respuesta cuando no se consigue contactar con los posibles encuestados o éstos se niegan a responder.
Por qué es importante el error de muestreo?
Ser consciente de la presencia de errores de muestreo es importante 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 se detecta un error de muestreo?
En la investigación con encuestas, los errores de muestreo se producen porque todas las muestras son muestras representativas: un grupo más pequeño que representa a toda la población de la investigación. Es imposible encuestar a todo el grupo de personas al que se quiere llegar.
Normalmente no es posible cuantificar el grado de error de muestreo en un estudio, ya que es imposible recoger los datos pertinentes de toda la población que se está estudiando. Por eso los investigadores recogen muestras representativas (y las muestras representativas son la razón por la que existen errores de muestreo).