Cómo funcionan los errores 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 la población completa 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 una serie de observaciones de una población más grande. El método de selección puede producir tanto errores de muestreo como errores ajenos al muestreo.

Comprensión de los errores de muestreo

Un error de muestreo es una desviación del valor muestreado frente al valor real de la población. Los errores de muestreo ocurren porque la muestra no es representante de la población o está sesgado 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

Se produce un error específico de una población cuando un investigador no comprende a quién encuestar.

Error de selección

El error de selección ocurre cuando la encuesta es auto-seleccionada, 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

Se produce un error de marco de muestra cuando se selecciona una muestra de los datos de población incorrectos.

Error de no 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).

Eliminando errores de muestreo

La prevalencia de errores de muestreo se puede reducir aumentando la muestra Talla. 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 pueden intentar reducir los errores de muestreo replicando su estudio. Esto podría lograrse tomando las mismas mediciones repetidamente, usando 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 para ser entrevistados al azar, un investigador puede elegir aquellos cuyos nombres aparecen primero, décimo, vigésimo, treinta, cuarenta, etc., en la lista.

Ejemplos de errores de muestreo

Suponga que XYZ Company proporciona un servicio por 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 ven 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.

A población Se produciría un error de especificación si XYZ Company 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, muchas de ellas los consumidores no toman la decisión de compra sobre un servicio de transmisión de video porque no funcionan tiempo completo. Por otro lado, si XYZ reunió 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 por semana.

El error de selección también causa distorsiones en los resultados de una muestra. Un ejemplo común es una encuesta que solo se basa en una pequeña parte de las personas que responden de inmediato. Si XYZ hace un esfuerzo por hacer un seguimiento de los consumidores que inicialmente no responden, 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 vs. Error de no muestreo

Existen 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 las muestras son inevitablemente limitados. (Es imposible muestrear una población completa en una encuesta o un censo).

La empresa XYZ también querrá evitar errores ajenos al muestreo. Los errores ajenos al muestreo son errores que se producen durante la recopilación de datos y hacen que los datos difieran de los valores reales. Los errores ajenos al muestreo son causados ​​por errores humanos, como un error cometido en el proceso de encuesta.

Si un grupo de consumidores solo ve cinco horas de programación de video a la semana y está incluido en la encuesta, esa decisión no es un error de muestreo. 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 de error de muestreo?

​Error de muestreo=Z×norte​σ​donde:Z=Z valor de puntuación basado en elintervalo de confianza (aprox.=1.96)σ=Desviación estándar de poblaciónnorte=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 muestral se calcula dividiendo la desviación estándar de la población por la raíz cuadrada de la tamaño de la muestra, y luego multiplicar la resultante con el valor de puntuación Z, que se basa en la confianza intervalo.

¿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 de marco de muestra o error de falta de respuesta. Se produce un error específico de la población cuando el investigador no comprende a quién debe encuestar. Se produce un error de selección cuando los encuestados autoseleccionan su participación en el estudio. (Esto da como resultado solo aquellos que están interesados ​​en responder, lo que sesga los resultados). Se produce un error de marco de muestra cuando se utiliza la subpoblación incorrecta para seleccionar una muestra. Por último, se produce un error de falta de respuesta cuando los posibles encuestados no son contactados con éxito o 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 encuentra un error de muestreo?

En la investigación por 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 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 que existen errores de muestreo).