¿Qué es un error no muestral?
Un error no muestral es un término estadístico que se refiere a un error que ocurre 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 surgen debido a que el tamaño de la muestra fue limitado. (No se puede muestrear todo el universo en una encuesta o censo).
Puntos clave
- 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.
- 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.
- Los errores sistemáticos ajenos al muestreo son peores que los errores aleatorios ajenos al muestreo porque los errores sistemáticos pueden dar lugar a la eliminación del estudio, la encuesta o el censo.
- Cuanto mayor es el número de errores, menos fiable es la información.
- Cuando ocurren errores que no son de muestreo, aumenta la tasa de sesgo en un estudio o encuesta.
Puede ocurrir un error de muestreo incluso cuando no se cometen errores de ningún tipo. Los «errores» surgen del simple hecho de que es poco probable que los datos de una muestra coincidan exactamente 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 resultantes de una técnica de muestreo deficiente.
Cómo funciona un error de no muestreo
Los errores no muestrales pueden estar presentes tanto en las muestras como en los censos en los que se encuesta a toda una población. Los errores ajenos al muestreo 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 normalmente no destruyen una muestra o un censo, mientras que un error sistemático probablemente hará que los datos recopilados queden inutilizables.
Los errores ajenos al 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 encuesta sesgadas, procesamiento/toma de decisiones sesgada, respuestas perdidas, 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 prácticamente imposibles de eliminar.
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 el 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. En cualquier caso, la información incorrecta proporcionada por los encuestados cuenta como errores no muestrales y se describe como errores de respuesta.
Los errores técnicos existen en una categoría diferente. Si hay entradas relacionadas con los datos, como codificación, recopilación, entrada o modificación, se consideran errores de procesamiento.
