¿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.
Puntos clave
- Un error de muestreo ocurre cuando la muestra utilizada en el estudio no es representativa de toda la población.
- El muestreo es un análisis realizado mediante la selección de un número de observaciones de una población más grande.
- 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.
- La prevalencia de errores de muestreo puede reducirse aumentando el tamaño de la muestra.
- En general, los errores de muestreo se pueden dividir en cuatro categorías: error específico de la población, error de selección, error del marco muestral o error de falta de respuesta.
Comprender los errores de muestreo
Un error de muestreo es una desviación del valor muestreado del valor real en 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.
Cálculo del error de muestreo
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.
Error de muestreo
=
z
×
σ
no
Dónde está:
z
=
z
valor de puntuación basado en
intervalo de confianza (aprox.
=
1.96
)
σ
=
Desviación estándar de población
no
=
Tamaño de la muestra
\begin{alineado}&\text{Error de muestreo}=Z\times\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\\&\textbf{donde:}\\&Z=Z\text{ valor de puntuación basado en el}\\&\qquad\ \text{intervalo de confianza (alrededor de}=1,96)\\&\sigma=\text{desviación estándar de la población}\\&n=\text{tamaño de la muestra}\end{ alineado} Error de muestreo=z×noσDónde está:z=z valor de puntuación basado en intervalo de confianza (aprox.=1.96)σ=Desviación estándar de poblaciónno=Tamaño de la muestra
Tipos de errores de muestreo
Hay varias categorías de errores de muestreo.
Error específico de la población
Una falacia específica de la población ocurre cuando un investigador no entiende a quién evaluar.
Error de selección
El error de selección ocurre cuando la encuesta se autoselecciona o cuando solo los participantes interesados en la encuesta responden las preguntas. Los investigadores pueden tratar de superar el sesgo de selección encontrando formas de fomentar la participación.
Error de marco de ejemplo
Se produce un error de encuadre de muestra cuando se selecciona una muestra de los datos de población incorrectos.
Sin error de respuesta
Un error de falta de respuesta ocurre cuando no obtiene una respuesta útil de sus 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 efectiva, lo que disminuye el potencial de desviaciones de la población efectiva. 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 represente adecuadamente a toda la población.
Los investigadores podrían intentar reducir los errores de muestreo replicando su estudio. Esto podría lograrse tomando repetidamente las mismas medidas, usando más de un sujeto o múltiples grupos, o realizando múltiples estudios.
El muestreo aleatorio es otra forma 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 participantes al azar para entrevistar, un investigador podría elegir aquellos cuyos nombres aparecen primero, 10, 20, 30, 40, etc., en la lista.
Ejemplos de errores de muestreo
Digamos que la empresa XYZ ofrece un servicio basado en suscripción que permite a los consumidores pagar una tarifa mensual para transmitir video y otra programación a través de una conexión a Internet.
La empresa desea encuestar a los propietarios de viviendas que miran al menos 10 horas de programación por Internet a la 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 bajo 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 de 15 a 25 años, muchos de estos consumidores no toman la decisión de comprar un servicio de transmisión de video porque es posible que no estén trabajando 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 por semana.
El error de selección también provoca un sesgo en los resultados de una muestra. Un ejemplo común es una encuesta que depende de que solo una pequeña fracción de personas responda de inmediato. Si XYZ se compromete a 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 vs error de no muestreo
Hay varios tipos de errores que pueden ocurrir durante la recopilación de 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 censo).
Puede ocurrir un error de muestreo incluso cuando no se cometen errores de ningún tipo; los errores de muestreo ocurren porque ninguna muestra coincidirá exactamente 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 ocurren 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 mira solo cinco horas de programación de video a la semana y se incluye en la encuesta, esa decisión es un error no muestral. Hacer preguntas tendenciosas es otro tipo de error.
¿Qué es el error de muestreo frente al sesgo de muestreo?
En estadística, el muestreo significa seleccionar el grupo del que realmente recopilará datos en su investigación.
El sesgo de muestreo es la expectativa, conocida de antemano, de que una muestra no será representativa de la población real. Por ejemplo, si la muestra acaba teniendo proporcionalmente más mujeres o jóvenes que la población total.
Los errores de muestreo son errores estadísticos que ocurren cuando una muestra no representa a toda la población una vez que se han realizado los análisis.
¿Por qué es importante el error de muestreo?
Es importante ser consciente de los 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 se encuentra el 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 a toda 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 se está estudiando. Esta es la razón por la que los investigadores recopilan muestras representativas (y las muestras representativas son la razón por la que se producen errores de muestreo).
¿Qué es el error de muestreo frente al error estándar?
El error de muestreo se deriva del error estándar (SE) multiplicándolo por un valor de puntuación Z para producir un intervalo de confianza.
El error estándar se calcula dividiendo la desviación estándar por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra.
La línea de fondo
El error de muestreo ocurre cuando una muestra extraída de una población se desvía de alguna manera de esa población real. Grandes errores de muestreo pueden dar lugar a estimaciones o inferencias incorrectas sobre la población basadas en el análisis estadístico de esa muestra.
En general, los errores de muestreo se pueden dividir en cuatro categorías: error específico de la población, error de selección, error del marco muestral o error de falta de respuesta. Una falacia específica de la población ocurre cuando el investigador no entiende a quién debe examinar. Un sesgo de selección ocurre cuando los encuestados eligen su propia participación en el estudio. (Esto da como resultado que solo aquellos interesados en responder, lo que distorsiona los resultados). Se produce un error de encuadre de muestra cuando se utiliza la subpoblación incorrecta para seleccionar una muestra. Por último, se produce un error de falta de respuesta cuando se contacta sin éxito a los posibles encuestados o se niegan a responder.
