Error de muestreo
Un error de muestreo es un error estadístico que ocurre cuando un analista no selecciona una muestra que representa a toda la población de datos y los resultados encontrados en la muestra no representan los resultados que se obtendrían de toda la población. El muestreo es un análisis realizado seleccionando una serie de observaciones de una población más grande, y la selección puede producir tanto errores de muestreo como errores que no son de muestreo.
Para llevar clave
- El error de muestreo es un error estadístico que ocurre cuando un analista no selecciona una muestra que represente a toda la población de datos.
- Los resultados encontrados en la muestra, por lo tanto, no representan los resultados que se obtendrían de toda la población.
- El error de muestreo se puede reducir aleatorizando la selección de muestras y / o aumentando el número de observaciones.
Comprender los errores de muestreo
Un error de muestreo es una desviación en el valor muestreado frente al valor real de la población debido al hecho de que la muestra no es representativa de la población o está sesgada de alguna manera. Incluso las muestras aleatorias tendrán algún error de muestreo, ya que es solo una aproximación de la población de la que se extrae.
Los errores de muestreo se pueden eliminar cuando se aumenta el tamaño de la muestra y también asegurando que la muestra represente adecuadamente a toda la población. Supongamos, por ejemplo, que XYZ Company proporciona un servicio basado en suscripción que permite a los consumidores pagar una tarifa mensual para transmitir videos y otra programación a través de la web.
La empresa quiere encuestar a los propietarios de viviendas que miran al menos 10 horas de programación en la web cada semana y pagan por un servicio de transmisión de video existente. XYZ quiere determinar qué porcentaje de la población está interesado en un servicio de suscripción de menor precio. Si XYZ no piensa cuidadosamente sobre el proceso de muestreo, pueden ocurrir varios tipos de errores de muestreo.
Ejemplos de errores de muestreo
Un error de especificación de población significa que XYZ no comprende los tipos específicos de consumidores que deberían incluirse en la muestra. Si, por ejemplo, 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 no trabajan a tiempo completo. Por otro lado, si XYZ reúne una muestra de adultos que trabajan y toman decisiones de compra, los consumidores de este grupo no pueden ver 10 horas de programación de video cada semana.
El error de selección también causa distorsiones en los resultados de una muestra, y un ejemplo común es una encuesta que solo se basa en una pequeña porción de personas que responden de inmediato. Si XYZ se esfuerza por hacer un seguimiento con 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, los resultados de la muestra pueden no reflejar las preferencias de toda la población.
Factoring en errores que no son de muestreo
XYZ también quiere evitar errores ajenos al muestreo 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 por semana y se incluye en la encuesta, esa decisión es un error que no es de muestreo. Hacer preguntas sesgadas es otro tipo de error.
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