Definicion de Descuidar el tamaño de la muestra: qué es, cómo funciona, ejemplo
El descuido del tamaño de la muestra es un error en investigación que ocurre al seleccionar una muestra que no representa adecuadamente la población. Esto puede llevar a conclusiones inexactas o sesgadas. Es crucial asegurarse de que la muestra sea lo suficientemente grande y representativa para obtener resultados significativos y confiables. Un ejemplo de este error sería realizar encuestas a solo un grupo específico de personas y generalizar los resultados a toda la población.
¿Qué es la negligencia del tamaño de la muestra?
La negligencia en el tamaño de la muestra es un sesgo cognitivo que fue estudiado por Amos Tversky y Daniel Kahneman. Esto ocurre cuando los usuarios de información estadística llegan a conclusiones falsas sin considerar el tamaño de la muestra de los datos en cuestión. La razón principal para descuidar el tamaño de la muestra es que las personas a menudo no se dan cuenta de que es más probable que ocurran altos niveles de varianza en muestras pequeñas. Por lo tanto, es fundamental determinar si el tamaño de la muestra utilizada para obtener una estadística determinada es lo suficientemente grande como para permitir sacar conclusiones significativas. Comprender cuándo el tamaño de una muestra es lo suficientemente grande puede resultar un desafío para quienes no están familiarizados con los métodos estadísticos.
Resultados clave
- La negligencia en el tamaño de la muestra es un sesgo cognitivo que fue estudiado por Amos Tversky y Daniel Kahneman.
- Consiste en sacar conclusiones falsas a partir de información estadística ignorando el efecto del tamaño de la muestra.
- Quienes quieran reducir el riesgo de descuidar el tamaño de la muestra deben recordar que tamaños de muestra más pequeños se asocian con resultados estadísticos más inestables, y viceversa.
Comprender la negligencia en el tamaño de la muestra
La mayoría de las inferencias estadísticas dependen de la ley de los grandes números. Esto significa que, dada una muestra suficientemente grande, las características de la población de la que se extrae pueden inferirse con cierto grado de confianza a partir de las características de la muestra. Cuando el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, es imposible sacar conclusiones precisas y fiables. Descuidar el tamaño de la muestra es ignorar el impacto de muestras pequeñas en nuestra capacidad para sacar tales conclusiones. En el contexto de las finanzas, esto puede engañar a los inversores de varias maneras.
Por ejemplo, un inversor podría ver un anuncio de un nuevo fondo de inversión que se jacta de haber logrado un rendimiento anual del 15% desde su creación. Un inversor puede concluir rápidamente que este fondo es el billete para una rápida creación de riqueza. Sin embargo, si el fondo no existe desde hace mucho tiempo, esta conclusión puede resultar engañosa para un inversor potencial. Los resultados pueden deberse a anomalías a corto plazo y tienen poco que ver con la metodología de inversión real del fondo.
Descuidar el tamaño de la muestra a menudo se confunde con descuidar las normas de referencia, lo cual es un sesgo cognitivo relacionado. Mientras que el descuido del tamaño de la muestra se refiere a no tener en cuenta el papel del tamaño de la muestra en la determinación de la validez de los enunciados estadísticos, el descuido de la norma básica se refiere a la tendencia de las personas a ignorar el conocimiento existente sobre un fenómeno al evaluar nueva información.
Un ejemplo de la vida real de cómo descuidar el tamaño de la muestra
Para comprender mejor el descuido del tamaño de la muestra, considere el siguiente ejemplo tomado de un estudio de Tversky y Kahneman:
A un hombre se le pide que saque cinco bolas y descubre que cuatro son rojas y una es verde.
Una persona saca 20 bolas de una selección y descubre que 12 son rojas y ocho son verdes.
¿Qué ejemplo demuestra mejor que las bolas son predominantemente rojas?
La mayoría de la gente dice que la primera muestra, más pequeña, proporciona pruebas mucho más sólidas porque la proporción de rojo a verde es mucho mayor que en la muestra más grande. Sin embargo, el coeficiente más alto en realidad se ve compensado por el tamaño de muestra más pequeño. En realidad, una muestra de 20 personas proporciona pruebas mucho más sólidas.
Otro ejemplo de Tversky y Kahneman es este:
La ciudad cuenta con dos hospitales. El hospital más grande tiene un promedio de 45 bebés nacidos cada día, mientras que el hospital más pequeño tiene alrededor de 15 bebés nacidos cada día. Aunque el 50% de todos los bebés son niños, el porcentaje exacto varía de un día a otro.
A lo largo de un año, cada hospital registró los días en los que más del 60% de los bebés eran niños. ¿Qué hospital registró más días como éste?
Cuando se les hizo esta pregunta, el 22% de los encuestados dijo que el hospital más grande informaría más días de este tipo y el 56% dijo que los resultados serían los mismos para ambos hospitales. De hecho, la respuesta correcta es que un hospital más pequeño registrará más días de estos porque su tamaño más pequeño dará como resultado una mayor variabilidad.
Como señalamos anteriormente, la razón para descuidar el tamaño de la muestra es que las personas a menudo no se dan cuenta de que es más probable que ocurran altos niveles de varianza en muestras pequeñas. A la hora de invertir, esto puede resultar muy caro.
Preguntas Frecuentes
1. ¿Qué es la negligencia del tamaño de la muestra?
La negligencia en el tamaño de la muestra es un sesgo cognitivo que ocurre cuando los usuarios de información estadística llegan a conclusiones falsas sin considerar el tamaño de la muestra de los datos en cuestión. La razón principal para descuidar el tamaño de la muestra es que las personas a menudo no se dan cuenta de que es más probable que ocurran altos niveles de varianza en muestras pequeñas.
2. ¿Cuál es la importancia de comprender la negligencia en el tamaño de la muestra?
Comprender la negligencia en el tamaño de la muestra es fundamental para poder realizar inferencias estadísticas precisas. Dada una muestra suficientemente grande, las características de la población de la que se extrae pueden inferirse con cierto grado de confianza a partir de las características de la muestra. Sin embargo, cuando el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, es imposible sacar conclusiones precisas y fiables.
3. ¿Puedes proporcionar ejemplos de negligencia en el tamaño de la muestra?
Uno de los ejemplos proporcionados es cuando se compara el porcentaje de bolas rojas en dos muestras, una de 5 bolas y otra de 20 bolas. A pesar de que la primera muestra muestra una proporción más alta de bolas rojas, la verdad es que la muestra más grande proporciona pruebas más sólidas debido a su mayor tamaño. Otro ejemplo es el de dos hospitales que registran el porcentaje de bebés varones nacidos. Aunque el hospital más grande tiene un promedio de 45 bebés nacidos cada día, el hospital más pequeño tendrá más variabilidad debido a su tamaño más pequeño.
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