Definicion de Errores de muestreo en estadística: definición, tipos y cálculo.
Los errores de muestreo en estadística son las desviaciones entre los valores obtenidos de una muestra y los valores reales de una población. Se dividen en errores aleatorios y no aleatorios, y se calculan mediante fórmulas estadísticas.
¿Qué es el error de muestreo?
El error de muestreo es un error estadístico que ocurre cuando el analista no selecciona una muestra que sea representativa de toda la población de datos. Como resultado, los resultados obtenidos en la muestra no representan los resultados que se obtendrían para toda la población.
El muestreo es un análisis realizado seleccionando una serie de observaciones de una población más grande. El método de selección puede causar errores tanto de muestreo como ajenos al muestreo.
Resultados clave
- El error de muestreo ocurre cuando la muestra utilizada en un estudio no es representativa de toda la población.
- El muestreo es un análisis realizado seleccionando una serie de observaciones de una población más grande.
- Incluso las muestras aleatorias tendrán cierto grado de error de muestreo porque la muestra es sólo una aproximación de la población de la que se extrae.
- La prevalencia de errores de muestreo se puede reducir 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
El error de muestreo es la desviación del valor de la muestra del valor real de 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 cierto grado de error de muestreo porque la muestra es sólo una aproximación de la población de la que se extrae.
Calcular el error de muestreo
La fórmula del error de muestreo se utiliza para calcular el error de muestreo total 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 puntuación Z, que se basa en el intervalo de confianza.
Error de muestreo
«=»
z
×
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norte
Dónde:
z
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valor de puntuación basado en
Intervalo de confianza (aprox.
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1,96
)
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norte
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Tamaño de la muestra
\begin{aligned}&\text{Error de muestreo}=Z\times\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\\&\textbf{donde:}\\&Z=Z\text{ valor estimado basado en the}\\&\qquad\ \text{intervalo de confianza (aproximadamente}=1,96)\\&\sigma=\text{Desviación estándar de la población}\\&n=\text{Tamaño de muestra}\end{aligned} Error de muestreo«=»z×nortePAGDónde:z«=»z valor de puntuación basado en Intervalo de confianza (aprox.«=»1,96)PAG«=»Desviación estándar de poblaciónnorte«=»Tamaño de la muestra
Tipos de errores de muestreo
Existen diferentes categorías de errores de muestreo.
Error específico de la población
El error específico de una población ocurre cuando el investigador no sabe a quién entrevistar.
Error de selección
El sesgo de selección ocurre cuando la encuesta es autoseleccionada o cuando solo aquellos participantes que están interesados en la encuesta responden las preguntas. Los investigadores pueden intentar superar el sesgo de selección encontrando formas de fomentar la participación.
Error de muestreo del marco
El error del marco muestral ocurre cuando se selecciona una muestra basándose en datos poblacionales incorrectos.
Sin error de respuesta
El error de falta de respuesta ocurre cuando las encuestas no producen una respuesta útil 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 se puede reducir aumentando el tamaño de la muestra. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, se acerca a la población real, lo que reduce la probabilidad de desviaciones de la población real. Tenga en cuenta que la media de una muestra de 10 personas varía más que la media de una muestra de 100 personas. 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 reproduciendo su estudio. Esto se puede lograr repitiendo las mismas mediciones, utilizando más de un sujeto o 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 la selección de muestras. Por ejemplo, en lugar de seleccionar aleatoriamente a los participantes para entrevistar, un investigador podría seleccionar aquellos cuyos nombres aparezcan primero, 10.º, 20.º, 30.º, 40.º, etc. en la lista.
Ejemplos de errores de muestreo
Supongamos que la empresa XYZ ofrece un servicio basado en suscripción que permite a los consumidores pagar una tarifa mensual para transmitir vídeos y otros tipos de programas a través de una conexión a Internet.
La empresa quiere encuestar a los propietarios de viviendas que ven programas a través de Internet al menos 10 horas a la semana y pagan por un servicio de transmisión de vídeo existente. XYZ quiere determinar qué porcentaje de la población está interesada en una suscripción más económica. Si XYZ no considera cuidadosamente el proceso de muestreo, pueden ocurrir varios tipos de errores de muestreo.
Puede ocurrir un sesgo poblacional si la empresa XYZ no comprende los tipos específicos de consumidores que deben incluirse en la muestra. Por ejemplo, si XYZ crea un grupo de personas entre 15 y 25 años, muchos de estos consumidores no tomarán la decisión de comprar un servicio de transmisión de video porque es posible que no trabajen a tiempo completo. Por otro lado, si XYZ recolectara una muestra de adultos trabajadores que toman decisiones de compra, es posible que los consumidores de este grupo no vean 10 horas de programación de video cada semana.
El sesgo de selección también conduce a resultados de muestreo distorsionados. Un ejemplo común es una encuesta que depende de que sólo una pequeña proporción de personas responda de inmediato. Si XYZ intenta comunicarse con 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 y error de no muestreo
Existen varios tipos de errores que pueden ocurrir al recopilar datos estadísticos. Los errores de muestreo son diferencias aparentemente aleatorias entre las características de la muestra y la población. Los errores de muestreo surgen porque los tamaños de las muestras son inevitablemente limitados. (No es posible cubrir a toda la población en una encuesta o censo).
Puede ocurrir un error de muestreo incluso si no se cometen errores; Los errores de muestreo ocurren porque ninguna muestra coincidirá perfectamente con los datos del universo del que se tomó.
La empresa XYZ también querrá evitar errores ajenos al muestreo. Los errores ajenos al muestreo son errores que ocurren 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 los errores cometidos durante el proceso de encuesta.
Si un grupo de consumidores ve sólo cinco horas de programación de video por semana y se incluye en la encuesta, la decisión no es un error de muestreo. Hacer preguntas sesgadas es otro tipo de error.
¿Qué es el error de muestreo y el sesgo de muestreo?
En estadística, muestreo significa seleccionar el grupo del cual realmente recopilará datos en su estudio.
El sesgo de muestreo es la expectativa conocida de que una muestra no será representativa de la población real. Por ejemplo, si la muestra contiene proporcionalmente más mujeres o jóvenes que la población general.
Los errores de muestreo son errores estadísticos que ocurren cuando una muestra no representa a toda la población después del análisis.
¿Por qué es importante el error de muestreo?
Saber si existen errores de muestreo es importante porque puede servir como indicador del nivel de confianza en los resultados. El error de muestreo también es importante en el contexto del debate sobre cuán diferentes pueden ser los resultados de los estudios.
¿Cómo encontrar el error de muestreo?
En la investigación por encuestas, los errores de muestreo ocurren porque todas las muestras son representativas: un grupo más pequeño que representa a toda la población que se estudia. Es imposible encuestar a todo el grupo de personas al que desea llegar.
Generalmente es imposible cuantificar el grado de error de muestreo en un estudio porque es imposible recopilar datos relevantes de toda la población del estudio. Esta es la razón por la cual los investigadores recolectan muestras representativas (y las muestras representativas causan errores de muestreo).
¿Qué es el error muestral y el error estándar?
El error de muestreo se obtiene a partir del error estándar (SE) multiplicándolo por el valor del puntaje Z para obtener un intervalo de confianza.
El error estándar se calcula dividiendo la desviación estándar por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra.
Línea de fondo
El error de muestreo ocurre cuando una muestra tomada de una población se desvía ligeramente de la población real. Grandes errores de muestreo pueden conducir a estimaciones o conclusiones incorrectas sobre la población basadas en análisis estadísticos 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. El error específico de una población ocurre cuando el investigador no comprende a quién debe entrevistar. El sesgo de selección ocurre cuando los encuestados se autoseleccionan para participar en un estudio. (Esto da como resultado que solo respondan aquellos que están interesados en responder, lo que distorsiona los resultados). El error del marco muestral ocurre cuando se utiliza el subconjunto incorrecto de la población para seleccionar la muestra. Finalmente, el sesgo de falta de respuesta ocurre cuando no se puede contactar a los encuestados potenciales o se niegan a responder.
Preguntas Frecuentes
El error de muestreo es un error estadístico que ocurre cuando la muestra utilizada en un estudio no es representativa de toda la población.
El sesgo de muestreo es la expectativa conocida de que una muestra no será representativa de la población real.
Es importante tener en cuenta el error de muestreo porque puede servir como indicador del nivel de confianza en los resultados y es crucial en el debate sobre la variabilidad de los resultados de los estudios.
El error de muestreo se calcula dividiendo la desviación estándar de la población por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra y multiplicando el resultado por el valor de puntuación Z, que se basa en el intervalo de confianza.
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