Error de muestreo

El error de muestreo es una parte inevitable de cualquier investigación estadística. A menudo pasa desapercibido, pero puede tener un impacto significativo en los resultados de un estudio. En este artículo, exploraremos qué es el error de muestreo, cómo se calcula y cómo puede afectar la validez de los resultados. Si estás interesado en el mundo de la estadística y quieres entender mejor cómo obtener datos confiables, ¡sigue leyendo!

Errores estadísticos que ocurren cuando una muestra no representa a toda la población

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¿Qué son los errores de muestreo?

Los errores de muestreo son errores estadísticos que ocurren cuando una muestra no representa a toda la población. Son la diferencia entre los valores reales de la población y los valores determinados a partir de muestras de la población.

Error de muestreo

Los errores de muestreo ocurren cuando los parámetros numéricos de una población completa se derivan de una muestra de toda la población. Dado que no se incluye a toda la población en la muestra, los parámetros derivados de la muestra difieren de los de la población real.

Pueden distorsionar los resultados y hacer que los usuarios saquen conclusiones incorrectas. Si los analistas no seleccionan muestras que representen a toda la población, los errores de muestreo son significativos.

Resumen

  • Los errores de muestreo ocurren cuando los parámetros numéricos de una población completa se derivan de muestras de toda la población.
  • La diferencia entre los valores derivados de la muestra de una población y los valores verdaderos de los parámetros poblacionales se considera error de muestreo.
  • Los errores se pueden eliminar aumentando el tamaño de la muestra o el número de muestras.

Error de muestreo

Los errores de muestreo son desviaciones de los valores de la muestra de los valores reales de la población que resultan de que una muestra no sea un verdadero representante de una población de datos.

Debido a que hay un error en la recopilación de datos, los resultados del muestreo no son válidos. Además, si una muestra se selecciona al azar o la selección se basa en sesgos, no puede cubrir toda la población y es seguro que se producirán errores de muestreo.

Se pueden prevenir si los analistas seleccionan subconjuntos o muestras de datos que representen eficazmente a toda la población. Los errores de muestreo están influenciados por factores como el tamaño y el diseño de la muestra, la variabilidad de la población y la proporción de la muestra.

Aumentar el tamaño de la muestra puede evitar errores de muestreo. Sin embargo, para reducirlo a la mitad, es necesario cuadruplicar el tamaño de la muestra. Si las muestras seleccionadas son pequeñas y no representan adecuadamente todos los datos, los analistas pueden elegir un número mayor de muestras para proporcionar una representación satisfactoria.

La variabilidad de la población conduce a variaciones en las estimaciones derivadas de diferentes muestras, lo que genera errores mayores. El efecto de la variabilidad poblacional se puede reducir aumentando el tamaño de las muestras para que puedan representar más efectivamente a la población.

Además, se debe tener en cuenta el error de muestreo al publicar los resultados de la encuesta para determinar la exactitud de las estimaciones y las interpretaciones asociadas.

Error de muestreo

Ejemplo práctico

Supongamos que los productores de la empresa XYZ quieren determinar la audiencia de un programa local que se transmite dos veces por semana. Los productores deben determinar los ejemplos que pueden representar diferentes tipos de espectadores. Es posible que deban considerar factores como la edad, el nivel educativo y el género.

Por ejemplo, las personas entre 14 y 18 años suelen tener menos obligaciones y la mayoría puede sacar tiempo para ver el programa dos veces por semana. Por el contrario, las personas entre 18 y 35 años suelen tener una agenda más apretada y no tienen tiempo para ver la televisión.

Por lo tanto, es importante tomar muestras proporcionalmente. De lo contrario, los resultados no representarán la población real.

Dado que no se conoce el parámetro poblacional exacto, generalmente se desconoce el error de muestreo en las muestras. Sin embargo, los analistas pueden utilizar métodos analíticos para medir el alcance de la variación causada por el error de muestreo.

Categorías de errores de muestreo

  • Error en la especificación de la poblaciónSucede cuando los analistas no entienden a quién se supone que deben entrevistar. Por ejemplo, en una encuesta sobre cereales para el desayuno, la población puede incluir a la madre, los niños o toda la familia.
  • Error de selecciónOcurre cuando la participación de los encuestados en la encuesta es autoseleccionada, es decir, solo responden aquellos que están interesados. El sesgo de selección se puede reducir fomentando la participación.
  • Error de cuadro de ejemploOcurre cuando se selecciona una muestra de la incorrecta Población Datos.
  • Error sin respuestaOcurre cuando no se obtienen respuestas útiles de las encuestas. Esto puede deberse a que los posibles encuestados no pudieron ser contactados o se negaron a responder.

Más resFuentes

Gracias por leer la guía de Finanzas sobre errores de muestreo. Para avanzar aún más en su carrera, los siguientes recursos adicionales le serán útiles:

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