Error no muestral

La recopilación de datos es una parte fundamental en la toma de decisiones y la obtención de información precisa. Sin embargo, en ocasiones nos encontramos con el famoso «error no muestral». Este error puede generar resultados inexactos y conducir a interpretaciones erróneas. En este artículo, exploraremos qué es el error no muestral, cómo se produce y cómo podemos minimizarlo para obtener resultados confiables. ¡Sigue leyendo para descubrir cómo evitar caer en la trampa de este error y mejorar la calidad de tus investigaciones y análisis de datos!

Un término estadístico que se refiere a un error resultante del resultado de la recopilación de datos que hace que los datos se desvíen de los valores verdaderos.

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¿Qué es el error ajeno al muestreo?

El error no muestral es un error resultante del resultado de la recopilación de datos que hace que los datos se desvíen de los valores verdaderos. Es diferente del error de muestreo, que es cualquier diferencia entre los valores muestrales y los valores universales que puede resultar de un tamaño de muestra limitado.

Error no muestral

Los errores ajenos al muestreo pueden ocurrir de diversas formas, incluidos errores de falta de respuesta, errores de medición, errores del entrevistador, errores de ajuste y errores de procesamiento.

Mecanismos de error ajeno al muestreo

Pueden ocurrir errores ajenos al muestreo al muestrear una muestra o una población completa (censo). Se divide en dos categorías:

1. Errores aleatorios

Los errores aleatorios son errores que no se pueden explicar y simplemente ocurren. En los estudios estadísticos se supone que los errores aleatorios individuales generalmente se anulan entre sí, de modo que causan poca o ninguna preocupación.

2. Errores sistemáticos

Los errores sistemáticos afectan la muestra del estudio y, por lo tanto, a menudo dan como resultado datos inútiles. Un error sistemático es consistente y repetible, por lo que los autores del estudio deben tener mucho cuidado para mitigarlo.

Pueden ocurrir errores que no se deben al muestreo en varios aspectos de un estudio. Los errores ajenos al muestreo más comunes incluyen errores en el ingreso de datos, preguntas y decisiones sesgadas, falta de respuesta, información incorrecta y análisis inadecuados.

Tipos de errores ajenos al muestreo

Existen varios tipos de errores ajenos al muestreo, entre ellos:

1. Sin error de respuesta

Un error de falta de respuesta es causado por las diferencias entre las personas que eligen participar y las personas que no realizan una encuesta en particular. En otras palabras, ocurre cuando las personas tienen la oportunidad de participar pero eligen no hacerlo; Por lo tanto, los resultados de su encuesta no están incluidos en los datos.

2. Error de medición

Un error de medición se refiere a cualquier error relacionado con la medición de cada unidad de muestreo, a diferencia de los errores relacionados con la forma en que se seleccionó. El error suele ocurrir cuando hay preguntas confusas, datos de baja calidad debido a la fatiga de la muestra (por ejemplo, alguien está cansado de realizar una encuesta) y herramientas de medición de baja calidad.

3. Error del entrevistador

El error del entrevistador ocurre cuando el entrevistador (o el administrador) comete un error al registrar una respuesta. En la investigación cualitativa, un entrevistador puede engañar al encuestado para que responda de una manera determinada. En la investigación cuantitativa, un entrevistador puede hacer la pregunta de manera diferente, lo que da como resultado un resultado diferente.

4. Error de configuración

Un error de ajuste describe una situación en la que el análisis ajusta los datos de modo que no son del todo precisos. Las formas de errores de ajuste incluyen errores en la ponderación de datos, limpieza de datos, etc. Crédito.

5. Errores de procesamiento

Un error de procesamiento ocurre cuando ocurre un problema en el procesamiento de los datos que resulta en un error. Un ejemplo sería si los datos se ingresaron incorrectamente o el archivo de datos está dañado.

Error de muestreo versus error de no muestreo

El error de muestreo y el error no muestral se utilizan a menudo en contextos similares, pero existen algunas diferencias clave entre los dos conceptos. Incluyen:

1. Los errores de muestreo pueden ocurrir incluso cuando obviamente no se ha cometido ningún error, a diferencia de los errores ajenos al muestreo que surgen cuando ocurre un error.

2. Los errores de muestreo ocurren cuando la muestra no es representativa de la verdad universal, mientras que los errores ajenos al muestreo son específicos de un diseño de estudio particular.

3. Los errores de muestreo se pueden reducir significativamente a medida que aumenta el tamaño de la muestra, pero los errores ajenos al muestreo requieren procesos más metódicos para reducirlos.

4. Los errores de muestreo suelen ser causados ​​por factores internos, mientras que los errores ajenos al muestreo son causados ​​por factores externos que no están enteramente relacionados con una encuesta, estudio o censo.

Cómo reducir errores

Reducir los errores ajenos al muestreo no es tan fácil de lograr como reducir los errores de muestreo. Con el error de muestreo, puede reducir el riesgo de error simplemente aumentando el tamaño de la muestra. Esto no funciona para errores que no son de muestra y, a menudo, son muy difíciles de detectar y eliminar (a menos que se investigue muy metódicamente la fuente del error).

Para reducir eficazmente los errores ajenos al muestreo, quienes diseñan el estudio deben considerar cuidadosamente para garantizar la validez de los resultados. Por lo tanto, un investigador puede incorporar un mecanismo en el estudio para reducir el error sin introducir posteriormente más errores.

Por ejemplo, un investigador puede pagarle a la persona una bonificación basada en la precisión de su ingreso de datos, o puede filmar todas las entrevistas para garantizar que el entrevistador se ciña al tema y al guión.

Error no muestral

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