Errores de muestreo y no muestreo (y cómo minimizarlos)

Errores de muestreo y no muestreo (y cómo minimizarlos)

¿qué es el error de muestreo y por qué importa?

para entender qué es el error de muestreo, primero debe saber un poco sobre el muestreo y lo que significa en la investigación de encuestas. (Si ya estás al tanto del muestreo, no dudes en pasar a la siguiente sección.)

Cuando estás realizando una encuesta, generalmente estás interesado en un grupo de personas mucho más grande del que puedes alcanzar., La solución práctica es tomar una muestra representativa, un grupo que represente a toda la población de investigación.

para asegurarse de que su muestra sea una representación justa, debe seguir algunas de las mejores prácticas de muestreo de encuestas. Tal vez el más conocido de estos es conseguir el tamaño de la muestra correcta. (Demasiado grande y usted está poniendo en un montón de trabajo para ninguna ganancia significativa; demasiado pequeño y usted no puede estar seguro de que su muestra es representativa.)

pero hay más para hacer bien el muestreo que solo obtener el tamaño de muestra correcto., Por esta razón, es importante comprender tanto los errores de muestreo como los errores ajenos al muestreo para evitar que causen problemas en su investigación.

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errores distintos del muestreo vs. error de muestreo: definiciones

de alguna manera confusa, el término ‘error de muestreo’ no significa que los investigadores hayan cometido errores al seleccionar o trabajar con una muestra., Problemas como elegir a las personas equivocadas, dejar que el sesgo entre en la imagen, o no anticipar que los participantes se auto-seleccionarán o no responderán: esos son errores que no son de muestreo, y cubriremos varios de los peores delincuentes más adelante en el artículo.

Los errores ajenos al muestreo pueden ocurrir tanto si trabajas con una muestra representativa (por ejemplo, con una encuesta nacional) como si realizas una enumeración total (por ejemplo, cuando realizas encuestas sobre la experiencia de los empleados con tu plantilla).,)

mientras tanto, el error de muestreo significa la diferencia entre los valores medios de la muestra y la población, por lo que solo sucede cuando se trabaja con muestras representativas.

curiosamente, no suele ser posible cuantificar el grado de error de muestreo en un estudio ya que – por definición – no se miden los datos relevantes para toda la población.

como explica la OCDE, una población nunca estará perfectamente representada por una muestra porque la población es mayor y más completa., En este sentido, el error de muestreo es una característica del muestreo en lugar de un error humano, y no se puede evitar por completo.

sin embargo, el error de muestreo se puede reducir absolutamente siguiendo buenas prácticas, más sobre eso a continuación.

Errores de muestreo y no muestreo: 5 ejemplos

error de especificación de la población (error no muestral)

este error ocurre cuando el investigador no entiende a quién debe encuestar. Por ejemplo, imagine una encuesta sobre el consumo de cereales para el desayuno en las familias. ¿A quién encuestar?, Puede ser toda la familia, la persona que más a menudo hace la compra o los niños. El comprador puede tomar la decisión de compra, pero los niños influyen en la elección del cereal.

este tipo de error no muestral se puede evitar al comprender a fondo la pregunta de investigación antes de comenzar a construir un cuestionario o seleccionar a los encuestados.

error de marco de muestra (error no muestral)

un error de marco se produce cuando se utiliza la subpoblación incorrecta para seleccionar una muestra. Un error clásico del marco ocurrió en la elección presidencial de 1936 entre Roosevelt y Landon., El marco de la muestra era de registros de automóviles y directorios telefónicos. En 1936, muchos estadounidenses no poseían automóviles o teléfonos, y los que sí eran en gran medida republicanos. Los resultados predijeron erróneamente una victoria republicana.

el error aquí radica en la forma en que se ha seleccionado una muestra. El sesgo se ha introducido inconscientemente porque los investigadores no anticiparon que solo ciertos tipos de personas aparecerían en su lista de encuestados, y partes de la población de interés han sido excluidas., Un equivalente moderno podría ser usar números de teléfono celular y, por lo tanto, perderse inadvertidamente a los adultos que no tienen un teléfono celular, como las personas mayores o las que tienen discapacidades graves de aprendizaje.

Los errores de Frame también pueden ocurrir cuando los encuestados de fuera de la población de interés se incluyen incorrectamente. Por ejemplo, digamos que un investigador está haciendo un estudio nacional. Su lista podría extraerse de un área de mapa geográfico que accidentalmente incluye un pequeño rincón de un territorio extranjero, y por lo tanto incluir a los encuestados que no son relevantes para el alcance del estudio.,

error de selección (error no muestral)

esto ocurre cuando los encuestados seleccionan por sí mismos su participación en el estudio, solo responden aquellos que están interesados. También se puede introducir desde el lado del investigador como un error de muestreo no Aleatorio. Por ejemplo, si un investigador hace un llamado para obtener respuestas en las redes sociales, obtendrá respuestas de personas que conoce, y de esas personas, solo las personas más útiles o afables responderán.

el error de selección se puede controlar haciendo esfuerzos adicionales para obtener la participación., Un proceso típico de encuesta incluye el inicio de contacto previo a la encuesta que solicita cooperación, la encuesta real y el seguimiento posterior a la encuesta. Si no se recibe una respuesta, sigue una segunda solicitud de encuesta, y tal vez entrevistas utilizando modos alternativos como teléfono o persona a persona.

falta de respuesta (error no muestral)

Los errores de falta de respuesta se producen cuando los encuestados son diferentes de los que no responden. Por ejemplo, supongamos que usted es una empresa que realiza una investigación de mercado antes de lanzar un nuevo producto., Es posible que obtenga un nivel desproporcionado de participación de sus clientes existentes, ya que saben quién es usted y se pierden las noticias de un grupo más amplio de personas que aún no le compran.

esto puede ocurrir porque el encuestado potencial no fue contactado o se negó a responder. El alcance de este error de falta de respuesta se puede verificar a través de encuestas de seguimiento utilizando modos alternativos.

Errores de muestreo

como se describió anteriormente, los errores de muestreo ocurren debido a la variación en el número o representatividad de la muestra que responde., Los errores de muestreo se pueden controlar y reducir mediante (1) diseños de muestra cuidadosos, (2) muestras lo suficientemente grandes (consulte nuestra calculadora de tamaño de muestra en línea) y (3) múltiples contactos para garantizar una respuesta representativa.

asegúrese de estar atento a estos errores de muestreo y no muestreo para que pueda evitarlos en su investigación.

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