¿Qué es el error de muestreo?

Un error de muestreo es una forma de error que ocurre cuando una muestra o subconjunto que no representa un todo se usa para representar un todo. En el análisis de población, por ejemplo, un error de muestreo es un error estadístico que ocurre cuando se observa una muestra y se usa como representación de toda la población, los resultados de la observación serían incorrectos porque no representa a toda la población. Cuando se recolecta un subconjunto o muestra de una población para representar a toda la población, existe un error en el proceso de recolección de datos y este error se extiende a los resultados obtenidos. Aquí hay algunas cosas importantes que debe saber sobre el error de muestreo;

• Un error de muestreo es un error estadístico que emana de la selección de una muestra que no representa la totalidad de la población de datos.
• Dado que la recopilación de datos es defectuosa, los resultados obtenidos del muestreo se vuelven inválidos porque no representan a toda la población.
• En gran parte, el error de muestreo ocurre cuando un analista selecciona una muestra o un subconjunto de datos que no representa la totalidad de la población de datos.
• Una reducción o un aumento en el número de muestras seleccionadas para la observación puede causar un error de muestreo.

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¿Cómo se identifica un error de muestreo?

Es importante que la selección de una muestra para el análisis no cause automáticamente un error de muestreo; más bien, es cuando la muestra seleccionada no representa a toda la población de datos que ocurre un error de muestreo. Por ejemplo, cuando las muestras se seleccionan al azar o la selección está influenciada por sesgos, es probable que ocurra un error de muestreo. Los analistas pueden evitar errores de muestreo seleccionando muestras o subconjuntos de una población de datos completa que represente de manera eficiente la totalidad de los datos. Por ejemplo, si las muestras seleccionadas son pequeñas e inadecuadas para representar a toda la población, un analista puede aumentar las muestras seleccionadas para una representación adecuada.

Ejemplos de errores de muestreo

La siguiente ilustración es útil para comprender mejor cómo se producen los errores de muestreo; La empresa ABC transmite un programa en un canal local para adolescentes, esta empresa desea analizar el porcentaje de adolescentes que miran el programa y selecciona incluso muestras aleatorias o espectadores entre las 10 a. m. y las 5 p. m., por lo que pueden ocurrir errores de muestreo debido a esto. Aquí hay algunos factores importantes que pueden conducir al error. Por ejemplo, dado que el programa está diseñado para adolescentes, existe una alta tendencia a que el programa tenga más espectadores después del horario escolar; la selección de una muestra de 10 a. m. a 5 p. m. no logra captar la población total de espectadores que tendría el programa. Es importante saber que el error en la selección es la principal causa de error en el análisis.

Factorización de errores no muestrales

El muestreo, que es un proceso que involucra la selección de muestras para el análisis, puede producir dos tipos de errores, el error de muestreo y el error de no muestreo. Los errores ajenos al muestreo son causados ​​por humanos y se pueden evitar en gran medida. Los errores no muestrales también pueden ocurrir cuando se está realizando la encuesta, por ejemplo, si se muestrean 10 grupos en una población y uno de los 10 grupos no se ajusta a la encuesta, si el analista incluye este grupo en la encuesta, esto es un instancia de error no muestral.