Qué son los errores de muestreo?
Los errores de muestreo son errores estadísticos que surgen cuando una muestra no representa a toda la población. Son la diferencia entre los valores reales de la población y los valores derivados mediante el uso de muestras de la población.
Los errores de muestreo se producen cuando los parámetros numéricos de toda una población se derivan de una muestra de toda la población. Al no incluirse toda la población en la muestra, los parámetros derivados de la misma difieren de los de la población real.
Pueden crear distorsiones en los resultados, lo que lleva a los usuarios a sacar conclusiones incorrectas. Cuando los analistasFinancial Analyst Role no seleccionan muestras que representen a toda la población, los errores de muestreo son significativos.
Resumen
Explicación de los errores de muestreo
Los errores de muestreo son desviaciones en los valores muestreados respecto a los valores de la población real que emanan del hecho de que una muestra no es un representante real de una población de datos.
Al haber un fallo en la recogida de datos, los resultados obtenidos del muestreo no son válidos. Además, cuando una muestra se selecciona al azar, o la selección se basa en un sesgo, no denota la totalidad de la población, y seguramente se producirán errores de muestreo.
Pueden evitarse si los analistas seleccionan subconjuntos o muestras de datos que representen eficazmente a toda la población. Los errores de muestreo se ven afectados por factores como el tamaño y el diseño de la muestra, la variabilidad de la poblaciónVariabilidadLa variabilidad es un término utilizado para describir cuánto difieren los puntos de datos de cualquier distribución estadística entre sí y de su valor medio, y la fracción de muestreo.
Aumentar el tamaño de las muestras puede eliminar los errores de muestreo. Sin embargo, para reducirlos a la mitad, el tamaño de la muestra debe multiplicarse por cuatro. Si las muestras seleccionadas son pequeñas y no representan adecuadamente la totalidad de los datos, los analistas pueden seleccionar un mayor número de muestras para obtener una representación satisfactoria.
La variabilidad de la población provoca variaciones en las estimaciones derivadas de las distintas muestras, lo que da lugar a errores mayores. El efecto de la variabilidad de la población puede reducirse aumentando el tamaño de las muestras para que éstas puedan representar más eficazmente a la población.
Además, hay que tener en cuenta los errores de muestreo a la hora de publicar los resultados de las encuestas para poder establecer la exactitud de las estimaciones y las interpretaciones correspondientes.
Ejemplo práctico
Supongamos que los productores de la empresa XYZ quieren determinar la audiencia de un programa local que se emite dos veces por semana. Los productores tendrán que determinar las muestras que pueden representar a varios tipos de espectadores. Es posible que deban tener en cuenta factores como la edad, el nivel de estudios y el sexo.
Por ejemplo, las personas de entre 14 y 18 años suelen tener menos compromisos y la mayoría puede disponer de tiempo para ver el programa dos veces por semana. Por el contrario, las personas de entre 18 y 35 años suelen tener una agenda más apretada y no tienen tiempo para ver la televisión.
Por lo tanto, es importante extraer una muestra de forma proporcional. De lo contrario, los resultados no representarán a la población real.
Como no se conoce el parámetro exacto de la población, los errores de muestreo de las muestras suelen ser desconocidos. Sin embargo, los analistas pueden utilizar métodos analíticos para medir la cantidad de variaciónMargen de variaciónEl margen de variación se refiere a un pago de margen realizado por un miembro compensador a una cámara de compensación basado en los movimientos de los precios de los contratos de futuros mantenidos por el causado por errores de muestreo.
Categorías de errores de muestreo
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