Los planes anuales tienen hasta un 65% de descuento por tiempo limitado en las rebajas del Black Friday. ⏰
- Soluciones
- Plantillas
- Integraciones
- Precios
- Enterprise
- Recursos
3 minuti di lettura
Hiciste una investigación, pero hay algunos problemas. Los resultados no fueron como esperabas. Sin embargo, pensaste que estabas haciendo todo correctamente. Entonces, ¿cuál es exactamente la razón de esto? ¿Podrías haber cometido un error de muestreo?
Si preguntas qué es un error de muestreo, no te apresures porque se explicará extensamente en el resto del artículo, pero debes saber esto: el error de muestreo es algo con lo que toda persona está familiarizada en el mundo del análisis, y desafortunadamente, tienes que lidiar con él.
Comencemos desde el principio: ¿Qué es un error de muestreo?
Un error de muestreo es un problema de investigación que surge cuando una población estudiada no refleja realmente toda la población.
La razón principal de este error estándar es que la muestra de la población no es compatible con la verdadera población en términos de diversidad y número. Aunque los investigadores incluyen un margen de error en su investigación, el error de muestreo siempre es un problema con el que deben lidiar.
Tipos de errores de muestreo en investigación de mercado
Las empresas a menudo recurren al análisis para llegar a una mejor posición. Sin embargo, cuando estos análisis no se realizan cuidadosamente, pueden causar algunas imprecisiones, como errores de muestreo. Los tipos de errores de muestreo más frecuentemente observados se enumeran a continuación:
Tipos de errores de muestreo en investigación de mercado
- Selección aleatoria de población: Una selección aleatoria de población puede dejar margen para error, ya que significa dejar la investigación completamente al azar. Pero si lo haces sistemáticamente, entonces se llama muestreo sistemático, que es una técnica decente.
- Enfoque erróneo de la población: Este error ocurre cuando los investigadores seleccionan una población que creen que es adecuada para la investigación pero es irrelevante para el propósito de la investigación.
- Encubrir a toda la población: Por ejemplo, realizar una encuesta en Internet significa ignorar a la población que no utiliza Internet o no puede utilizarlo.
- Error de población voluntaria: Al igual que la selección aleatoria de población, los grupos voluntarios también se sabe que afectan negativamente el resultado de la investigación.
- Error de tamaño de población: El tamaño de la muestra puede necesitar mantenerse grande o pequeño dependiendo del enfoque de la investigación. Si los investigadores no mantienen este equilibrio, se encontrarán con resultados erróneos.
- Error de sesgo de selección: Este error también ocurre cuando el investigador selecciona la población a favor de la investigación para probar la hipótesis de investigación. Por lo tanto, este método no refleja la realidad.
Ejemplo del error de muestreo
Se dará un ejemplo de error de muestreo aquí. Sin embargo, primero debe saber cómo calcular el error de muestreo. Puede utilizar programas de análisis e inteligencia artificial como calculadora de error de muestra, pero aún puede ser útil conocer la fórmula de error de muestreo.
Error de muestreo = Z x STD/Sqrt (N)
Z- es el puntaje z correspondiente al nivel de confianza deseado (1.96 para un nivel de confianza del 95%).
STD- es la desviación estándar de la población.
N- es el tamaño de la muestra.
Por ejemplo, una investigación de mercado tiene como objetivo alcanzar el número de personas que usan sombreros en verano. Para ello, una empresa realiza una encuesta para estimar la proporción de personas que usan sombreros durante la temporada de verano en una pequeña ciudad. Se seleccionó una muestra aleatoria de 400 individuos y se encontró que 120 de ellos informaron usar sombreros regularmente durante el verano. Los investigadores utilizaron la fórmula anterior para encontrar el margen de error.
El margen de error para la proporción estimada de personas que usan sombreros durante la temporada de verano es aproximadamente 0.0448. Esto significa que con un nivel de confianza del 95%, es probable que la verdadera proporción de usuarios de sombreros en la población caiga dentro de 4.48 puntos porcentuales de la proporción observada (30%) obtenida de la muestra.
Error de muestreo vs. Error no de muestreo
Los errores de muestreo no son los únicos errores estadísticos que se encuentran en la investigación; también hay errores no de muestreo. Ambos afectan negativamente el resultado de la investigación. Entonces, ¿cuáles son exactamente las diferencias entre estos dos?
- Los errores de muestreo son causados por problemas relacionados solo con los parámetros de la población incorrectos de la investigación.
- Estos ocurren a menudo debido a sesgo de investigación, error de medición y muestreo incorrecto o aleatorio.
- Los errores no de muestreo son causados por otras partes de la investigación. Hay más tipos de estos porque hay diferentes errores dependiendo de si la investigación está en partes como recolección de datos, análisis de datos y interpretación de datos.
- Los ejemplos de errores no de muestreo son generalmente problemas como falta o inexactitud de datos, inconsistencia de análisis o codificación problemática, diseño incorrecto de la encuesta o mala calidad de las preguntas.
Cómo minimizar el error de muestreo
Para que la investigación arroje resultados precisos y confiables, el margen de error debe ser bastante bajo. Este margen de error generalmente se considera aceptable entre 5% y 3%. Entonces, cuando se repite una encuesta, el resultado debe ser más o menos el mismo. De lo contrario, habrá un error de muestreo, etc. Puede haber un error. Entonces, ¿cómo debe tomar precauciones contra este error?
Cómo reducir el error de muestreo
- Aumentar el tamaño de la muestra: Cuanto más grande sea la población que cubre un estudio, más cerca estará de la realidad. Debido a que un tamaño de muestra pequeño tiene muchas desventajas y, por lo tanto, causa errores. Las principales desventajas de estos son no poder determinar diferencias entre grupos, sesgo del investigador, y error de generalización.
- Muestreo por conglomerados: Dividir la población objetivo de la investigación en grupos facilita su clasificación y permite formular las preguntas adecuadas. Esto es muy útil ya que no solo es una solución práctica, sino también conocida como una solución rentable.
- Familiaridad con la población: Es esencial que los investigadores tengan conocimiento previo sobre la población que es objeto de investigación. Esto garantiza que la investigación esté libre de preguntas aleatorias o preparadas de manera irregular. También mejora el rendimiento del análisis en general al permitir una mejor evaluación de los resultados.
- Pruebas piloto: Finalmente, puedes realizar pruebas piloto en un pequeño grupo o región. Por supuesto, esto puede mostrar un resultado que esté lejos del resultado de la investigación, pero puedes utilizar este método para determinar claramente el propósito y el método de tu investigación y resolver posibles problemas de antemano.
Preguntas frecuentes sobre el error de muestreo
En esta sección, puedes encontrar fácilmente lo que te interesa y quieres aprender más sobre el error de muestreo.
En biología, el error de muestreo se produce cuando las muestras de organismos vivos, tejidos o células no coinciden con las características de la población general. Esta incoherencia se debe a una selección incorrecta o incompleta de las muestras. Reducir el error de muestreo es imprescindible para que los análisis estadísticos biológicos tengan más éxito.
Un error, como su nombre indica, es una situación indeseable. Afecta negativamente a la salud de cualquier investigación. En primer lugar, hace que las predicciones y los cálculos sean imprecisos e incompletos. Por lo tanto, reduce la precisión de los resultados. Provoca una pérdida de tiempo y dinero, ya que será necesario volver a muestrear y editar la investigación.
En realidad, evitar los errores de muestreo es bastante sencillo. No es necesario tener vastos conocimientos para esta tarea; basta con hacer lo siguiente.
Mantener siempre un tamaño grande de la muestra
Evite los grupos homogéneos y aplique un muestreo aleatorio controlado
Determine bien el objetivo de su investigación y el marco de muestreo
Realice estudios piloto
Pida ayuda a estadísticos expertos
Asegúrese de que la investigación es válida en todo momento.
El error de muestreo es, en general, el reflejo de una investigación superficial y de un investigador inexperto. Por ejemplo, dejar el curso de la investigación al azar, no agrupar los grupos objetivo o mantener el tamaño de la muestra pequeño, continuar la investigación sin ninguna metodología ni registro, utilizar inadecuadamente las técnicas de análisis y recoger datos incorrectos son algunas de estas razones.
Palabras finales
Como resultado, los errores de muestreo son errores engañosos en la recopilación y análisis de datos para la población objetivo. Debes evitar esto para que tu investigación pueda proporcionar resultados precisos.
Este artículo explica la definición y los tipos de errores de muestreo con ejemplos. También muestra la fórmula de cálculo que puedes utilizar para el error de muestreo. Se explica su diferencia con el error no de muestreo y cómo puedes minimizar el error de muestreo. Por lo tanto, ahora tienes más información sobre el error de muestreo.
Índice de Contenidos
Entradas Relacionadas
