Una crítica importante al uso de muestras no representativas es la falta resultante de heterogeneidad, con respecto a las exposiciones, modificadores de efectos potenciales o ambos. Aunque es cierto que la restricción puede disminuir el rango de niveles de exposición y la magnitud de los contrastes, argumentamos que el uso de muestras no representativas a menudo puede mejorar el poder del estudio para evaluar los efectos principales y la modificación de los efectos. Para estudiar una exposición rara, por ejemplo, o reunimos una cohorte muy grande o hacemos «selección inteligente» de sus miembros. Por ejemplo, en un estudio de cohorte de nacimiento basado en Internet, en el que los miembros se caracterizan por un alto estatus socioeconómico, las mujeres que tienen su primer embarazo después de sus 40 están sobrerrepresentados. Cuando la alta edad materna es la exposición de interés, una cohorte de nacimiento basada en Internet se vuelve más eficiente que una cohorte de nacimiento que es representativa de la población general. Del mismo modo, el uso de muestras no representativas puede mejorar nuestra capacidad de evaluar la heterogeneidad con respecto a los modificadores de efecto potencial, p. Al garantizar que haya números adecuados en cada uno de los grupos étnicos que se consideren si sospechamos o estamos interesados en la modificación potencial por etnia.
Estos argumentos se refieren a cuestiones de eficiencia del estudio, pero la falta de heterogeneidad entre los participantes del estudio puede ser una ventaja con respecto al control de la confusión. Idealmente, el mejor estudio en términos de validez científica sería un diseño que involucra una gran heterogeneidad en la exposición y la homogeneidad completa en todas las demás características (siempre que no deseamos investigar la modificación del efecto y/o los efectos de los diferentes contextos de población).
Por supuesto, debe reconocerse que la falta de heterogeneidad no siempre es una ventaja, particularmente cuando hay una modificación de efecto importante. Puede suceder que la exposición tenga fuertes efectos en un subgrupo de población y efectos más débiles o inexistentes en otro. Si un estudio se basa en el último subgrupo, los efectos de la exposición no se identificarán. Sin embargo, una vez más, explorar dicha modificación del efecto generalmente requiere muestras no representativas, p. Estudiando números iguales en cada edad, género o grupo étnico.
A menos que estemos explícitamente interesados en o tengan una razón a priori para investigar la heterogeneidad, la generalización es una cuestión de inferencia científica en lugar de representatividad. Hay muchas situaciones en las que tal generalización es relativamente sencilla. El fumar causa cáncer de pulmón en cada población en la que se ha estudiado, y no hubo sesgo, y considerables ventajas prácticas, a restringir uno de los primeros estudios clave a los médicos británicos.6 De manera similar, fumar presumiblemente causa cáncer de pulmón en aquellos con o sin sí Un teléfono, aquellos que se han registrado para votar y aquellos que no lo han hecho, y en aquellos que usan y aquellos que no usan Internet. Con raras excepciones, tales restricciones pueden mejorar en gran medida la practicidad del estudio y, por lo tanto, las tasas de respuesta y el poder, y tener poco o ningún efecto sobre la validez o la generalización.
¿Cómo saber si una muestra es representativa o no?
Puede probar si varias estadísticas que son descriptivas de una distribución son las mismas en la submuestra y la muestra restante. Por ejemplo, puede realizar pruebas para:
- diferencia significativa
- diferencia media
- dominio estocástico
- Varianza diferente
- forma
Mientras lo hace, ya que está interesado en la similitud, también exploraría las pruebas para la equivalencia de todas las medidas (por ejemplo, usando TOST), probablemente combinando inferencias de las pruebas de diferencia y equivalencia.
Algo más que quiera considerar: ¿por qué está interesado en esta similitud? La respuesta a esta pregunta puede ayudarlo a decidir cuáles, si corresponde, tales pruebas le gustaría explorar. Por ejemplo, si su tamaño de muestra es pequeño, es posible que no tenga suficiente potencia para la prueba de Kolmogorov -Smirnov mencionada por Soakley, aunque aún puede tener energía suficiente para hacer inferencias sobre, por ejemplo, la media de la muestra. Si solo está interesado en comparar medias de muestra, eso puede estar bien para sus propósitos.
¿Como sé que una muestra es representativa?
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En un contexto estadístico, y más específicamente al establecer una encuesta objetiva de marketing, el concepto de muestra representativa define a un grupo de individuos que representan una determinada parte de la población, dependiendo de ciertos criterios o estudio de segmentación.
El objetivo principal de este tipo de muestreo es desarrollar un cierto conocimiento mayor de una o más poblaciones en particular, en particular al estudiar una gran cantidad de muestras que pueden considerarse realmente representativas. Tenga en cuenta que establecer una acción de muestreo es generalmente la respuesta directa a una restricción que elimina la posibilidad de estudiar exhaustivamente a la población, como la falta de tiempo para estudiar en todo el grupo de población en cuestión, el costo financiero o la falta de espacio .
Una muestra seleccionada para un estudio cuantitativo se considera representativa cuando desarrolla las mismas características y particularidades que la población que queremos examinar y estudiar. No podemos llamar a esta población apunta a la «población madre». En particular, debe tenerse en cuenta que esta representatividad debe basarse absolutamente en los datos y especificidades que pueden influir en las respuestas a la encuesta o la encuesta.
Naturalmente, si la representatividad de la muestra se considera insuficiente, los resultados que se obtendrán no pueden ser el apoyo a la generalización de la población madre.
¿Qué es una muestra representativa definición?
La prueba se destaca en la prueba representativa y la prueba circunstancial.
La prueba representativa es el razonamiento que se obtiene por representación directa de un hecho conocido que debe determinarse.
Representar un hecho significa darle a conocer a otras personas, después de que sucedió. Se puede representar por imágenes, palabras, gestos o sonidos.
El testimonio de aquellos que informan que han visto con sus propios ojos los acusados para poner en marcha la conducta sujeta a la contestación constituye una prueba representativa.
La prueba circunstancial, o la indicación, está relacionada con ese razonamiento de que, de un hecho probado (la circunstancia del cliente) deriva la existencia de otro hecho para probar, a través de una deducción basada en una experiencia máxima o en una ley científica.
Por ejemplo, el testigo que, en un procedimiento tenía como objetivo determinar al culpable de un asesinato perpetrado en la casa de la víctima, declara que haber visto, aproximadamente en el momento de su muerte, el acusado para salir de la casa con la casa con sospecha y cautelosa.
Esta evidencia circunstancial puede sugerir al juez que el acusado estaba en la escena del crimen, pero no que fue él quien lo cometió.
La prueba representativa y la prueba o pista circunstancial no difieren en el objeto para intentarlo, sino para la estructura del razonamiento que se deduce.
En la evidencia representativa, el hecho está probado con su representación por la fuente de prueba (testigo, fotografía, videoriffse).
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