En estadísticas, los errores de muestreo se incurren cuando las características estadísticas de una población se estiman a partir de un subconjunto o muestra de esa población. Dado que la muestra no incluye a todos los miembros de la población, las estadísticas de la muestra (a menudo conocidas como estimadores), como medias y cuartiles, generalmente difieren de las estadísticas de toda la población (conocidas como parámetros). La diferencia entre la estadística de muestra y el parámetro de población se considera el error de muestreo. [1] Por ejemplo, si uno mide la altura de mil individuos de una población de un millón, la altura promedio de los mil no es la misma que la altura promedio de todas las personas en el país.
Dado que el muestreo casi siempre se realiza para estimar los parámetros de población que se desconocen, por definición, no será posible la medición exacta de los errores de muestreo; Sin embargo, a menudo se pueden estimar, ya sea mediante métodos generales como arranque o por métodos específicos que incorporan algunos supuestos (o conjeturas) con respecto a la verdadera distribución de la población y los parámetros de la misma.
El error de muestreo es el error causado por observar una muestra en lugar de toda la población. [1] El error de muestreo es la diferencia entre una estadística de muestra utilizada para estimar un parámetro de población y el valor real pero desconocido del parámetro. [2]
En estadísticas, una muestra verdaderamente aleatoria significa seleccionar individuos de una población con una probabilidad equivalente; En otras palabras, eligiendo individuos de un grupo sin sesgo. No hacer esto correctamente dará como resultado un sesgo de muestreo, lo que puede aumentar drásticamente el error de muestra de manera sistemática. Por ejemplo, intentar medir la altura promedio de toda la población humana de la Tierra, pero medir una muestra solo de un país, podría dar lugar a una gran sobrecestimación o subestimación. En realidad, obtener una muestra imparcial puede ser difícil, ya que muchos parámetros (en este ejemplo, el país, la edad, el género, etc.) puede sesgar fuertemente el estimador y debe asegurarse de que ninguno de estos factores juegue parte en el proceso de selección .
¿Qué es el error en el muestreo?
Se produce un error de muestreo cuando la muestra utilizada en el estudio no es representativa de toda la población. Los errores de muestreo a menudo ocurren y, por lo tanto, los investigadores siempre calculan un margen de error durante los resultados finales como práctica estadística. El margen de error es la cantidad de error permitido para que un error de cálculo represente la diferencia entre la muestra y la población real.
- Error de especificación de la población: un error de especificación de la población ocurre cuando los investigadores no saben con precisión a quién encuestar. Por ejemplo, imagine un estudio de investigación sobre la ropa de los niños. ¿Quién es la persona adecuada para encuestar? Puede ser ambos padres, solo la madre o el niño. Los padres toman decisiones de compra, pero los niños pueden influir en su elección.
- Error de marco de muestra: los errores de marco de muestreo surgen cuando los investigadores se dirigen a la subpoblación erróneamente al seleccionar la muestra. Por ejemplo, elegir un marco de muestreo del libro de Páginas blancas del teléfono puede tener inclusiones erróneas porque las personas cambian sus ciudades. Las exclusiones erróneas ocurren cuando las personas prefieren no incluir sus números. Los hogares ricos pueden tener más de una conexión, lo que conduce a múltiples inclusiones.
- Error de selección: se produce un error de selección cuando los encuestados se auto-seleccionan para participar en el estudio. Solo los interesados responden. Puede controlar los errores de selección dando el paso adicional para solicitar respuestas de toda la muestra. La planificación previa a la encuesta, los seguimientos y un diseño de encuestas ordenado y limpio aumentarán la tasa de participación de los encuestados. Además, pruebe métodos como encuestas CATI y entrevistas en persona para maximizar las respuestas.
- Errores de muestreo: los errores de muestreo ocurren debido a una disparidad en la representatividad de los encuestados. Sucede principalmente cuando el investigador no planea su muestra cuidadosamente. Estos errores de muestreo se pueden controlar y eliminar creando un diseño de muestra cuidadoso, con una muestra lo suficientemente grande como para reflejar toda la población o usar una muestra en línea o audiencias de encuesta para recopilar respuestas.
Las teorías estadísticas ayudan a los investigadores a medir la probabilidad de los errores de muestreo en el tamaño de la muestra y la población. El tamaño de la muestra considerada de la población determina principalmente el tamaño del error de muestreo. Los tamaños de muestra más grandes tienden a encontrar una tasa más baja de errores. Los investigadores usan una métrica conocida como margen de error para comprender y evaluar el margen de error. Por lo general, se considera que un nivel de confianza del 95% es el nivel de confianza deseado.
Los errores de muestreo son fáciles de identificar. Aquí hay algunos pasos simples para reducir el error de muestreo:
- Error de especificación de la población: un error de especificación de la población ocurre cuando los investigadores no saben con precisión a quién encuestar. Por ejemplo, imagine un estudio de investigación sobre la ropa de los niños. ¿Quién es la persona adecuada para encuestar? Puede ser ambos padres, solo la madre o el niño. Los padres toman decisiones de compra, pero los niños pueden influir en su elección.
- Error de marco de muestra: los errores de marco de muestreo surgen cuando los investigadores se dirigen a la subpoblación erróneamente al seleccionar la muestra. Por ejemplo, elegir un marco de muestreo del libro de Páginas blancas del teléfono puede tener inclusiones erróneas porque las personas cambian sus ciudades. Las exclusiones erróneas ocurren cuando las personas prefieren no incluir sus números. Los hogares ricos pueden tener más de una conexión, lo que conduce a múltiples inclusiones.
- Error de selección: se produce un error de selección cuando los encuestados se auto-seleccionan para participar en el estudio. Solo los interesados responden. Puede controlar los errores de selección dando el paso adicional para solicitar respuestas de toda la muestra. La planificación previa a la encuesta, los seguimientos y un diseño de encuestas ordenado y limpio aumentarán la tasa de participación de los encuestados. Además, pruebe métodos como encuestas CATI y entrevistas en persona para maximizar las respuestas.
- Errores de muestreo: los errores de muestreo ocurren debido a una disparidad en la representatividad de los encuestados. Sucede principalmente cuando el investigador no planea su muestra cuidadosamente. Estos errores de muestreo se pueden controlar y eliminar creando un diseño de muestra cuidadoso, con una muestra lo suficientemente grande como para reflejar toda la población o usar una muestra en línea o audiencias de encuesta para recopilar respuestas.
¿Qué es un error en estadística?
La efectividad de cualquier intervención (o un cambio en cualquier grupo) no debe juzgarse de forma aislada.
La investigación debe incluir una condición/grupo de control apropiado contra el cual se puede evaluar el efecto.
Ejemplo simple: ¿cómo sabemos que su intervención causó a los atletas?
Mejora aguda en la fuerza
¿Y que no fue el resultado de otros factores que habrían sucedido incluso sin la intervención?
En nuestro ejemplo anterior, queríamos saber si la intervención tuvo un efecto significativamente mayor en la fuerza en comparación con una condición de control.
Para hacer esto, debemos comparar directamente los dos efectos. No podemos simplemente realizar comparaciones previas al post separadas en cada grupo y comparar los valores p de las dos pruebas estadísticas.
Ejemplo simple: el grupo 1 tiene un valor p (comparación previa al post) de 0.049 y el grupo 2 tiene un valor p de 0.051. Por lo tanto, rechazaría la hipótesis nula de ningún cambio para el Grupo 1, pero no para el Grupo 2. Sin embargo, esto no significa que el efecto para el Grupo 1 sea significativamente mayor que el efecto para el Grupo 2. Para determinar si los dos tamaños de efecto eran significativamente diferentes, necesitaría compararlos directamente en una sola prueba.
Las correlaciones espurias pueden ocurrir en presencia de uno o más puntos de datos atípicos (ver la imagen a continuación).
Además, esto puede ocurrir cuando se combinan los datos de dos o más subgrupos, particularmente cuando la correlación observada no está presente solo dentro de los subgrupos.
¿Qué es el error muestral y no muestral?
El error de muestreo denota un error estadístico que surge de una determinada muestra seleccionada que no es representativa de la población de interés. En términos simples, es un error que ocurre cuando la muestra seleccionada no contiene las características, cualidades o cifras verdaderas de toda la población.
La razón principal por la razón detrás del error de muestreo es que la muestra extrae varias unidades de muestreo de la misma población, pero las unidades pueden tener variaciones individuales. Además, también pueden surgir del diseño de muestra defectuoso, demarcación defectuosa de unidades, elección incorrecta de estadística, sustitución de la unidad de muestreo realizada por el enumerador por su conveniencia. Por lo tanto, se considera la desviación entre el valor medio verdadero para la muestra original y la población.
El error de no muestreo es un término general que comprende todos los errores, aparte del error de muestreo. Surgen debido a una serie de razones, es decir, error en la definición del problema, diseño del cuestionario, enfoque, cobertura, información proporcionada por los encuestados, preparación de datos, recopilación, tabulación y análisis.
- Error de respuesta: los encuestados dieron el error debido a las respuestas inexactas, o su respuesta se malinterpreta o registra erróneamente. Consiste en error del investigador, error del encuestado y error del entrevistador que se clasifican más además como bajo.
- Error del investigador
- Error sustituto
- Error de medición
- Error de análisis de datos
- Error de definición de población
- Error al encuestado
- Error de incapacidad
- Error de falta de voluntad
- Error del entrevistador
- Error de cuestionamiento
- Grabando ERR
- Error de selección de encuestados
- Error de trampa
- Error de no respuesta: error que surge debido a que algunos encuestados que forman parte de la muestra no responden.
Las diferencias significativas entre el muestreo y el error de no muestreo se mencionan en los siguientes puntos:
- Error de respuesta: los encuestados dieron el error debido a las respuestas inexactas, o su respuesta se malinterpreta o registra erróneamente. Consiste en error del investigador, error del encuestado y error del entrevistador que se clasifican más además como bajo.
- Error del investigador
- Error sustituto
- Error de medición
- Error de análisis de datos
- Error de definición de población
- Error al encuestado
- Error de incapacidad
- Error de falta de voluntad
- Error del entrevistador
- Error de cuestionamiento
- Grabando ERR
- Error de selección de encuestados
- Error de trampa
- Error de no respuesta: error que surge debido a que algunos encuestados que forman parte de la muestra no responden.
¿Qué es errores no muestrales en estadística?
Definición: El error de no muestreo es el error estadístico que surge debido a los factores distintos de los que ocurren cuando la inferencia se extrae de la muestra.
Simplemente, los errores causados por los métodos defectuosos de recopilación de datos, definición defectuosa, cobertura de población incompleta, tabulaciones incorrectas, etc., cuando se encuesta la enumeración completa de todos los elementos del universo se denomina error de muestreo.
A menudo, el investigador espera que la investigación esté libre de errores cuando se estudian todos los artículos en la población, pero prácticamente, esto no es posible. Ya que es muy difícil evitar los errores de las observaciones y la determinación y también los errores de tabulación mientras se procesan los datos pueden invalidar los resultados obtenidos.
Debido a la encuesta completa de enumeración, es probable que los errores de no muestreo sean más que los que surgen de la encuesta de muestra. Pero, sin embargo, los errores de no muestreo se pueden reducir en gran medida si el personal organizado y capacitado se usa en el campo y las etapas de tabulación.
Con un aumento en el tamaño de la muestra, es probable que aumenten los errores de no muestreo, lo cual es opuesto al comportamiento de un error de muestreo que se reduce con el aumento en el tamaño de la muestra.
Algunas de las principales razones que conducen a los errores no muestreadores son:
- La especificación de datos inadecuada o los datos son inconsistentes con el objetivo de encuesta o censo.
Nota: Los resultados obtenidos de la enumeración completa de los datos, aunque libre del error de muestreo están sujetos al error de no muestreo, mientras que los resultados obtenidos a través de una encuesta de muestra son propensos tanto al error de muestreo como al error de no muestreo.
¿Qué significa un error muestral?
Abogado. Director científico de la revista «LEWT CARDS». Codirector de la revista «La práctica forense» publicada por Maggioli; Coordinador de la serie «El examen de abogados» publicado por Maggioli. Curador del curso de preparación para el examen de abogados, Viterbo. Profesor en los cursos de Altalex para el examen de abogados. En el pasado, contrato profesor de la Universidad de Teramo y en el S… Continuar leyendo
El error es la causa de la cancelación del contrato, pero la parte interesada no puede ejercer la acción si, antes de que el prejuicio pueda derivar, las otras ofertas para cumplirlo con el contenido y los métodos del contrato que pretendía concluir (Artículo 1432 de El Código Civil italiano).
El error se equipara la ignorancia, es decir, la falta total de conocimiento con respecto a un hecho.
El error de vicio. El error de vicio es el ordinario, que consiste en esa falsa representación de la realidad de la que se ha dicho. Por ejemplo, creo que el automóvil comprado es deportivo, en cambio, es un diesel de la marca estadounidense (que es notoriamente el rendimiento de una cala).
El error del obstáculo. Es un error impidente lo que cae en la declaración (digo 100 y quería decir 1000; digo que sí, pero quise decir que no; un caso típico de la escuela es el del telegrama en el que por error escribo mal el texto, o el El empleado lo transcribe tan incorrecto).
En realidad, en una inspección más cercana, el error impedimental llamado SO no es una falsa representación de la realidad y, por lo tanto, no es un vicio de la voluntad, a pesar de ser tratado en ese lugar (de hecho es un labio y, por lo tanto, la voluntad es Falta por completo, o es completamente diferente). Sin embargo, tiene el mismo tratamiento legal que el error de vicio.
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