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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.
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.
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
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.
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?
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
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.
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.