Error de muestreo

Un error de muestreo es un problema en la forma en que los miembros de un población son seleccionados para investigación o la recopilación de datos, lo que repercute en la validez de los resultados. Numéricamente, un error de muestreo expresa la diferencia entre los resultados de la muestra y los resultados estimados de la población. 

Los sujetos se seleccionan a través de varios métodos diferentes, ampliamente categorizados como probabilidades-basados ​​o no basados ​​en probabilidades. Se considera que los métodos basados ​​en probabilidades producen los resultados más válidos porque cada miembro de una población tiene la misma posibilidad de selección; siempre que sea suficientemente grande muestra se selecciona, el grupo debe ser representativo de la población.  

Ningún método de muestreo es infalible. En el muestreo aleatorio simple, considerado el método más infalible, los sujetos de la muestra se seleccionan al azar de toda la población para crear un subconjunto.  

Incluso en este caso, sin embargo, el tamaño de la muestra es un problema. En general, un grupo más grande de sujetos será más representativo de la población. Imagine, por ejemplo, un estudio en el que se seleccionan treinta sujetos de una población de mil: la selección aleatoria no podría garantizar que la muestra representaría a la población. 

Otros errores de muestreo incluyen: 

Falta de respuesta: los sujetos pueden no responder, y los que responden pueden diferir de los que no lo hacen de manera significativa. 

Autoselección: si los sujetos se ofrecen como voluntarios, eso puede indicar que tienen un sesgo particular relacionado con el estudio, lo que puede sesgar los resultados.  

Error de marco de muestra: se puede seleccionar un subgrupo no representativo como muestra.  

Error de especificación de la población: el investigador no logra identificar la población de interés con suficiente precisión.  

Un tamaño de muestra suficientemente grande, una selección aleatoria y una atención al diseño del estudio pueden ayudar a mejorar la validez de los datos.