# data[].attributes.attachment_link.title
Fuentes de error en mediciones epidemiológicas

# data[].attributes.body
EL error por sustitución de la información es la variación entre la información que se necesita para el problema de investigación de mercados y la información que el investigador busca.

# data[].attributes.body
Son aleatorios y no aleatorios, que incluyen errores en la definición del problema. Por ejemplo, el investigador diseña un mal cuestionario que contiene varias preguntas que llevan a los encuestados a dar respuestas sesgadas.

# data[].attributes.headline
El error en la selección de los encuestados 

# data[].attributes.subject
El error en la selección de los encuestados 

# data[].attributes.body
ocurre cuando los entrevistadores eligen encuestados distintos de los especificados por el diseño del muestreo o de manera incongruente con tal diseño.

Por ejemplo, podría haber sesgo de selección si se elige una muestra que no representa adecuadamente a la población objetivo.

# data[].attributes.body
se debe a equivocaciones al escuchar, interpretar y registrar las respuestas

dadas por los encuestados. Esto puede incluir omitir detalles importantes, registrar información incorrecta o malinterpretar lo que se dijo.

# data[].attributes.attachment_link.title
03-Error en la Investigacion de Mercados

# data[].attributes.body
surge cuando el entrevistador inventa las respuestas para una parte

o la totalidad de la entrevista. Por ejemplo, un entrevistador no hace preguntas delicadas relacioonadas con las deudas del encuestado, pero más tarde completa las respuestas según su evaluación

personal

# data[].attributes.body
El error de medición

Ocurre cuando, al tratar de medir las preferencias de los consumidores, el investigador utiliza una escala que mide las percepciones más que las preferencias.

EL Error en la definición de la población se define como la variación entre la población real

que es relevante para el problema que se enfrenta y la población definida por el investigador.

# data[].attributes.body
surge cuando el entrevistador inventa las respuestas para una parte o la totalidad de la entrevista. Esto puede incluir falsificar datos, tergiversar respuestas o influir en las respuestas de los entrevistados de manera indebida.

# data[].attributes.body
El error en el marco del muestreo se define como la variación entre la población definida
por el investigador y la población implicada por el marco (o lista) de muestreo que se utilizó.

El error en el análisis de datos incluye errores que suceden cuando los datos sin analizar de los
cuestionarios se transforman en hallazgos de la investigación.

# data[].attributes.body
ERROR DE RESPUESTA: Surge cuando lo que contestan los encuestados es

inexacto, o sus respuestas se registran o se analizan mal.

ERROR POR FALTA DE RESPUESTA: Surge cuando algunos de los encuestados no responden, la muestra neta o resultante sea diferente en tamaño o composición a la muestra original.

# data[].attributes.body
denota equivocaciones cometidas al hacer las preguntas a los encuestados o al no sondear más cuando se necesita más información. Es crucial formular preguntas de manera clara, objetiva y específica para obtener la información más precisa y relevante.

# data[].attributes.body
El diseño de la investigación puede verse afectado por varias fuentes potenciales de error, las cuales se deben tratar de controlar. Esos errores se analizan con mayor detalle en capítulos posteriores,

pero en esta etapa resulta conveniente dar una breve descripción.

# data[].attributes.body
El error total es la variación entre el valor verdadero de la media de la variable de interés en la población, y el valor observado de la media que se obtuvo en el proyecto de investigación de mercados.

# data[].attributes.body
El error de muestreo aleatorio se produce porque la muestra seleccionada no representa perfectamente a la población de interés. Este tipo de error refleja la diferencia entre el valor verdadero de la media en la población y el valor verdadero de la media en la muestra tomada. Por ejemplo, si el ingreso anual promedio de la población objetivo es de $74,000 dólares, pero para la muestra seleccionada es solo $70,005 según los registros precisos de paneles por correo, se está observando un error de muestreo aleatorio.