Cedula: 9-762-1757

Profesora: Nancy Rangel

2024

En su libro Sampling Techniques , Cochran define los tipos de errores en el muestreo de la siguiente manera:

Errores muestrales : Estos errores ocurren debido a la selección de una muestra en lugar de toda la población. Dado que la muestra es solo una parte de la población total, puede haber variabilidad en los resultados. Cochran destaca que estos errores se pueden reducir al aumentar el tamaño de la muestra o mediante el uso de técnicas de muestreo más sofisticadas, como el muestreo estratificado.

Errores no muestrales : Según Cochran, estos errores surgen de factores que no tienen relación con la selección de la muestra, tales como errores en la recolección de datos, mensajes de respuesta, omisiones, errores de medición y errores de procesamiento de datos.

En su obra Muestreo de poblaciones: métodos y aplicaciones , Levy y Lemeshow también analizan los errores muestrales y no muestrales:

Errores muestrales : Define este error como la variación natural que surge cuando se selecciona una muestra aleatoria. Según estos autores, la magnitud de este error depende del tamaño de la muestra y de la técnica de muestreo utilizada.

Errores no muestras : Levy y Lemeshow amplían el concepto al incluir factores como el sesgo en la selección de la muestra (por ejemplo, muestras no representativas), errores en la definición de variables, errores en la codificación de respuestas, y efectos de los entrevistadores o encuestadores en las respuestas de los encuestados. Enfatizan que los errores no muestras son más difíciles de identificar y corregir, y que la planificación cuidadosa de la investigación es crucial para minimizarlos.

Este tipo de error es inevitable en cualquier investigación basada en muestras, y su magnitud depende del tamaño de la muestra y del método de muestreo utilizado.

Los errores no muestrales son igualmente críticos, ya que afectan la validez de los resultados. Este tipo de errores puede provenir de varias fuentes, como errores en la recolección de datos, respuestas inexactas de los encuestados, sesgos en la formulación de preguntas, y errores de procesamiento.

1. Variabilidad de la muestra : Este error surge debido a que una muestra, por naturaleza, no es una representación exacta de la población. La variabilidad en los elementos seleccionados puede llevar a estimaciones imprecisas.

   
   

2. Tamaño de la muestra : Mientras más pequeña sea la muestra, mayor es la probabilidad de que los resultados difieran de la población completa. Un tamaño adecuado de muestra ayuda a reducir este error.

   
   

3. Método de muestreo : Dependiendo de cómo se eligen los miembros de la muestra (muestreo aleatorio, estratificado, etc.), los errores muestrales pueden variar en tamaño y dirección.

No muestrales

• Defectos en el diseño del cuestionario o método de recolección.

• Respuestas incorrectas o mentiras de los encuestados.

• Errores en la digitalización o procesamiento de datos.

• Revisar y ajustar el diseño de preguntas

• Usar métodos de corrección estadística.

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.

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%)

Por otro lado, los errores no muestrales están relacionados con factores fuera del proceso de muestreo, como los errores de medición, la recopilación inadecuada de datos o los sesgos en las respuestas. Estos errores son particularmente relevantes en estudios empresariales, donde las decisiones basadas en información inexacta pueden tener consecuencias financieras y estratégicas significativas. La gestión de estos errores implica asegurar que los instrumentos de recolección de datos sean apropiados y que los procesos sean lo más objetivos posibles.

Cochran nació el 15 de julio de 1909 en Rutherglen, Escocia. Estudió matemáticas en la Universidad de Glasgow, donde se graduó con honores.

Lavrakas, PJ (2008). Enciclopedia de métodos de investigación mediante encuestas.

Tamayo y Tamayo, M. (2004). El proceso de la investigación científica. Editorial Limusa.

Sudman, S., y Bradburn, NM (1982). Hacer preguntas: una guía práctica para el diseño de encuestas . Jossey-Bass

Estudiante: Darlenis Pinto

Cédula: 9-764-2152

Grupo: III-2

1. Errores de medición : Ocurren cuando los instrumentos de medición no son precisos o los datos no se recopilan de manera consistente.

   
   

2. Sesgo de respuesta : Los encuestados pueden dar respuestas que no reflejan sus verdaderas opiniones, ya sea por inclinación hacia una respuesta socialmente aceptable o por malentendidos de la pregunta.

   
   

3. Errores de cobertura : Se producen cuando algunos miembros de la población no tienen oportunidad de ser incluidos en la muestra, lo que puede generar sesgos en los resultados.

   
   

4. Errores de no respuesta : Ocurren cuando los encuestados no responden a las encuestas o cuestionarios, lo que puede alterar la representación de la muestra.