Errores de muestreo: ¡Evita estos 7 errores a toda costa!

Cuando deseas encuestar una muestra, no quieres obtener información solo de las personas en la muestra. Deseas información que pueda considerarse como una muestra de la población en general. Si la población de la muestra no está en línea con la población general, se producen errores de muestreo. 

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¿Qué son los errores de muestreo?

Un error de muestreo es un resultado subjetivo cuando el analista no incluye una muestra que no es representativa de toda la población de datos. El muestreo se realiza seleccionando un número de observaciones de un conjunto de población. El método que selecciones puede producir errores tanto de muestreo como de no muestreo.

Es importante conocer los errores de muestreo en tu estudio, ya que puede ser un indicador del nivel de confianza en los resultados. Si no se tienen en cuenta los errores de muestreo, la dirección puede tomar malas decisiones que pueden afectar negativamente a la empresa que utiliza la investigación.

¿Qué causa un error de muestreo?

Cuando el investigador toma una muestra aleatoria en lugar de tener en cuenta a cada individuo de la población, se produce un error de muestreo. Las muestras seleccionadas deben hacerse con cuidado. La mayoría de los errores de muestreo se producen porque estas muestras son representativas de un pequeño grupo que supone que es similar a la población que se desea investigar. ¿Por qué? Porque es imposible encuestar a todos los que forman parte de la población bajo consideración.

Errores de muestreo frente a errores no muestrales.

Cuando recopilas datos estadísticos, encontrarás una serie de errores. Los errores de muestreo son solo las diferencias aleatorias que verás entre la población de muestra y la población general que deseaba investigar en primer lugar. Los errores de muestreo surgen porque los tamaños de muestra suelen ser limitados y no hay forma de encuestar a todos.

Los errores que no son de muestreo son aquellos que encontrarás durante la recopilación de datos que hacen que los datos difieran de los valores reales. Por lo general, son el resultado de errores humanos durante el curso de la recopilación de datos.

Tipos de errores de muestreo.

Veamos los diferentes tipos de errores de muestreo y cómo puedes evitar que cada uno de ellos surja en tu investigación.

1. Error de marco de muestra.

Este tipo de error ocurre cuando la muestra se selecciona de los datos de población incorrectos. En casos como este, el marco muestral no es representativo de la población de interés que el investigador desea muestrear. El error del marco de muestra incluye apuntar a los segmentos de población incorrectos o perder una variedad de datos demográficos, aunque podrían estar dentro de los segmentos considerados.

¿Cómo evitar errores de marco de muestra?

Si deseas realizar una gran encuesta por correo electrónico y si el marco de muestra se toma de todas las empresas de correo electrónico, entonces, aquellas que no usan correos electrónicos se perderán.

Entonces, ¿qué haces en tal situación?

Debes realizar una pequeña encuesta previa para ver si tu método de muestreo es correcto y si no estás cometiendo un error de marco de muestreo.

2. Error de selección.

Cuando los participantes optan por no participar en un estudio, solo obtendrás información de aquellos que estén interesados en participar en la encuesta. Si los investigadores terminan pasando por alto a los encuestados que no respondieron inicialmente, es posible que el estudio no refleje el mercado objetivo. Para que el resultado cambie, los investigadores deben hacer un seguimiento de los encuestados que no mostraron interés en participar en el estudio.

¿Cómo evitar errores de selección?

La mejor manera de evitar el error de selección es emplear la aleatorización. Además, puedes hacer un esfuerzo adicional al persuadir a los no participantes para que respondan. Puedes aumentar la tasa de participación planificando la encuesta con anticipación y educando a los encuestados sobre la importancia de la encuesta. Hacer seguimientos regulares y crear un diseño de encuesta atractivo también ayuda. Las entrevistas en persona son aún más exitosas, aunque puede ser difícil convencer a las personas.

3. Error de falta de respuesta.

Si no obtienes respuestas de todas las unidades del grupo de muestra seleccionado, se denomina error de falta de respuesta. Cuando hay una disminución en el tamaño de la muestra o incluso en la cantidad de información que se recopila, dará como resultado un error estándar mayor. También hay una introducción de sesgo, ya que los que no respondieron pueden tener opiniones diferentes a las de los encuestados que forman parte de la muestra seleccionada.

Puede haber una serie de razones atribuidas a este tipo de error. Un ejemplo podría ser que los no encuestados no estén en condiciones de utilizar el canal en el que se realizó la encuesta. Es posible que la encuesta no se haya realizado en un idioma de su elección. Aunque las razones pueden ser menores, tendrán un gran impacto en el resultado final.

¿Cómo evitar errores de falta de respuesta?

La magnitud del error de falta de respuesta se puede evitar empleando encuestas de seguimiento para asegurarse de obtener una respuesta. Al mismo tiempo, asegúrate de que tu población objetivo reciba una respuesta adecuada con la ayuda de encuestados alternativos.

4. Error específico de la población.

Este tipo de error se produce cuando el investigador no tiene una idea clara de a quién quiere incluir en la encuesta. Este error también ocurre cuando no hay un conocimiento profundo de la población objetivo. Si el investigador no está seguro de la población objetivo, podría terminar seleccionando elementos inapropiados en su muestra de población. El error específico de la población se debe a la falta de conocimiento de los grupos que serían más relevantes para el estudio.

¿Cómo evitar errores específicos de la población?

Supongamos que el encuestador selecciona una muestra que incluye personas de 15 a 35 años de edad para una plataforma de suscripción. Muchas de las personas en esta categoría no tendrán el poder adquisitivo para comprar la plataforma de suscripción. Pero si considera solo a los que pueden pagar la suscripción, se dará cuenta de que algunos de ellos no usarán el servicio en lo absoluto.

En este escenario, debes ser consciente del objetivo y hacer la elección de la población en consecuencia. Dado que la encuesta es específica, también podrías considerar solo preguntas para el grupo de edad que son usuarios de la plataforma de suscripción.

5. Error de muestreo.

Los errores que resultan de las variaciones en el número o representatividad de la muestra que responde a la encuesta se denomina error de muestreo. Suele ocurrir cuando el investigador no planifica la muestra con cuidado.

¿Cómo evitar el error de muestreo?

Si el investigador se preocupa por crear un diseño de muestra cuidadoso, los errores de muestreo se pueden controlar y eliminar en gran medida. Otro método para reducir los errores de muestreo es tener una muestra grande que refleje a toda la población. Las empresas pueden incluso usar muestras en línea para recopilar respuestas y reducir las posibilidades de errores de muestreo.

6. Sesgo de cobertura:

Este tipo de sesgo de muestreo suele ocurrir cuando no se tiene en cuenta una parte de los datos/información. Por ejemplo, supón que estás encuestando a un grupo de personas que trabajan en TI. Algunas personas pueden estar trabajando en el sector durante los últimos 10 años, otras durante los últimos 5 y otras solo durante 2 años. Si no se tienen en cuenta estos datos, ese tipo de sesgo de muestreo se denomina sesgo de cobertura.

Cosas importantes que los encuestadores deben tener en cuenta sobre su muestra.

Los encuestadores, también conocidos como investigadores, deben tener cuidado con la forma en que identifican y seleccionan un grupo de la población. Es fundamental que puedan considerarse representativas de toda la población. Recuerda que los investigadores no están interesados en las personas que responden a la encuesta, sino en lo que pueden inferir que son las características de la población.

Aquí hay algunas cosas que deben tener en cuenta:

• Transparencia.

Hay una serie de factores que determinan la estructura y el tamaño de la población. Los investigadores deben discutir estas limitaciones y mantener la transparencia con respecto a los métodos que siguieron para seleccionar la muestra para que los resultados puedan considerarse correctos.

• Diversidad.

Los encuestados no deben ser de las mismas características. Para que una muestra sea verdaderamente representativa, el conjunto seleccionado de personas debe reflejar la diversidad inherente a la población.

• Uniformidad.

Se debe verificar la consistencia de los encuestados. Para que eso suceda, es mejor tener una encuesta de prueba para ver cómo responden. Puedes comparar los individuos de la muestra con el todo para ver si representan los rasgos de la población de origen.

Ejemplos de errores de muestreo.

Si la empresa ABC quiere saber cuál es la audiencia de un programa que se transmite a las 12:00 p. m. los días de semana, entonces, el muestreo es una excelente manera de encontrar los resultados. La empresa necesita determinar quiénes son los distintos tipos de espectadores; por lo tanto, tienes que considerar atributos como la edad, el género, el trabajo, la ubicación, etc.

Los padres y madres que se quedan en casa, los trabajadores independientes que trabajan desde casa y los estudiantes contribuirán a la audiencia. Debes dibujar la muestra teniendo en cuenta todo esto para que represente a la población real. Los analistas estadísticos utilizan métodos analíticos para averiguar la variación en los resultados causada por errores de muestreo.

Preguntas frecuentes. 

¿Cómo controlar el error de muestreo?

Las teorías estadísticas tienen un gran papel en el control de la probabilidad de errores de muestreo. La mayoría de los investigadores lo utilizan para controlar los errores en el tamaño de la muestra y la población. Es por eso que el tamaño del error de muestreo es proporcional al tamaño de la muestra que el investigador ha tomado en consideración.

Si el tamaño de la muestra es grande, habrá menos errores, por otro lado, si el tamaño de la muestra es pequeño, la tasa de error será alta. Para evaluar el rango del error, los investigadores emplean una métrica denominada "margen de error". Para que se acepte la salida, se espera que el nivel de confianza sea del 95 % o más.

¿Cómo estimar los errores de muestreo?

El margen de error que los investigadores ven en los resultados de su encuesta se debe al error de muestreo. Aquí está la fórmula para calcular el error de muestreo:

Error de muestreo= Z x (σ/n)

Z = Es el valor del puntaje basado en el intervalo de confianza (~1.96)

σ = Desviación estándar de la población

n = Tamaño de la muestra considerada

Métodos para reducir los errores de muestreo.

La identificación de errores de muestra es un proceso que debe hacerse metódicamente y no es difícil. Así es como puedes reducir los errores de muestreo.

1. Aumentar el tamaño de la muestra.

Tanto la calidad como la cantidad de la población considerada son importantes. Puedes aumentar el tamaño de la muestra agregando más ideas y aportes, mientras te aseguras de que la población de la muestra siga siendo representativa de toda la población. Las muestras más grandes darán resultados efectivos a medida que los investigadores se acerquen al tamaño real de la población.

2. Muestreo aleatorio.

Cuando utilizas métodos de muestra aleatoria, terminas eliminando el sesgo al seleccionar a los encuestados para tu muestra de población. Proporciona una gran oportunidad para cada individuo de la población objetivo. En lugar de elegir participantes para la encuesta de manera desorganizada, puedes seleccionar personas cuyo nombre comience con B, C o S.

3. Segmentar la población.

Si bien elegir una muestra aleatoria es excelente, también puedes crear y probar grupos según el tamaño de la población. Digamos que las personas de un determinado grupo demográfico representan el 25 % de la población. Ahora debes asegurarte de que sean una parte importante de tu muestra de población. Aquí es donde la segmentación de la población en función de características similares cobra importancia.

Puedes hacer esto con la ayuda del muestreo aleatorio estratificado, un tipo de muestreo probabilístico. En este método de muestreo, debes dividir la población en subgrupos homogéneos que se conocen como estratos. Al hacerlo, te aseguras de que el grupo de muestra tenga una composición similar a la población objetivo que es representativa de la misma.

4. Entiende bien a tu población.

Para reducir los errores de muestreo, debes poseer una gran comprensión de tu gente y ser consciente de la mezcla demográfica que posee. ¿Quiénes son las personas que utilizan más tu producto? ¿Por qué utilizan tu producto? ¿Por qué algunos eligen a tu competidor? Las respuestas a estas preguntas también ayudarán a reducir los errores de muestreo.

5. Usa múltiples fuentes de datos.

Para recopilar datos, puedes utilizar más de una fuente. De hecho, eso aumentará la veracidad de los datos, ya que provienen de diferentes fuentes. Cuando tomas prestados datos que han sido publicados por investigadores, la información que obtendrás de ellos será aún más precisa.

6. Diseña mejor la muestra.

Mejora el diseño de tu muestra considerando diferentes subpoblaciones dentro de la población a la que te diriges.

7. Replicar el estudio.

En lugar de depender de un solo estudio, los investigadores pueden reducir los errores de muestreo replicando el estudio varias veces. Toma las mismas medidas varias veces, pero usa más de un sujeto o múltiples estudios, o múltiples grupos para su consideración.

8. Mejor capacitación.

Puedes capacitar a tu equipo para realizar una mejor investigación para que se puedan reducir los errores de muestreo. Podrían estar armados con mejores herramientas, estrategias más precisas y los medios necesarios para hacer las cosas.

¿Cómo esquivar los errores de muestreo?

Los errores de muestreo son inevitables, pero como mencionamos anteriormente, siempre puedes reducir el tamaño del error. Para eso, debes asegurarte de que la campaña de la encuesta esté en el camino correcto, ya que tienes errores y sesgos que superar. Para configurar tu encuesta para el éxito, debes equiparte con la herramienta de encuesta adecuada. La herramienta de encuestas en línea es fundamental para el éxito de sus campañas de investigación de mercado.

Para recopilar datos para su investigación, se requiere una herramienta de encuesta en línea. Pero también necesitas tener una estrategia clara y formular las preguntas correctas. También puedes intentar incentivar a los encuestados y utilizar la herramienta adecuada que tenga características y funcionalidades significativas.

La plataforma de encuestas en línea que elijas debe tener múltiples características que ayudarán a reducir los errores de muestreo. Por ejemplo, puedes segmentar a tus encuestados en función de múltiples factores que sirvan a tus intereses. Es fundamental que inviertas en una herramienta de encuestas en línea como SurveySparrow que tiene todas las funciones que deseas en una plataforma de encuestas.

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Conclusión. 

Las muestras son importantes en la investigación psicológica, ya que permiten a las empresas descubrir el comportamiento de un grupo demográfico. Se recolecta una variedad de muestras basadas en lo que los investigadores están estudiando. Como investigador, debes tener cuidado con la población de muestra que consideras.

El muestreo permite le a las empresas obtener información detallada y completa de una muestra limitada. Los investigadores obtienen más tiempo para la recopilación de datos. Es fácil recopilar información de muchas personas y rentable recopilar datos de una parte de la población.

Si estás buscando una herramienta de encuesta en línea para recopilar datos para tu muestreo, SurveySparrow es la mejor elección. Es uno de los software de investigación de mercado más robustos y potentes que puede satisfacer todas tus necesidades de muestreo de datos.