El error no muestral se refiere a un error que surge del resultado de la recopilación de datos, lo que hace que los datos difieran de los valores reales. Es diferente del error muestral, que es cualquier diferencia entre los valores muestrales Variable aleatoria Una variable aleatoria (variable estocástica) es un tipo de variable en estadística cuyos posibles valores dependen de los resultados de un determinado fenómeno aleatorio y los valores universales que pueden resultar de un tamaño de muestra limitado.
El error no muestral puede presentarse en una variedad de formas, incluido el error de no respuesta, el error de medición, el error del entrevistador, el error de ajuste y el error de procesamiento.
Mecánica del error ajeno al muestreo
El error no muestral puede surgir cuando se toma una muestra o una población completa (censo). Se divide en dos categorías:
1. Errores aleatorios
Los errores aleatorios son errores que no se pueden explicar y simplemente ocurren. En los estudios estadísticos, se cree que cada error aleatorio se compensa entre sí, en términos generales, por lo que son de poca o ninguna preocupación.
2. Errores sistemáticos
Los errores sistemáticos afectan la muestra del estudio y, como resultado, a menudo crearán datos inútiles. Un error sistemático es consistente y repetible, por lo que los creadores del estudio deben tener mucho cuidado para mitigar dicho error.
Los errores ajenos al muestreo pueden ocurrir en varios aspectos de un estudio. Los errores ajenos al muestreo más comunes incluyen errores en la entrada de datos, preguntas sesgadas y toma de decisiones, falta de respuesta, información falsa y análisis inapropiado.
Tipos de errores ajenos al muestreo
Hay varios tipos de errores ajenos al muestreo, que incluyen:
1. Error de falta de respuesta
Un error de falta de respuesta se debe a las diferencias entre las personas que eligen participar en comparación con las personas que no participan en una determinada encuesta. En otras palabras, existe cuando las personas tienen la opción de participar pero eligen no hacerlo, por lo tanto, los resultados de su encuesta no se incorporan a los datos.
2. Error de medición
Un error de medición se refiere a todos los errores relacionados con la medición de cada unidad de muestreo, a diferencia de los errores relacionados con la forma en que se seleccionaron. El error a menudo surge cuando hay preguntas confusas, datos de baja calidad debido a la fatiga del muestreo (es decir, alguien está cansado de realizar una encuesta) y herramientas de medición de baja calidad Nivel de medición En estadística, el nivel de medición es una clasificación que se relaciona los valores que se asignan a las variables entre sí. En otras palabras, nivel de.
3. Error del entrevistador
El error del entrevistador ocurre cuando el entrevistador (o administrador) comete un error al registrar una respuesta. En la investigación cualitativa, un entrevistador puede inducir al entrevistado a responder de cierta manera. En la investigación cuantitativa, un entrevistador puede hacer la pregunta de una manera diferente, lo que conduce a un resultado final diferente.
4. Error de ajuste
Un error de ajuste describe una situación en la que el análisis de los datos lo ajusta de tal manera que no es del todo exacto. Las formas de error de ajuste incluyen errores con ponderación de datos, limpieza de datos e imputación.
5. Error de procesamiento
Un error de procesamiento surge cuando hay un problema con el procesamiento de los datos que causa un error de algún tipo. Un ejemplo sería si los datos se ingresaron incorrectamente o si el archivo de datos está dañado.
Error de muestreo frente a error sin muestreo
A menudo, el error muestral y el error no muestral se utilizan en contextos similares, pero existen algunas diferencias cruciales entre ambos conceptos. Incluyen:
1. El error de muestreo puede surgir incluso cuando no se ha cometido ningún error aparente, a diferencia del error que no es de muestreo, que surge cuando se produce un error.
2. El error muestral ocurre cuando la muestra no es representativa de la verdad universal, mientras que el error no muestral es específico de un determinado diseño de estudio.
3. El error de muestreo puede reducirse en gran medida a medida que aumenta el tamaño de la muestra, pero el error no muestral requiere procesos más metódicos para reducirlo.
4. El error de muestreo a menudo es causado por factores internos, mientras que el error de no muestreo es causado por factores externos que no están completamente relacionados con una encuesta, estudio o censo.
Cómo reducir errores
Reducir el error ajeno al muestreo no se logra tan fácilmente como reducir el error de muestreo. Con el error de muestreo, puede reducir el riesgo de error simplemente aumentando el tamaño de la muestra. No funcionará para errores ajenos al muestreo, que a menudo es muy difícil de detectar y eliminar (a menos que se dé una consideración muy metódica a la fuente del error).
Para reducir eficazmente los errores ajenos al muestreo, quienes diseñan el estudio deben tener una consideración muy cuidadosa para garantizar la validez de los resultados. Como tal, un investigador puede diseñar un mecanismo en el estudio para reducir el error, sin introducir posteriormente otro error.
Por ejemplo, un investigador puede pagarle a la persona una bonificación dependiendo de la precisión de su entrada de datos, o puede filmar todas las entrevistas para asegurarse de que el entrevistador se mantenga en el tema y en el guión.
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