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Ejemplo representativo frente a ejemplo aleatorio: descripción general

Al realizar análisis estadísticos, los economistas e investigadores buscan reducir el sesgo de muestreo a un nivel casi insignificante. El peligro del sesgo de muestreo es que puede haber una muestra sesgada de una población (o factores no humanos) para los que probablemente no se seleccionarían todos o todos los casos.

Conclusiones clave

  • Al realizar análisis estadísticos, los economistas e investigadores buscan reducir el sesgo de muestreo a un nivel casi insignificante.
  • El peligro del sesgo de muestreo es que puede haber una muestra sesgada de una población (o factores no humanos) para los que probablemente no se seleccionarían todos o todos los casos.
  • Si no se tiene en cuenta el sesgo de muestreo, los resultados del estudio o análisis pueden atribuirse incorrectamente.
  • El muestreo representativo y el muestreo aleatorio son dos técnicas para garantizar que los datos estén libres de sesgos.
  • Un ejemplo representativo es un grupo o conjunto seleccionado de una población estadística más grande por características específicas.
  • Una muestra aleatoria es un grupo o conjunto que se selecciona al azar de una población más grande.

Para reducir la probabilidad de muestras sesgadas, los estadísticos y economistas suelen intentar garantizar que se cumplan tres criterios básicos en todos los análisis o estudios de muestras. De esta manera, los estadísticos y economistas pueden sacar conclusiones más confiables sobre una población general a partir de los resultados obtenidos.

  • Tales muestras deben ser representativas de la población seleccionada estudiada.
  • Deben seleccionarse al azar, lo que significa que todos los miembros de la población más grande tienen la misma oportunidad de ser seleccionados.
  • Deben ser lo suficientemente grandes para que no goteen la fruta. El tamaño óptimo en el grupo de muestra depende de la cantidad de confianza requerida para hacer inferencias.

El muestreo representativo y el muestreo aleatorio son dos técnicas para garantizar que los datos estén libres de sesgos. Estas técnicas de muestreo no se excluyen mutuamente. De hecho, a menudo se utilizan en combinación para reducir la cantidad de error de muestreo en un estudio. Cuando se combinan, estos dos métodos permiten una mayor confianza para hacer inferencias estadísticas de la muestra con respecto al grupo más grande.

Ejemplo representativo

Un ejemplo representativo es un grupo o conjunto seleccionado de una población estadística más grande o de un grupo de factores o situaciones que replican adecuadamente al grupo más grande de acuerdo con cualquier característica o calidad que se esté estudiando.

Una muestra representativa es similar a las variables y características clave de la sociedad en general que se examina. Algunos ejemplos incluyen sexo, edad, nivel de educación, nivel socioeconómico (SES) o estado civil. Un tamaño de muestra más grande reduce la probabilidad de que ocurran errores de muestreo y aumenta la probabilidad de que la muestra refleje con precisión la población objetivo.

Una muestra aleatoria

Una muestra aleatoria es un grupo o conjunto seleccionado de una población más grande, o un grupo de factores de caso, de una manera aleatoria que permite a cada miembro del grupo más grande la misma posibilidad de ser seleccionado. Una muestra aleatoria es una representación no sesgada de la población más grande. Seleccionar una muestra de una población más grande se considera una forma justa (ya que todos los miembros de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados).

Consideraciones Especiales

Para los economistas y estadísticos que recopilan muestras, es fundamental que se aseguren de minimizar el sesgo. Si no se tiene en cuenta el sesgo de muestreo, los resultados del estudio o análisis pueden atribuirse incorrectamente. El muestreo representativo es uno de los principales métodos para lograr esto porque tales muestras replican lo más fielmente posible aspectos de la población más grande bajo estudio.

Sin embargo, esto por sí solo no es suficiente para anular el sesgo de muestreo. La técnica de muestreo aleatorio con el método de muestreo representativo reduce el sesgo más porque ningún miembro en particular de la población representativa tiene más probabilidades de seleccionar en la muestra que cualquier otro miembro.

La estratificación es una de las técnicas más efectivas. Con la estratificación, la población más grande se divide en subgrupos – o estratos – de naturaleza relativamente homogénea. A continuación, se selecciona un número igual de miembros del grupo de cada estrato.

Otro método común para obtener una muestra aleatoria o representativa se llama muestreo sistemático. Con este método, para empezar, se seleccionan los miembros – o elementos – de los estudios, a partir de un punto de partida aleatorio. A continuación, la selección procede a intervalos periódicos fijos.