Evitar el sesgo con muestras estadísticas aleatorias
Video: Técnicas para generar una muestra aleatoria evitando sesgo | Khan Academy en Español
¿Cómo se selecciona una muestra estadística de una manera que evita el sesgo? La palabra clave es aleatorio. UN muestra aleatoria es una muestra seleccionada por la igualdad de oportunidades- es decir, todas las muestras posibles del mismo tamaño que la suya tenían la misma probabilidad de ser seleccionado de la población. Qué aleatorio realmente significa es que ningún subconjunto de la población se ve favorecida en o excluido del proceso de selección.
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No aleatorio (en otras palabras malo) muestras son muestras que fueron seleccionadas de tal manera que algún tipo de favoritismo y / o exclusión automática de una parte de la población estaba involucrado, ya sea intencional o no. Un ejemplo clásico de una muestra no aleatoria proviene de las encuestas para las que los medios de comunicación le pide a teléfono en su opinión sobre un tema determinado (encuestas “call-in”). Las personas que eligen para participar en llamadas en encuestas no representan a la población en general, ya que tenía que estar pendiente de ese programa, y tuvieron que sentirse lo suficientemente fuerte para llamar. Ellos técnicamente no representan una muestra en absoluto, en el sentido estadístico de la palabra, porque nadie les ha seleccionado previamente - se selecciona a sí mismos a participar, creando una voluntario o auto-seleccionados muestra. Los resultados tienden a ser sesgada hacia las personas con opiniones fuertes.
Para tomar una muestra aleatoria auténtica, es necesario un mecanismo de aleatorización para seleccionar los individuos. Por ejemplo, la Organización Gallup comienza con una lista computarizada de todas las centrales telefónicas en los Estados Unidos, junto con las estimaciones del número de hogares residenciales que tienen esos intercambios. El equipo utiliza un procedimiento llamado la marcación de dígitos al azar (RDD) para crear al azar números de teléfono de los intercambios, y luego selecciona las muestras de los números de teléfono de aquellos. Así que lo que realmente sucede es que el equipo crea una lista de todo posible los números de teléfono del hogar en América y se selecciona un subconjunto de los números de esa lista de Gallup para llamar.
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No importa cuán grande es una muestra, si se basa en métodos no aleatorios, los resultados no representan a la población de que el investigador quiere sacar conclusiones acerca. No se deje engañar por las grandes muestras - compruebe en primer lugar para ver la forma en que fueron seleccionados. Busque el término muestra aleatoria. Si ve ese término, cavar más lejos en la letra pequeña para ver cómo realmente se seleccionó la muestra y el uso de la definición anterior para verificar que la muestra fue, de hecho, seleccionados al azar. Una muestra aleatoria pequeña es mejor que una grande no aleatoria.