La identificación de malas muestras estadísticas

Después de un estudio estadístico ha sido diseñado, ya sea una encuesta o un experimento, es necesario seleccionar una muestra de individuos que representan una sección transversal de toda la población. Esto es fundamental para la producción de datos fiables en el final.

Los estadísticos tienen un dicho, “es igual de basura en basura.” Si selecciona su asignaturas (las personas que participarán en el estudio) de una manera que es parcial - es decir, favoreciendo a determinadas personas o grupos de personas - a continuación, también se hará con preferencia sus resultados. Es así de simple.

Supongamos que Bob quiere saber las opiniones de gente de su ciudad respecto a un casino propuesto. Bob va al centro comercial con su libreta y le pide a las personas que caminan por la que dan sus opiniones. ¿Qué está mal con eso? Bueno, Bob sólo se va a obtener las opiniones de a) las personas que compran en ese Mall-b) en ese día- particular, c) en ese tiempo- particular, d) y que se toman el tiempo para responder.

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Esas circunstancias son demasiado restrictivas - esas personas no representan una sección transversal de la ciudad. Del mismo modo, Bob podría poner un estudio del sitio web y pedir a la gente a utilizarlo para votar. Sin embargo, sólo las personas que conocen el sitio, tener acceso a Internet y desea responder le dará los datos, y por lo general sólo los que tienen opiniones fuertes irán a tales problemas. Al final, toda Bob tiene es un montón de datos sesgados en los individuos que probablemente no representan a la ciudad en absoluto.

Para minimizar el sesgo en una encuesta, la palabra clave es aleatorio. Es necesario seleccionar la muestra de individuos azar - es decir, con algún tipo de “sacar nombres de un sombrero” proceso.

Video: Muestra representativa.avi

Tenga en cuenta que en el diseño de un experimento, recoger una muestra aleatoria de personas y pedirles que participan a menudo no es ético (en particular cuando el estudio se relaciona con los problemas de salud), ya que los experimentos imponen un tratamiento de los temas. Lo que se hace es enviar solicitudes de voluntarios que vengan a ti. A continuación, se asegura de que los voluntarios se seleccionan del grupo que representan la población de interés y que los datos se recogen también en aquellos individuos por lo que los resultados pueden ser proyectados a un grupo más grande.