Hoy conoceremos qué es un error de muestreo y cómo puede afectar nuestra investigación. Por lo general, se trata de problemas relacionados con la representatividad de la muestra. Este es el caso cuando la población está mal enfocada o el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, o cuando la tasa de respuesta a las preguntas de la encuesta no es lo suficientemente alta, etc.
Recordemos que la toma de muestras es el proceso de extraer información de una fracción de un gran grupo o población para sacar conclusiones sobre la población en su conjunto.
Por consiguiente, su finalidad es proporcionar una muestra que represente a la población y reproduzca lo más fielmente posible las principales características de la población objeto de estudio, de ahí la importancia de no caer en un error de muestreo.
¿Qué es un error de muestreo?
Un error de muestreo se produce cuando la muestra utilizada en el estudio no es representativa de toda la población. A menudo se producen errores de muestreo y, por lo tanto, los investigadores siempre calculan un margen de error durante los resultados finales como práctica estadística.
El margen de error es la cantidad de error permitida para que un error de cálculo represente la diferencia entre la muestra y la población real.
¿Cuáles son los errores de muestreo más comunes en los estudios de mercado?
Ahora que ya sabes qué es un error de muestreo, vamos a descubrir cuáles son los cuatro principales errores de muestreo en una investigación de mercado:
Error de especificación de la población: Un error de especificación de población ocurre cuando los investigadores no saben exactamente a quién encuestar.
Por ejemplo, imagina un estudio de investigación sobre ropa de niños. ¿Quién es la persona correcta para encuestar? Pueden ser ambos padres, sólo la madre o el niño. Los padres toman decisiones de compra, pero los niños pueden influir en su elección.
Error en el marco de la muestra: Los errores del marco de muestreo surgen cuando los investigadores apuntan a la subpoblación erróneamente al seleccionar la muestra.
Por ejemplo, elegir un marco de muestreo de la guía telefónica puede ser un error porque la gente cambia de ciudad. Las exclusiones erróneas se producen cuando las personas prefieren eliminar sus números de la lista. Existen hogares que pueden tener más de una línea telefónica, lo que conduce a múltiples inclusiones.
Error de selección: Un error de selección ocurre cuando los encuestados se auto-seleccionan para participar en el estudio. Sólo los interesados responden.
Se pueden controlar los errores de selección yendo al paso extra para solicitar respuestas de toda la muestra. La planificación previa a la encuesta, los seguimientos y un diseño limpio y ordenado de la encuesta aumentarán el índice de participación de los encuestados.
Además, pruebe métodos como el CATI y las entrevistas en persona para maximizar las respuestas.
Errores de muestra: Los errores de muestreo se producen debido a una disparidad en la representatividad de los encuestados. Ocurre principalmente cuando el investigador no planifica su muestra cuidadosamente.
Estos errores de muestreo pueden controlarse y eliminarse mediante la creación de un diseño de muestra cuidadoso, teniendo una muestra lo suficientemente grande como para reflejar a toda la población, o utilizando una muestra online para recoger las respuestas de una encuesta.
Conoce 7 riesgos de caer en un error de muestreo.
¿Cómo controlar un error de muestreo?
Las teorías estadísticas ayudan a los investigadores a medir la probabilidad de errores de muestreo en el tamaño de la muestra y la población.
El tamaño de la muestra de la población determina principalmente el tamaño del error de muestreo. Los tamaños de muestra más grandes tienden a encontrar una tasa de errores más baja.
Los investigadores utilizan métricas para comprender y evaluar el margen de error. Normalmente, se considera que un nivel de confianza del 95% es el nivel de confianza deseado.
¿Cuáles son los pasos para reducir un error de muestreo?
Los errores de muestreo son fáciles de identificar. Aquí hay algunos pasos sencillos para reducir el error de muestreo:
Aumentar el tamaño de la muestra: Un mayor tamaño de la muestra resulta en un resultado más exacto porque el estudio se acerca más al tamaño real de la población.
Dividir la población en grupos: Prueba los grupos de acuerdo a su tamaño en la población, en lugar de usar una muestra aleatoria.
Por ejemplo, si las personas de un determinado grupo demográfico constituyen el 20% de la población, asegura que tu estudio tome en cuenta esta variable.
Conoce a tu población: Estudia a tu población y entiende su mezcla demográfica. Averigua qué grupos demográficos utilizan tu producto y servicio y asegúrate de que sólo te diriges a la muestra que importa.
El error de muestreo es medible, y los investigadores pueden utilizarlo en su beneficio para estimar la exactitud de sus hallazgos y estimar la varianza.
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