Un diseño de investigación ideal busca controlar varios tipos de error, pero hay algunas fuentes potenciales que pueden afectarlo. En la teoría del muestreo, el error total se puede definir como la variación entre el valor medio del parámetro de población y el valor medio observado obtenido en la investigación. El error total se puede clasificar en dos categorías, es decir, error de muestreo y error de no muestreo.
En este extracto del artículo, puede encontrar las diferencias importantes entre el error de muestreo y el error de no muestreo en detalle.
Gráfica comparativa
| Bases para la comparación | Error de muestreo | Error de no muestreo |
|---|---|---|
| Sentido | El error de muestreo es un tipo de error que se produce debido a que la muestra seleccionada no representa perfectamente la población de interés. | Se produce un error debido a fuentes distintas al muestreo, mientras que la realización de actividades de encuesta se conoce como error no muestral. |
| Porque | Desviación entre la media muestral y la media poblacional | Deficiencia y análisis de datos. |
| Tipo | Aleatorio | Aleatorio o no aleatorio |
| Ocurre | Solo cuando se selecciona la muestra. | Tanto en muestra como en censo. |
| Tamaño de la muestra | Posibilidad de error reducido con el aumento en el tamaño de la muestra. | No tiene nada que ver con el tamaño de la muestra. |
Definición de error de muestreo
El error de muestreo denota un error estadístico que surge de una cierta muestra seleccionada que no es representativa de la población de interés. En términos simples, es un error que ocurre cuando la muestra seleccionada no contiene las características, calidades o cifras verdaderas de toda la población.
La principal razón detrás del error de muestreo es que la muestra toma varias unidades de muestreo de la misma población, pero las unidades pueden tener variaciones individuales. Además, también pueden surgir del diseño defectuoso de la muestra, demarcación defectuosa de las unidades, elección incorrecta de la estadística, sustitución de la unidad de muestreo realizada por el enumerador para su conveniencia. Por lo tanto, se considera como la desviación entre el valor medio verdadero para la muestra original y la población.
Definición de error de no muestreo
Error de no muestreo es un término general que comprende todos los errores, aparte del error de muestreo. Surgen debido a una serie de razones, es decir, error en la definición del problema, diseño del cuestionario, enfoque, cobertura, información proporcionada por los encuestados, preparación de datos, recopilación, tabulación y análisis.
Hay dos tipos de errores de no muestreo:
- Error de respuesta : los encuestados dieron un error debido a que las respuestas fueron imprecisas, o su respuesta se malinterpreta o registra incorrectamente. Consiste en el error del investigador, el error del encuestado y el error del entrevistador, que se clasifican más a fondo como.
- Error del investigador
- Error sustituto
- Error de muestreo
- Error de medición
- Error de análisis de datos
- Error de definición de la población
- Error del encuestado
- Error de incapacidad
- Error de falta de voluntad
- Error del entrevistador
- Cuestionamiento de error
- Grabacion erro
- Error de selección del encuestado
- Error de engaño
- Error del investigador
- Error de no respuesta : error que surge debido a que algunos encuestados que forman parte de la muestra no responden.
Diferencias clave entre muestreo y error de no muestreo
Las diferencias significativas entre error de muestreo y error de no muestreo se mencionan en los siguientes puntos:
- El error de muestreo es un error estadístico que se produce debido a que la muestra seleccionada no representa perfectamente la población de interés. El error de no muestreo se produce debido a fuentes distintas al muestreo mientras se realizan actividades de la encuesta y se conoce como error de no muestreo.
- El error de muestreo surge debido a la variación entre el valor medio real de la muestra y la población. Por otro lado, el error de no muestreo surge debido a la deficiencia y al análisis inadecuado de los datos.
- El error de no muestreo puede ser aleatorio o no aleatorio, mientras que el error de muestreo se produce solo en la muestra aleatoria.
- El error de muestra surge solo cuando la muestra se toma como representante de una población. A diferencia del error de no muestreo, surge tanto en el muestreo como en la enumeración completa.
- El error de muestreo se asocia principalmente con el tamaño de la muestra, es decir, a medida que el tamaño de la muestra aumenta, la posibilidad de errores disminuye. Por el contrario, el error de no muestreo no está relacionado con el tamaño de la muestra, por lo tanto, con el aumento en el tamaño de la muestra, no se reducirá.
Conclusión
Para finalizar esta discusión, es cierto que el error de muestreo está completamente relacionado con el diseño de muestreo y se puede evitar al expandir el tamaño de la muestra. Por el contrario, el error de no muestreo es una cesta que cubre todos los errores distintos del error de muestreo y, por lo tanto, es inevitable por naturaleza, ya que no es posible eliminarlo por completo.
