Muestreo y sesgo

APUNTE

Muestreo y sesgo

Objetivo de la Estadística → Entregar por medio de valores puntuales o visualizaciones la representación significativa de algo.

MUESTREO → Identificar, de manera aleatoria y significativa, una muestra de la población para poder inferir valores en toda la población.

SESGO EN LA TOMA DE MUESTRAS → Variación que no nos ayuda a encontrar lo que estamos buscando, no es un error.

• Sesgo de respuesta
  • Medición incorrecta
  • Deseabilidad social
  • Preguntas inductivas o capciosas
• Sesgo de infracobertura
  • Selección
  • Respuesta voluntaria
  • Muestreo a conveniencia
• Sesgo de no respuesta

**DIRECCIÓN DEL SESGO **→ manera de identificar si se está sobreestimando o subestimando la muestra

Para quien esté acá apuntando al mundo de Data Science, recomiendo que visite el curso de Ética y Manejo de Datos para Data Science e Inteligencia Artificial. Ahí se habla también sobre el sesgo desde un punto de vista práctico y se logra dimensionar el impacto que puede traer un estudio sesgado a diferencia de uno representativo.

18. Muestreo y sesgo

• Sesgo en la toma de muestras: variación que hace que no lleguemos al resultado que buscamos.
• Sesgo de respuesta: medición incorrecta, deseabilidad social, preguntas inductivas o capciosas.
• Sesgo de infracobertura: selección, respuesta voluntaria, muestreo a conveniencia.
• Sesgo de no respuesta.
• Dirección del sesgo: se refiere a si la información que estamos estudiando está más cerca del valor real (que llamamos “verdad”) o si está más alejada de ese valor real

Muestreo:

El muestreo es una técnica crucial en estadística que implica seleccionar una parte representativa de una población más grande para realizar observaciones y análisis. Aquí están algunos conceptos clave:

1. Población y Muestra:
   • Población: Conjunto completo de elementos bajo consideración.
   • Muestra: Subconjunto representativo de la población seleccionado para el estudio.
2. Tipos de Muestreo:
   • Aleatorio Simple: Cada elemento de la población tiene una probabilidad igual de ser seleccionado.
   • Estratificado: Divide la población en estratos y selecciona muestras de cada estrato.
   • Sistemático: Selecciona cada enésimo elemento después de un punto de partida aleatorio.
3. Error de Muestreo:
   • La diferencia entre los resultados obtenidos de la muestra y los resultados que se obtendrían de la población completa.
4. Tamaño de la Muestra:
   • Determinar el número de elementos en la muestra para garantizar representatividad y precisión.

Sesgo:

El sesgo es una tendencia sistemática que afecta los resultados de una investigación o estudio. Aquí tienes algunos aspectos importantes:

1. Sesgo de Selección:
   • Ocurre cuando la muestra no es representativa de la población completa.
2. Sesgo de Respuesta:
   • Se produce cuando las respuestas de los participantes están sesgadas debido a factores como la falta de honestidad o malentendidos.
3. Sesgo de Medición:
   • Surge de la utilización de instrumentos inadecuados o métodos de medición que introducen errores sistemáticos.
4. Sesgo de Confirmación:
   • La tendencia a buscar, interpretar y recordar información de manera que confirme nuestras creencias preexistentes.
5. Sesgo de Publicación:
   • La preferencia por publicar resultados positivos en lugar de resultados negativos.
6. Sesgo Cultural:
   • Ocurre cuando las características culturales de los participantes afectan la validez de los resultados.

Consejos para Minimizar Sesgos:

1. Diseño de Muestreo Sólido:
   • Asegurarse de que la muestra sea representativa y seleccionada de manera imparcial.
2. Cegamiento:
   • Mantener a los participantes y, en algunos casos, a los investigadores, sin conocimiento de ciertos detalles para evitar sesgos.
3. Uso de Métodos de Medición Válidos:
   • Utilizar instrumentos y métodos de medición confiables y validados.
4. Revisión por Pares:
   • Obtener opiniones externas imparciales para revisar el diseño del estudio y los resultados.

Ejercicio 1

Ejercicio 2

Me paso una vez que hice una investigación y la muestra no resulto representativa debido al sesgo que se generó en parte por el miedo durante la pandemia del covid al contacto con otras personas. Sin embargo, termine la investigación y entregue los resultados. Una lástima. No contaba con la astucia del virus y el miedo que causaba.

Es muy comun que al encuestar a nivel pais o local, se prefiera el modo de encuesta en google form o un cuestionario en internet, ya que la gente que no posee un telefono o conexion a internet, no participaria en respectiva encuesta

Es interesante el uso del muestreo para escoger valores aleatorios. Es algo a tener en cuenta cuando se escoge algunas opciones.

Genial!