Evitar el sesgo con muestras estadísticas aleatorias
¿Cómo se selecciona una muestra estadística de una manera que evita el sesgo? La palabra clave es azar. LA muestra aleatoria es una muestra seleccionada por la igualdad de oportunidades- es decir, cada posible muestra del mismo tamaño que el suyo tenía la misma oportunidad de ser seleccionado de la población. Qué aleatorio realmente significa es que ningún subconjunto de la población se ve favorecida en o excluidos del proceso de selección.
No aleatorio (en otras palabras malo) muestras son muestras que fueron seleccionados de tal manera que algún tipo de favoritismo y / o la 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 encuestas para que los medios de comunicación le pide a teléfono en su opinión sobre un tema determinado (" llamar en el " encuestas). Las personas que decidan participar en llamadas en las encuestas no representan la población en general, ya que tenían que estar viendo 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 - ellos mismos seleccionada para participar, creando un voluntario o autoseleccionado 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 Estados Unidos, junto con las estimaciones de la cantidad de hogares residenciales que tienen esos intercambios. El equipo utiliza un procedimiento llamado la marcación de dígitos al azar (RDD) para crear aleatoriamente números de teléfono de los intercambios, y luego selecciona muestras de números de teléfono de los que. Así que lo que realmente ocurre es que el equipo crea una lista de es posible números de teléfono para el hogar en los Estados Unidos y luego selecciona un subconjunto de los números de esa lista de Gallup para llamar.
No importa qué tan 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 sobre. No dejarse engañar por las grandes muestras - verificar primero para ver cómo fueron seleccionados. Busque el término muestra aleatoria. Si ves a ese término, cavar más lejos en la letra pequeña para ver cómo fue seleccionado en realidad la muestra y utilizar la definición anterior para verificar que la muestra fue, de hecho, seleccionados al azar. Una pequeña muestra aleatoria es mejor que uno grande no aleatoria.
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