Generalizando los resultados estadísticos a toda la población
Hacer conclusiones sobre una población mucho más amplia que la muestra representa en realidad es uno de los mayores no-no en las estadísticas. Este tipo de problema se llama generalización, y ocurre con más frecuencia de lo que piensas. Las personas quieren que sus resultados instantly- que no quieren esperar a que ellos, encuestas y experimentos tan bien planificadas en un segundo plano a la web encuestas instantáneas y muestras de conveniencia.
Por ejemplo, un investigador quiere saber cómo los canales de noticias de cable han influido en la forma de los estadounidenses reciben sus noticias. Él también pasa a ser un profesor de estadística en una institución de investigación grande y tiene 1.000 estudiantes en sus clases. Él decide que en vez de tomar una muestra aleatoria de los estadounidenses, lo que sería difícil, consume tiempo, y costoso, sólo pondrá una pregunta en su examen final para obtener respuestas de sus estudiantes. Su análisis de los datos muestra que sólo el 5 por ciento de sus estudiantes leer el periódico y / o ver programas de noticias de la red más- las noticias por cable reloj resto. Por su clase, la proporción de estudiantes que ven exclusivamente de noticias por cable en comparación con aquellos estudiantes que no es de 20 a 1. Los informes profesor ésta y envía un comunicado de prensa al respecto. Los canales de noticias por cable recogen en él y al día siguiente están reportando ", los estadounidenses eligen los canales de noticias por cable más de periódicos y noticias de la red por un margen de 20 a 1!"
¿Ves lo que está mal en esta imagen? El problema es que las conclusiones del profesor van mucho más allá de su estudio, que está mal. Utilizó los estudiantes en su clase de estadísticas para obtener los datos que sirve de base para toda su informe y el titular resultante. Sin embargo, el profesor presenta los resultados sobre todas Los estadounidenses. Es seguro decir que una muestra de 1.000 estudiantes universitarios que toman una clase de estadísticas, al mismo tiempo en la misma universidad no representa una sección transversal de América.
Si el profesor quiere hacer conclusiones finales sobre los Estados Unidos, tiene que seleccionar una muestra aleatoria de los estadounidenses a tomar su encuesta. Si utiliza 1.000 estudiantes de su clase, luego sus conclusiones sólo pueden hacerse sobre esa clase y nadie más.
Para evitar o detectar la generalización, identificar a la población que está con la intención de hacer conclusiones acerca y asegúrese de que la muestra seleccionada representa esa población. Si la muestra representa un grupo más pequeño dentro de esa población, a continuación, las conclusiones tienen que ser reducido en su alcance también.
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