El tipo de error selección de muestra es la desviación de la muestra seleccionada para una investigación , es decir, cuando realizamos el estudio con un grupo que no es representativo del universo objetivo. Por ello es importante que los encuestados representen con precisión a la población a quién se dirige la encuesta.
Este error ocurre cuando los investigadores toman diferentes sujetos de la misma población, y aun así, estos sujetos tienen diferencias individuales. Por ello mientras más homogénea sea la población evitará el error de muestra. Sin embargo, cuando se toma una determina muestra – se trata de un subconjunto de toda la población- puede existir una diferencia entre esa muestra y la población.
La causa más frecuente de dicho error es un procedimiento de muestreo sesgado. Al realizar una investigación se debe tratar de establecer una muestra libre de sesgo y representativa de toda la población.
Otras de las causas es quizás la casualidad, es decir, se desarrolla una investigación bajo un muestreo de probabilidad para tratar de minimizar el error de muestreo, sin embargo, es posible que todos los sujetos asignados al azar no sean representativos de la población de la investigación.
Por ello al no seleccionar la muestra adecuada es posible tener el denominado error sistemático, en donde los resultados de la muestra difieren de los resultados de todo la población.
¿Cómo seleccionar la muestra?
La muestra es una fracción del número total de individuos a evaluar. Mientras más grande sea puede producir mejores resultados con mayor precisión. Por ejemplo, si quieres saber cuál es la proporción de jóvenes celiacos, generalmente se obtendría una estimación precisa de esta proporción si decidieras tiene una muestra de 200 jóvenes en lugar de 50.
Sin embargo, si se selecciona una muestra demasiado grande se tiene riesgo de desperdiciar recursos, tiempo y dinero, pero si la muestra es demasiado pequeña, no sería posible obtener el máximo de información requerida llevando así a resultados inconclusos.
Determinar el tamaño de la muestra es un paso importante en cualquier estudio de investigación de mercados, se debe justificar convenientemente de acuerdo al planteamiento del problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.
¿De qué depende el tamaño de la muestra?
El tamaño de la muestra dependerá de decisiones estadísticas y no estadísticas, pueden incluir por ejemplo la disponibilidad de los recursos, el presupuesto o el equipo que estará en campo de investigación.
Antes de seleccionar una muestra, es necesario definir bien la población objetiva, el nivel de confianza, el margen de error y la desviación estándar.
¿Cuál es la fórmula para seleccionar la muestra?
Para calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la población se debe aplicar la siguiente formula:
- Z = nivel de confianza
- P = probabilidad de éxito, o proporción esperada
- Q = probabilidad de fracaso
- D = precisión (error máximo admisible en términos de proporción)
Mientras que para calcular el tamaño de muestra cuando se conoce el tamaño de la población usamos la siguiente:
- N = tamaño de la población
- Z = nivel de confianza
- P = probabilidad de éxito, o proporción esperada
- Q = probabilidad de fracaso
- D = precisión (Error máximo admisible en términos de proporción).
¿Cómo se puede eliminar el error muestral?
Para eliminar el error muestral de una investigación se debe eliminar el concepto de muestra e investigar a toda la población. Sin embargos, en la mayoría de los casos esto no es posible, por ello el investigador debe reducir el error en el proceso de selección de la muestra, es decir, conseguir un muestro probabilista y no sesgado, mediante el uso de un gran tamaño de la muestra.