Erro de amostragem

O que é um erro de amostragem?

Um erro de amostragem é um erro estatístico que ocorre quando um analista não seleciona uma amostra que representa toda a população de dados. Como resultado, os resultados encontrados na amostra não representam os resultados que seriam obtidos de toda a população.

A amostragem é uma análise realizada selecionando um número de observações de uma população maior. O método de seleção pode produzir erros de amostragem e erros de não amostragem.

Principais vantagens

• Um erro de amostragem ocorre quando a amostra usada no estudo não é representativa de toda a população.
• A amostragem é uma análise realizada selecionando um número de observações de uma população maior.
• Mesmo as amostras aleatórias terão algum grau de erro de amostragem, porque uma amostra é apenas uma aproximação da população da qual foi retirada.
• A prevalência de erros de amostragem pode ser reduzida aumentando o tamanho da amostra.
• A amostragem aleatória é uma forma adicional de minimizar a ocorrência de erros de amostragem.
• Em geral, erros de amostragem podem ser colocados em quatro categorias:erro específico da população, erro de seleção, erro de frame de amostra, ou erro de não resposta.

Compreendendo os erros de amostragem

Um erro de amostragem é um desvio no valor amostrado em relação ao valor real da população. Os erros de amostragem ocorrem porque a amostra não é representativa da população ou é tendenciosa de alguma forma. Mesmo as amostras aleatórias terão algum grau de erro de amostragem porque uma amostra é apenas uma aproximação da população da qual foi retirada.

Tipos de erros de amostragem

Existem diferentes categorias de erros de amostragem.

Erro específico da população

Um erro específico da população ocorre quando um pesquisador não entende quem pesquisar.

Erro de Seleção

O erro de seleção ocorre quando a pesquisa é auto-selecionada, ou quando apenas os participantes interessados ​​na pesquisa respondem às perguntas. Os pesquisadores podem tentar superar o erro de seleção encontrando maneiras de encorajar a participação.

Erro de quadro de amostra

Um erro de quadro de amostra ocorre quando uma amostra é selecionada a partir de dados de população incorretos.

Erro de não resposta

Um erro de não resposta ocorre quando uma resposta útil não é obtida nas pesquisas porque os pesquisadores não conseguiram entrar em contato com os respondentes em potencial (ou os respondentes em potencial se recusaram a responder).

Eliminando Erros de Amostragem

A prevalência de erros de amostragem pode ser reduzida aumentando o tamanho da amostra. Conforme o tamanho da amostra aumenta, a amostra se aproxima da população real, o que diminui o potencial de desvios da população real. Considere que a média de uma amostra de 10 varia mais do que a média de uma amostra de 100. Etapas também podem ser tomadas para garantir que a amostra represente adequadamente toda a população.

Os pesquisadores podem tentar reduzir os erros de amostragem replicando seu estudo. Isso pode ser feito tomando as mesmas medições repetidamente, usando mais de um assunto ou vários grupos, ou através da realização de vários estudos.

A amostragem aleatória é uma forma adicional de minimizar a ocorrência de erros de amostragem. A amostragem aleatória estabelece uma abordagem sistemática para selecionar uma amostra. Por exemplo, em vez de escolher participantes para serem entrevistados ao acaso, um pesquisador pode escolher aqueles cujos nomes aparecem primeiro, 10º, 20, 30, 40º, e assim por diante, na lista.

Exemplos de erros de amostragem

Suponha que a Empresa XYZ forneça um serviço baseado em assinatura que permite aos consumidores pagar uma taxa mensal para transmitir vídeos e outros tipos de programação por meio de uma conexão com a Internet.

A empresa quer pesquisar proprietários de residências que assistem a pelo menos 10 horas de programação via Internet por semana e que pagam por um serviço de streaming de vídeo existente. XYZ deseja determinar qual porcentagem da população está interessada em um serviço de assinatura de preço mais baixo. Se XYZ não pensar cuidadosamente sobre o processo de amostragem, vários tipos de erros de amostragem podem ocorrer.

Um erro de especificação de população ocorreria se a Empresa XYZ não entendesse os tipos específicos de consumidores que deveriam ser incluídos na amostra. Por exemplo, se XYZ criar uma população de pessoas com idades entre 15 e 25 anos, muitos desses consumidores não tomam a decisão de compra sobre um serviço de streaming de vídeo porque eles não trabalham em tempo integral. Por outro lado, se XYZ reunir uma amostra de adultos que trabalham e tomam decisões de compra, os consumidores neste grupo não podem assistir a 10 horas de programação de vídeo por semana.

O erro de seleção também causa distorções nos resultados de uma amostra. Um exemplo comum é uma pesquisa que conta apenas com uma pequena parte das pessoas que responde imediatamente. Se a XYZ fizer um esforço para acompanhar os consumidores que não respondem inicialmente, os resultados da pesquisa podem mudar. Além disso, se XYZ excluir consumidores que não respondem imediatamente, os resultados da amostra podem não refletir as preferências de toda a população.

Erro de Amostragem vs. Erro de Não Amostragem

Existem diferentes tipos de erros que podem ocorrer durante a coleta de dados estatísticos. Os erros de amostragem são as diferenças aparentemente aleatórias entre as características de uma população de amostra e as da população em geral. Os erros de amostragem surgem porque os tamanhos das amostras são inevitavelmente limitados. (É impossível amostrar uma população inteira em uma pesquisa ou censo.)

Um erro de amostragem pode ocorrer mesmo quando nenhum tipo de erro é cometido; os erros de amostragem ocorrem porque nenhuma amostra jamais corresponderá perfeitamente aos dados no universo do qual a amostra é retirada.

A empresa XYZ também deseja evitar erros de não amostragem. Erros de não amostragem são erros que ocorrem durante a coleta de dados e fazem com que os dados sejam diferentes dos valores reais. Erros de não amostragem são causados ​​por erro humano, como um erro cometido no processo de pesquisa.

Se um grupo de consumidores assistir apenas cinco horas de programação de vídeo por semana e for incluído na pesquisa, essa decisão é um erro não amostral. Fazer perguntas tendenciosas é outro tipo de erro.

Perguntas frequentes sobre erros de amostragem

O que é erro de amostragem e amostragem?

Os erros de amostragem são erros estatísticos que surgem quando uma amostra não representa toda a população. Nas estatísticas, amostragem significa selecionar o grupo do qual você realmente coletará dados em sua pesquisa.

Qual é a fórmula de erro de amostragem?

Erro de amostragem =Z × n σ onde:Z =valor de pontuação Z com base no intervalo de confiança (aprox =1,96) σ =Desvio padrão da população n =Tamanho da amostra

A fórmula de erro de amostragem é usada para calcular o erro de amostragem geral na análise estatística. O erro de amostragem é calculado dividindo o desvio padrão da população pela raiz quadrada do tamanho da amostra, e então multiplicar o resultante pelo valor de pontuação Z, que se baseia no intervalo de confiança.

Quais são os tipos de erros de amostragem?

Em geral, erros de amostragem podem ser colocados em quatro categorias:erro específico da população, erro de seleção, erro de frame de amostra, ou erro de não resposta. Um erro específico da população ocorre quando o pesquisador não entende quem deve pesquisar. Um erro de seleção ocorre quando os respondentes selecionam sua própria participação no estudo. (Isso resulta em apenas aqueles que estão interessados ​​em responder, que distorce os resultados.) Um erro de quadro de amostra ocorre quando a subpopulação errada é usada para selecionar uma amostra. Finalmente, um erro de não resposta ocorre quando os respondentes em potencial não são contatados com sucesso ou se recusam a responder.

Por que o erro de amostragem é importante?

Estar ciente da presença de erros de amostragem é importante porque pode ser um indicador do nível de confiança que pode ser colocado nos resultados. O erro de amostragem também é importante no contexto de uma discussão sobre o quanto os resultados da pesquisa podem variar.

Como você encontra um erro de amostragem?

Na pesquisa de pesquisa, os erros de amostragem ocorrem porque todas as amostras são amostras representativas:um grupo menor que representa toda a população de sua pesquisa. É impossível pesquisar todo o grupo de pessoas que você gostaria de alcançar.

Normalmente não é possível quantificar o grau de erro de amostragem em um estudo, pois é impossível coletar os dados relevantes de toda a população que você está estudando. É por isso que os pesquisadores coletam amostras representativas (e as amostras representativas são a razão pela qual existem erros de amostragem).