Muestreo
Si pudiéramos dividir en fases el trabajo estadístico obtendríamos tres fases muy marcadas:
- La recolección de datos,
- el análisis estadístico y
- la descripción de la información.
En ésta entrada nos dedicaremos en prestar atención en la primera fase. La recolección de datos que provienen de un grupo de individuos se vuelve complicada cuando la población a estudiar es demasiado grande. La estadística no trata de consultar de forma exhaustiva a todos y a cada uno de los individuos de la población de interés. En su lugar se estudia un conjunto de menor cantidad de individuos llamado muestra.
Por ejemplo, las empresas de marketing político realizan encuestas para saber las preferencias electorales de la población mexicana. El número de individuos es de solo mil individuos por vía telefónica y con esto pretenden describir la tendencia de las votaciones.
Pero... ¿Cómo eligen a las personas que representan a todo el país para afirmar que las elecciones marcan alguna tendencia?
En el muestreo se encuentra la validez de tu encuesta.
Hace un par de años en la ciudad de México se hizo una encuesta acerca de subir el precio del boleto del transporte colectivo Metro de tres a cinco pesos. Miguel Ángel Mancera, el entonces jefe de gobierno, realizó dicha encuesta y obtuvo el sorprendente resultado de aumentar el costo del boleto. Como era de esperarse, las quejas por el aumento del precio, la impotencia de no poder hacer nada más que pagar más surgieron de forma inmediata. Con esto, además de hacer perder aún más credibilidad al entonces gobierno de la CDMX surge la pregunta: ¿A quién le hicieron la encuesta?
Resulta que la encuesta se levantó en diferentes zonas de la ciudad, como Polanco, la Condesa, la Roma, y en un menor porcentaje a los usuarios del sistema colectivo. El muestreo no fue representativo. Muchos de los encuestados no eran usuarios de Metro o rara vez lo utilizaron. Se les hizo razonable que aumentara el precio si se ofrecía un mejor servicio (cosa que a la fecha no pasa, pero ese es otro tema).
Regresado al tema, una vez que eliges el método de muestreo y obtienes datos de tu población lo primero que debes establecer es la forma en la que vas a ordenar todos los datos. Una forma útil de organizar tus datos es distribuirlos en clases o categorías y determinar el número de elementos que pertenecen a ésta. Un arreglo tabular de las clases elegidas y cuantos elementos contienen recibe el nombre de distribuciones de frecuencias.
Por ejemplo, las empresas de marketing político realizan encuestas para saber las preferencias electorales de la población mexicana. El número de individuos es de solo mil individuos por vía telefónica y con esto pretenden describir la tendencia de las votaciones.
Pero... ¿Cómo eligen a las personas que representan a todo el país para afirmar que las elecciones marcan alguna tendencia?
En el muestreo se encuentra la validez de tu encuesta.
Hace un par de años en la ciudad de México se hizo una encuesta acerca de subir el precio del boleto del transporte colectivo Metro de tres a cinco pesos. Miguel Ángel Mancera, el entonces jefe de gobierno, realizó dicha encuesta y obtuvo el sorprendente resultado de aumentar el costo del boleto. Como era de esperarse, las quejas por el aumento del precio, la impotencia de no poder hacer nada más que pagar más surgieron de forma inmediata. Con esto, además de hacer perder aún más credibilidad al entonces gobierno de la CDMX surge la pregunta: ¿A quién le hicieron la encuesta?
Resulta que la encuesta se levantó en diferentes zonas de la ciudad, como Polanco, la Condesa, la Roma, y en un menor porcentaje a los usuarios del sistema colectivo. El muestreo no fue representativo. Muchos de los encuestados no eran usuarios de Metro o rara vez lo utilizaron. Se les hizo razonable que aumentara el precio si se ofrecía un mejor servicio (cosa que a la fecha no pasa, pero ese es otro tema).
Regresado al tema, una vez que eliges el método de muestreo y obtienes datos de tu población lo primero que debes establecer es la forma en la que vas a ordenar todos los datos. Una forma útil de organizar tus datos es distribuirlos en clases o categorías y determinar el número de elementos que pertenecen a ésta. Un arreglo tabular de las clases elegidas y cuantos elementos contienen recibe el nombre de distribuciones de frecuencias.
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