Los errores de muestreo son las diferencias aparentemente aleatorias entre las características de una muestra de población y las de la población general. Por ejemplo, un estudio de la asistencia a una reunión mensual revela una tasa promedio del 70 por ciento. La asistencia a algunas reuniones sería ciertamente menor para unas que para otras. Entonces, el error de muestreo es que, si bien puede contar cuántas personas asistieron a cada reunión, lo que realmente sucede en términos de La asistencia a una reunión no es lo mismo que lo que sucede en la próxima reunión, aunque las reglas o probabilidades subyacentes son lo mismo. Las claves para minimizar el error de muestreo son observaciones múltiples y muestras más grandes.
Minimizar el potencial de sesgo en la selección de la muestra mediante un muestreo aleatorio. El muestreo aleatorio no es un muestreo aleatorio, sino un enfoque sistemático para seleccionar una muestra. Por ejemplo, se genera una muestra aleatoria de una población de delincuentes juveniles seleccionando nombres de una lista para entrevistarlos. Antes de ver la lista, el investigador identifica a los jóvenes infractores que se van a entrevistar como aquellos cuyos nombres aparecen primero, 10, 20, 30, 40 y así sucesivamente en la lista.
Asegúrese de que la muestra sea representativa de la población mediante la implementación de un protocolo de estratificación. Por ejemplo, si estudió los hábitos de bebida de los estudiantes universitarios, podría esperar diferencias entre los estudiantes de la fraternidad y los estudiantes que no pertenecen a la fraternidad. Dividir su muestra en esos dos estratos desde el principio reduce el potencial de error de muestreo.
Utilice tamaños de muestra más grandes. A medida que aumenta el tamaño, la muestra se acerca a la población real, lo que reduce el potencial de desviaciones de la población real. Por ejemplo, el promedio de una muestra de 10 varía más que el promedio de una muestra de 100. Sin embargo, las muestras más grandes implican costos más altos.
Repita su estudio tomando la misma medida repetidamente, usando más de un sujeto o múltiples grupos, o realizando múltiples estudios. La replicación le permite eliminar los errores de muestreo.