Los errores de muestreo son las diferencias aparentemente aleatorias entre las características de una población de muestra 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 ciertamente sería menor para algunos que para otros. El error de muestreo es que si bien puede contar cuántas personas asistieron a cada reunión, lo que realmente sucede en términos de asistencia a una reunión no es lo mismo que lo que sucede en la próxima reunión, aunque las reglas o probabilidades subyacentes sean las mismas. Las claves para minimizar el error de muestreo son múltiples observaciones y muestras más grandes.
Minimice el potencial de sesgo en la selección de la muestra mediante muestreo aleatorio. El muestreo aleatorio no es un muestreo fortuito, sino que es 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 entrevistar. Antes de ver la lista, el investigador identifica a los delincuentes juveniles que serán entrevistados como aquellos cuyos nombres aparecen primero, 10, 20, 30, 40, etc. 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 consumo de alcohol de los estudiantes universitarios, puede esperar diferencias entre los estudiantes de fraternidad y los estudiantes que no lo son. Dividir su muestra en esos dos estratos al principio reduce el potencial de error de muestreo.
Use muestras de mayor tamaño. A medida que aumenta el tamaño, la muestra se acerca a la población real, lo que disminuye 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.
Replica tu estudio tomando la misma medida repetidamente, usando más de un sujeto o grupos múltiples, o emprendiendo múltiples estudios. La replicación le permite eliminar errores de muestreo.