Existe un ejemplo muy claro de lo dificil que es obtener una buena muestra estadística. Se conoce como "La demostración del peso de los caramelos, o la carencia de sabiduría de las multitudes"
Básicamente, tienes una bolsa con un montón de caramelos de distintos tamaños. Quieres saber cuánto pesa la bolsa pero sabes cuantos caramelos hay en ella. Eliges cinco al azar y divides por cinco su peso para averiguar el peso promedio de cada caramelo. Multiplicando ese peso por el número de caramelos obtienes el resultado. El problema es que casi siempre obtendrás un peso mayor que el real, porque lo más probable es que elijas los caramelos más grandes en la muestra.
Otro ejemplo claro de la dificultad de obtener una buena muestra apareció en un estudio realizado por el CIS, en el cual preguntaron por un hecho ya ocurrido: ¿Recuerda usted a quién votó en las pasadas elecciones?
Con esta encuesta se intentó ver como de bien funcionaba la estadística con un hecho en el que se sabía el resultado. El resultado de la encuesta fué que el "recuerdo de voto" en el 2008 respecto a las elecciones de 2004 fue de un 37% para el PSOE y un 20% para el PP, mientras que la realidad fue que sólo votaron un 32% al PSOE y un 28,5% al PP. El problema fué que la muestra no encajó con la realidad.
Las razones de este error en la muestra pueden ser: elección incorrecta de la muestra, muestra insuficiente, sesgo en la disponibilidades del momento de las personas elegidas o bien no dicen la verdad.
Conclusión: acertar prediciendo el futuro con encuestas, estudios y estadísticas es difícil, pero es que a veces… ¡Ni para acertar el pasado funcionan!
Fuente: http://www.microsiervos.com/archivo/ciencia/obtener-muestra-estadistica.html
9 Comments:
La noticia es muy curiosa, y creo que se observa claramente como las personas tienden a manipular, ya sea voluntaria o involuntariamente, los resultados de la encuestas.
Totalmente de acuerdo con el artículo, en todas las elecciones por ejemplo, cada cadena de televisión muestra un resultado diferente, por no hablar de que en ocasiones se da a un partido por ganardor y el que gana es el otro partido por mayoría absoluta. Este es el fiel reflejo de que las zonas encuestadas no están muy bien repartidas y entonces la muestra está sesgada. Por ejemplo, no es lo mismo tomar una muestra del posible resultado de las elecciones generales en el barrio salamanca de Madrid, que en la zona de vallecas
No deberíamos de confundir una muestra con la población. El caso más evidente es el segundo. Si preguntásemos ¿A quién a votado? a toda la población española, probablemente (a excepción de que se hayan olvidado)el resultado sería el obtenido (o muy cercano) en las anteriores elecciones. En cambio, al escoger una pequeña proporción de la población (una muestra) seguro que las conclusiones del estudio no coincidirán con la realidad ya que estamos discriminando a gran parte de la población. No se puede concluir con los resultados de una muestra, los resultados de toda una población.
No quiero decir que una muestra sea inútil, todo lo contrario. Los resultados de una muestra deben tratarse con cierta variabilidad, es decir, podremos decir que en media la población seguirá unos resultados, pero que éstos varían en torno a la misma media, según la desviación típica.
Aunque también estoy de acuerdo que es muy complicado conseguir una muestra adecuada, es decir, deberíamos intentar construir una muestra representativa de la población que queremos estudiar.
Lo que sí es cierto, que obtener la sinceridad total de los individuos es muy difícil por ello ahora se está intentando hacer que las encuestas sean lo más anónima y voluntaria posible. Y de allí vemos la importancia de la red para las encuestas online
A través de esta interesante noticia nos damos cuenta de lo cuidadosos que tenemos que ser a la hora de tomar una muestra para realizar nuestro estudio, ya que si encuestasemos a personas al azar podriamos obtener un resultado totalmente distinto al que verdaderamente deberiamos obtener. A su vez queda latente la facilidad de manipulación de una muestra, ya sea voluntaria o involuntariamente.
con este documento queda patente que la fiabilidad de una encuesta no solo está en función del tamaño de la muestra; En la mayor parte de los casos habrá que tener en cuenta que tanto los datos obtenidos como las conclusiones a la que se lleguen tendrán un margen de error, que en muchos casos alejarán en mucho los resultados de la realidad
Esta noticia refleja claramente la manipulación existente en las encuestas, aunque sea de forma "involuntaria".
En resumen lo que nos viene a decir, es que no es nada sencillo obtener muestras fiables, lo que puede llevar a desconfiar de las encuestas recogidas.
Me parece un artículo interesante, aunque menuda es la gente, que no se acuerda ni a quién ha votado... Así va el país... La vida no es ciencia desde mi punto de vista, por tanto, al intentar reflejar datos del día a día como tal, me parece lógico que no sean exactos los datos obtenidos.
Las muestras normalmente, suelen estar sesgadas para que den los resultados pretendidos por el medio que realiza el estudio, ademas las muestras pueden no ser representativas segun el estdio.
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