Erros de Amostragem

O que é 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 e os resultados encontrados na amostra não representam os resultados que seriam obtidos de toda a população. Amostragem é uma análise realizada selecionando-se um número de observações de uma população maior e a seleção pode produzir erros de amostragem e erros de não amostragem.

Noções Básicas Sobre Erros de Amostragem

Um erro de amostragem é um desvio no valor amostrado em relação ao valor real da população, devido ao fato de a amostra não ser representativa da população ou ter algum viés de alguma forma. Mesmo amostras aleatórias terão algum erro de amostragem, uma vez que é apenas uma aproximação da população da qual é extraída.

Os erros de amostragem podem ser eliminados quando o tamanho da amostra é aumentado e também garantindo que a amostra represente adequadamente toda a população. Suponha, por exemplo, que a Companhia XYZ forneça um serviço baseado em assinatura que permita que os consumidores paguem uma taxa mensal para transmitir vídeos e outras programações pela Web.

Erros de Amostragem

A empresa deseja pesquisar os proprietários que assistem pelo menos 10 horas de programação na web a cada semana e pagam por um serviço de streaming de vídeo existente. A XYZ deseja determinar qual porcentagem da população está interessada em um serviço de assinatura com 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 significa que a XYZ não entende os tipos específicos de consumidores que devem ser incluídos na amostra. Se, por exemplo, a XYZ cria uma população de pessoas entre 15 e 25 anos de idade, muitos desses consumidores não tomam a decisão de compra sobre um serviço de streaming de vídeo porque não trabalham em período integral. Por outro lado, se a XYZ reunir uma amostra de adultos que tomam decisões de compra, os consumidores deste grupo poderão não assistir 10 horas de programação de vídeo por semana.

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

A XYZ também deseja evitar erros de não amostragem causados ​​por erro humano, como um erro cometido no processo de pesquisa. Se um grupo de consumidores assiste apenas cinco horas de programação de vídeo por semana e é incluído na pesquisa, essa decisão é um erro de não amostragem. Fazer perguntas tendenciosas é outro tipo de erro.

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