Sacar conclusiones de encuestas de muestra
Es la primera incursión de Fred en una empresa emergente. Siguiendo las recomendaciones de amigos, ha desarrollado algunas preguntas maravillosas para una encuesta. Parece que está haciendo todo bien. Su grupo de muestra realmente representa a la población. Se centra en algunas variables independientes bien definidas. Y ahora los datos provienen de su encuesta y quiere sacar algunas conclusiones.
La idea comercial de Fred es abrir una tienda especializada y vender helados. Las preguntas de su encuesta se centran en las compras de helado, la cantidad de personas que poseen tablas de surf y la temperatura.
Algunas trampas para evitar
Estas son las preguntas de la encuesta de Fred:
1. ¿Ha comprado o comprará helado hoy?
2. ¿Cuál es la temperatura en este momento?
Cómo calcular la tasa de respuesta para las encuestas
3. ¿Tienes una tabla de surf?
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Después de recopilar los datos, Fred ve una correlación muy fuerte entre comprar helado y la temperatura, mientras que mide una correlación casi nula entre comprar helado y tener una tabla de surf.
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Puede haber alguna relación entre la temperatura más alta y el aumento de las ventas de helados. Nota: la causalidad inversa (el aumento de las ventas de helados provoca temperaturas más altas) no es cierta.
Fred realmente quiere que su negocio tenga éxito, sobre todo porque le gusta mucho comer helado. Debe tener cuidado de evitar este sesgo en sus conclusiones. En otras palabras, incluso antes de iniciar el proceso de la encuesta, ya quiere que sus resultados muestren una cierta conclusión. Es muy importante al preparar una encuesta, recopilar datos y analizar resultados ser lo más neutral posible.
Además, existe un problema de causalidad con las variables de su encuesta. Un aumento en el número de tablas de surf en propiedad no provoca que se vendan más helados. Estas variables pueden estar relacionadas con la temperatura pero una de ellas no está condicionada por la otra. La compra de una tabla de surf no está condicionada a la compra de helado.
La venta de helados es una variable que depende de la temperatura. Las ventas de helado es la variable dependiente mientras que la temperatura es la variable independiente . Seleccionar una variable independiente, la temperatura, mientras se ignoran otras variables, se llama selección de cerezas . Ejemplos de otras variables a medir pueden incluir la cantidad de ingresos discrecionales y el número de familias (con niños) en el área. Fred también podría considerar el número de heladerías de la competencia y ya bien establecidas en las cercanías de su tienda especializada propuesta. La capacidad de identificar claramente una variable independiente (la temperatura) que provoca cambios en la variable dependiente (ventas de helado) es una medida de la validez internade la encuesta. Con muchas otras variables independientes, la validez interna de la encuesta de Fred sería baja.
Encuestas geofísicas: definición y métodos
El tamaño de la muestra debe considerarse detenidamente. Aunque las personas que respondieron la encuesta de Fred eran variadas en edad y sexo, era una pequeña cantidad de personas. En la encuesta de Fred, preguntó solo a las 5 personas que conoció en la calle durante las horas del mediodía del lunes. Su comunidad está formada por 10.000 personas. Por tanto, su muestra representa solo el 0,05% de la población. Además de necesitar más datos, Fred podría considerar extender el tiempo durante el cual se acercó a los participantes para su encuesta.
Cómo sacar conclusiones
Para sacar conclusiones, Fred debe comprender que probablemente hay otros factores que explican los hallazgos estadísticos. Dado que Fred es la persona que diseñó la encuesta y recopiló los datos, está en condiciones de sugerir medidas alternativas para verificar o refutar sus resultados.
En el caso de Fred, puede concluir:
- Para un tamaño de muestra muy pequeño, parece que la temperatura y las ventas de helado están correlacionadas
- Deben medirse otras variables
- Debe ampliarse el tiempo durante el cual se toman los datos
- El tamaño de la muestra debe ser mayor
Resumen de la lección
Cuando se diseñan y analizan las encuestas, las conclusiones deben estar libres de sesgos . Las variables independientes elegidas deben tener alguna relación de causalidad con la variable dependiente . La causalidad inversa también puede ser explorado. Esto también se conoce como variables condicionadas . Las variables que se miden deben representar los factores que influyen en la variable dependiente y no deben seleccionarse solo porque proporcionan una conclusión deseada. Esto se llama selección selectiva , aunque limitar el número de variables independientes mejora la validez interna de las conclusiones. Incrementar el tamaño de la muestray extender el tiempo durante el cual se toman los datos son otras formas de mejorar la confiabilidad de las conclusiones.
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