Una muestra puede ser poco representativa — Datos, 11–13
Una muestra puede ser fácil de recoger y aun así no representar al grupo mayor. Observar quién fue incluido, quién quedó fuera y cómo se eligió a las personas ayuda a detectar un sesgo de muestreo.
La muestra debe reflejar al grupo
Normalmente estudiamos una muestra pequeña para aprender sobre un grupo mayor. Una muestra útil incluye los tipos importantes de personas, lugares u objetos en una proporción aproximada. No tiene que copiar cada detalle, pero no debe dejar fuera una parte solo porque sea más difícil de alcanzar.
¿Por qué importa la selección?
El problema es que las personas más fáciles de preguntar pueden no parecerse a todas las demás. Si preguntas solo a los jugadores de un equipo si la escuela necesita más deporte, las respuestas se inclinarán hacia un lado. El resultado puede describir a quienes preguntaste, no a toda la escuela.
Una encuesta escolar más justa
Una escuela quiere saber cómo llegan sus estudiantes. Preguntar a los primeros 20 junto a los aparcabicis representará demasiado a los ciclistas. Es mejor elegir estudiantes de todos los cursos y de varias entradas, dando a cada uno una posibilidad de ser seleccionado. Después se comparan las respuestas con la diversidad completa del centro.
Una muestra grande no es automáticamente justa
Es razonable pensar que preguntar a más personas siempre mejora la respuesta. Pero 1.000 respuestas de un grupo muy limitado pueden ser menos útiles que 100 respuestas elegidas de toda la población. El tamaño reduce cierta variación aleatoria, pero no corrige una elección sesgada de personas.
Encuestas y decisiones
Los gobiernos, las empresas y los investigadores usan muestras cuando preguntar a todo el mundo costaría demasiado tiempo o dinero. Una encuesta sobre alimentos, un sondeo de opinión o una prueba de producto puede orientar una decisión real. Antes de confiar en el resultado, comprueba quién fue invitado y si algunas voces quedaron fuera.
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