Exactitud y Precisión en la Distribución de Muestreo

  1. Educación
  2. Ciencia
  3. Biología
  4. Exactitud y Precisión en la Distribución de Muestreo

Libro Relacionado

Por John Pezzullo

La idea de una distribución de muestras está en el centro de los conceptos de exactitud y precisión. Imagínese un escenario en el que un experimento (como un ensayo clínico o una encuesta) se lleva a cabo una y otra vez un número enorme de veces, cada vez en una muestra aleatoria diferente de sujetos.

Usando el ejemplo del “porcentaje de niños a los que les gusta el chocolate”, cada experimento podría consistir en entrevistar a 50 niños elegidos al azar y reportar qué porcentaje de niños en esa muestra dijeron que les gustaba el chocolate.

Repetir todo el experimento N veces (y suponiendo que N está por encima de los millones) requeriría muchos científicos, tomaría mucho tiempo, y costaría mucho dinero, pero supongamos que realmente pudieras hacerlo.

Por cada repetición del experimento, obtendrías algún valor particular para la estadística de la muestra en la que estabas interesado (el porcentaje de niños en esa muestra a los que les gusta el chocolate), y anotarías este número en un pedazo de papel (realmente grande).

Después de realizar tu experimento N veces, tendrías un enorme conjunto de valores para la estadística de muestreo (es decir, el porcentaje de niños a los que les gusta el chocolate). Luego se puede calcular la media de esos valores sumándolos y dividiéndolos por N.

Y se puede calcular la desviación estándar restando la media de cada valor, cuadrando cada diferencia, sumando los cuadrados, dividiendo por N – 1, y luego tomando la raíz cuadrada. Y se puede construir un histograma de los valores de los porcentajes de N para ver cómo se distribuyen.

Los estadísticos describen esto de una manera más formal – dicen que todos sus resultados replicados están esparcidos en algo llamado la distribución del muestreo para esa estadística de muestreo de su experimento.

  • La exactitud se refiere a cuán cerca está la estadística de la muestra observada del parámetro de población real, o más formalmente, cuán cerca está la media de la distribución del muestreo de la media de la distribución de la población. Por ejemplo, ¿qué tan cerca está la media de todos sus valores porcentuales del porcentaje real de niños a los que les gusta el chocolate?
  • La precisión se refiere a la cercanía de los valores de réplica de la estadística de la muestra entre sí, o más formalmente, a la amplitud de la distribución del muestreo, que puede expresarse como la desviación estándar de la distribución del muestreo. Por ejemplo, ¿cuál es la desviación estándar de su gran colección de valores porcentuales?
  • Add Your Comment