Generalización de los resultados estadísticos a toda la población

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Sacar conclusiones sobre una población mucho más amplia de la que su muestra representa en realidad es uno de los mayores prohibiciones en las estadísticas. Este tipo de problema se llama generalización y ocurre con más frecuencia de lo que usted piensa. La gente quiere sus resultados al instante; no quiere esperarlos, por lo que las encuestas y experimentos bien planificados pasan a un segundo plano en comparación con las encuestas instantáneas por Internet y las muestras de conveniencia.

Por ejemplo, un investigador quiere saber cómo los canales de noticias por cable han influido en la forma en que los estadounidenses reciben sus noticias. También es profesor de estadística en una gran institución de investigación y tiene 1.000 estudiantes en sus clases. Decide que en lugar de tomar una muestra aleatoria de estadounidenses, lo cual sería difícil, consume mucho tiempo y es caro, simplemente hará una pregunta en su examen final para obtener las respuestas de sus estudiantes. Su análisis de datos muestra que sólo el 5 por ciento de sus estudiantes leen el periódico y/o ven programas de noticias de la cadena; el resto ven noticias por cable. Para su clase, la proporción de estudiantes que ven exclusivamente las noticias por cable en comparación con los que no lo hacen es de 20 a 1. El profesor informa de ello y envía un comunicado de prensa al respecto. Los canales de noticias por cable lo captan y al día siguiente reportan: “Los estadounidenses eligen los canales de noticias por cable por encima de los periódicos y las noticias de la cadena por un margen de 20 a 1”.

¿Ves lo que está mal en esta foto? El problema es que las conclusiones del profesor van mucho más allá de su estudio, lo cual es un error. Utilizó a los estudiantes de su clase de estadística para obtener los datos que sirven de base para todo su informe y el titular resultante. Sin embargo, el profesor informa sobre los resultados de todos los estadounidenses. Es seguro decir que una muestra de 1,000 estudiantes universitarios que toman una clase de estadística al mismo tiempo en la misma universidad no representa una muestra representativa de Estados Unidos.

Si el profesor quiere sacar conclusiones al final sobre Estados Unidos, tiene que seleccionar una muestra aleatoria de estadounidenses para realizar su encuesta. Si utiliza 1.000 estudiantes de su clase, entonces sus conclusiones sólo se pueden sacar sobre esa clase y sobre nadie más.

Para evitar o detectar la generalización, identifique la población sobre la que pretende sacar conclusiones y asegúrese de que la muestra seleccionada represente a esa población. Si la muestra representa un grupo más pequeño dentro de esa población, entonces las conclusiones también tienen que ser reducidas en su alcance.

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