El concepto de representatividad se encuentra a menudo eninformes estadísticos y en la elaboración de discursos e informes. Quizás, sin él, sea difícil imaginar algún tipo de presentación de información para su revisión.
¿Qué es la representatividad?
La representatividad refleja la medida en que los objetos o partes seleccionados corresponden al contenido y significado del conjunto de datos del que fueron seleccionados.
Otras definiciones
El concepto de representatividad se puede divulgar endiferentes contextos. Pero en su significado, representatividad es la correspondencia de las características y propiedades de unidades seleccionadas de la población general, que reflejan con precisión las características de toda la base de datos general en su conjunto.
Además, la representatividad de la información se define como la capacidad de los datos muestreados para representar los parámetros y propiedades de la población que son importantes desde el punto de vista de la investigación que se realiza.
Muestra representativa
El principio de muestreo esselección de los datos más importantes y que reflejen con precisión las propiedades de la población general de datos. Para ello, se utilizan diversos métodos que permiten obtener resultados precisos y una idea general de la población en general, utilizando únicamente materiales de muestra que describen la calidad de todos los datos.
Por tanto, no es necesario estudiar todo elmaterial, pero basta con considerar la representatividad selectiva. ¿Qué es? Se trata de una selección de datos individuales para tener una idea de la masa total de información.
Se distinguen, según el método, comoprobabilístico e improbable. Probabilístico es una muestra que se realiza calculando los datos más importantes e interesantes, que en el futuro son representantes de la población general. Esta es una elección deliberada o una muestra aleatoria, sin embargo, justificada por su contenido.
Improbable es una de las variedadesmuestra aleatoria, compilada según el principio de una lotería regular. En este caso, no se tiene en cuenta la opinión de la persona que realiza dicha muestra. Solo se usa un lote ciego.
Muestreo de probabilidad
Las muestras de probabilidad también se pueden subdividir en varios tipos:
- Uno de los principios más simples y comprensibles esmuestra no representativa. Por ejemplo, este método se utiliza a menudo al realizar encuestas sociales. Al mismo tiempo, los participantes de la encuesta no se seleccionan entre la multitud para ningún criterio específico, y la información se obtiene de las primeras 50 personas que participaron en ella.
- El muestreo intencional es diferente porque tiene una serie de requisitos y condiciones para la selección, pero aún así se basa en la coincidencia, sin perseguir el objetivo de lograr buenas estadísticas.
- El muestreo por cuotas es otrovariaciones en la muestra de improbabilidad, que a menudo se utiliza para explorar grandes conjuntos de datos. Para ello se utilizan muchas condiciones y normas. Se seleccionan los objetos que deben corresponder a ellos. Es decir, tomando el ejemplo de una encuesta social, se puede suponer que se entrevistarán 100 personas, pero solo se tendrá en cuenta la opinión de un cierto número de personas que cumplirán con los requisitos establecidos a la hora de elaborar un informe estadístico.
Muestras de probabilidad
Para muestras probabilísticas, la serie se calculaparámetros a los que corresponderán los objetos de la muestra, y entre ellos de diferentes formas se pueden seleccionar exactamente aquellos hechos y datos que se presentarán como representatividad de los datos de la muestra. Dichos métodos para calcular los datos requeridos pueden ser:
- Muestreo aleatorio simple.Consiste en que la cantidad de datos requerida se selecciona entre el segmento seleccionado mediante un método de lotería completamente al azar, que será una muestra representativa.
- El muestreo sistemático y aleatorio dala capacidad de componer un sistema para calcular los datos necesarios en función de un segmento seleccionado al azar. Así, si el primer número aleatorio que indica el número de serie de los datos seleccionados de la población total es 5, entonces los datos subsiguientes a seleccionar podrían ser, por ejemplo, 15, 25, 35, etc. Este ejemplo explica claramente que incluso una elección aleatoria puede basarse en cálculos sistemáticos de los datos de entrada requeridos.
Muestra de consumidores
El muestreo significativo es la forma en quees considerar cada segmento individual y, con base en su evaluación, se compila un conjunto que refleja las características y propiedades de la base de datos común. Por lo tanto, se recopilan más datos que cumplen con los requisitos de una muestra representativa. Puede seleccionar fácilmente una serie de opciones que no se incluirán en el total, sin perder la calidad de los datos seleccionados que representan a la población general. De esta forma se determina la representatividad de los resultados de la investigación.
Tamaño de la muestra
No es la última pregunta por resolver.es el tamaño de la muestra para una representación representativa de la población. El tamaño de la muestra no siempre depende del número de fuentes en la población general. Sin embargo, la representatividad de la población de la muestra depende directamente de en cuántos segmentos debería dividirse el resultado. Cuantos más segmentos de este tipo haya, más datos se incluirán en la muestra resultante. Si los resultados requieren designación general y no requieren especificidad, entonces, en consecuencia, la muestra se vuelve más pequeña, ya que, sin entrar en detalles, la información se presenta de manera más superficial, lo que significa que su lectura será general.
Concepto de error de representatividad
El error de representatividad es específicodiscrepancias entre las características de la población general y los datos de la muestra. Al realizar cualquier estudio de muestra, es imposible obtener datos absolutamente precisos, como en un estudio completo de poblaciones generales y una muestra representada solo por una parte de la información y los parámetros, mientras que un estudio más detallado solo es posible cuando se estudia a toda la población. . Por tanto, algunos errores y equivocaciones son inevitables.
Tipos de errores
Hay algunos errores que surgen al compilar una muestra representativa:
- Sistemático.
- Aleatorio.
- Intencional.
- Involuntario.
- Estándar
- Límite.
El motivo de la aparición de errores aleatorios puede ser la naturaleza discontinua del estudio de la población general. Por lo general, el error aleatorio de representatividad es de menor tamaño y naturaleza.
Mientras tanto, los errores sistemáticos surgen cuando se violan las reglas para seleccionar datos de la población general.
El error medio es la diferencia entre el promediovalores de la muestra y la población principal. No depende del número de unidades de la muestra. Es inversamente proporcional al tamaño de la muestra. Entonces, cuanto mayor sea el volumen, menor será el valor de error medio.
El error marginal es el mayor posiblela diferencia entre la media de la muestra realizada y la población total. Tal error se caracteriza como el máximo de errores probables bajo las condiciones dadas de su ocurrencia.
Errores de representatividad intencionales y no intencionales
Los errores de sesgo de datos pueden ser deliberados o no intencionales.
Entonces las razones de la aparición de errores deliberados.es un enfoque de recopilación de datos basado en tendencias. Los errores no intencionales ocurren incluso en la etapa de preparación de la observación selectiva, la formación de una muestra representativa. Para evitar tales errores, es necesario crear un buen marco muestral para las listas de unidades muestrales. Debe ser totalmente coherente con los objetivos de la muestra, ser fiable y abarcar todos los aspectos del estudio.
Validez, confiabilidad, representatividad. Cálculo de error
Cálculo del error de representatividad (Mm) de la media aritmética (M).
Desviación estándar: tamaño de la muestra (> 30).
Error representativo (Мр) y valor relativo (Р): tamaño de la muestra (n> 30).
En el caso de que sea necesario estudiar una población donde el tamaño de la muestra es pequeño y menor de 30 unidades, entonces el número de observaciones disminuirá en una unidad.
La magnitud del error es directamente proporcional al tamaño de la muestra. La representatividad de la información y el cálculo del grado de posibilidad de hacer una previsión precisa refleja un cierto valor del error marginal.
Sistemas representativos
No solo en el proceso de evaluación de la presentación de informaciónse utiliza una muestra representativa, pero la persona que recibe la información por sí misma utiliza sistemas representativos. Por lo tanto, el cerebro procesa una cierta cantidad de información, creando una muestra representativa de todo el flujo de información para evaluar cualitativa y rápidamente los datos suministrados y comprender la esencia del problema. Responda a la pregunta: "Representatividad - ¿qué es?" - en la escala de la conciencia humana, es bastante simple. Para ello, el cerebro utiliza todos los órganos de los sentidos subordinados, según el tipo de información que necesite aislarse del flujo general. Así, distinguen:
- Un sistema de representación visual, dondelos órganos de percepción visual del ojo están involucrados. Las personas que utilizan a menudo este sistema se denominan visuales. Con este sistema, una persona procesa información que viene en forma de imágenes.
- Sistema de representación auditivo.El principal órgano utilizado es el oído. La información proporcionada en forma de archivos de sonido o voz es procesada por este sistema en particular. Las personas que perciben mejor la información de oído se denominan audios.
- El sistema de representación cinestésico es el procesamiento del flujo de información al percibirlo a través de los canales olfativos y táctiles.
- El sistema de representación digital se utiliza junto con otros como un medio para obtener información del exterior. Se trata de una percepción y comprensión lógico-subjetivo de los datos obtenidos.
Entonces, ¿qué es representatividad?¿Una simple selección de un conjunto o un procedimiento integral en el procesamiento de información? Podemos decir de manera inequívoca que la representatividad determina en gran medida nuestra percepción de los flujos de datos, lo que ayuda a aislar a los más importantes y significativos.
