RAZONES PARA PREFERIR UN MUESTREO SOBRE UN CENSO

RAZONES PARA PREFERIR UN MUESTREO SOBRE UN CENSO

La ciencia de la estadística se basa en el concepto: usar la menor cantidad de recursos para obtener el mejor resultado. Y un concepto fundamental de estadística es el muestreo. Las estadísticas de muestreo de información están ayudando a las personas a comprender lo que está sucediendo a mayor escala, utilizando solo una parte del contenido de esa escala más grande. El beneficio principal de usar una muestra en lugar de un censo es la eficiencia. Pero cuales son las razones para preferir un muestreo sobre un censo

Hay dos tipos de razones. Unas que podemos llamar practicas o de eficiencia, y otras de filosofía. Iniciaré con estas últimas.

Las razones filosóficas tienen que ver justamente con lo que definamos que es “la población”. En un estudio se puede optar por estudiar a toda la población cuando la población está bien definida (marco de muestreo completo) y pequeña. Pero este no es el caso en el trabajo que nos ocupa.

A menudo, al menos en el área de Ciencias Económicas y Política Pública, es problemático determinar con precisión qué o quién es toda la población. Es más una cuestión filosófica que una cuestión puramente metodológica. Incluso si un investigador tiene datos de la "población entera" (por ejemplo, todas las personas empresarias que tienen un negocio en entornos formales en una región bien definida), tendríamos más empresarios de esta característica en el futuro (digamos, el año entrante); y estos no están siendo considerados. Puede afirmarse que se basa en el entendido de que se busca la

"población completa" en el momento de la recopilación de datos, pero sin duda, lo que se busca con un estudio de esta naturaleza no es solo saber como es la situación de los empresarios actuales respecto a la aplicación de una determinada política pública, sino muy especialmente, lo que se busca es inferir estos resultados estadísticos a futuras "poblaciones", para validar si se debe profundizar en dicha política o  debe ajustarse.

Por lo tanto, una pregunta interesante podría ser "¿Qué condiciones hacen una muestra de toda la población?". En mi opinión, nunca se puede observar la "población", incluso si tiene un censo, ya que este es un concepto teórico que no se puede lograr en la práctica (por ejemplo, un empresario informal, o uno a tiempo parcial, o un agente económico que simplemente no está disponible el día de la toma de datos. En general, los fenómenos de dinámica económica se consideran como procesos estocásticos (es decir con variabilidad) que siguen los principios de incertidumbre de Heisenberg, y por ende, el recuento observado debe considerarse como el resultado de un proceso estocástico que podría producir resultados diferentes en las mismas circunstancias. Es este proceso subyacente el que es de interés y los valores observados reales solo dan una estimación imprecisa de esto. En un proceso de esta naturaleza, el número de población es generalmente desconocido. Por lo tanto, minimizar o controlar el sesgo de falta de respuesta (para mencionar solo uno) es mucho más difícil que hacerlo con una muestra de tamaño conocido.

Cuando se realiza un muestreo adecuado, siempre se considera de entrada que la información es imperfecta, y entonces se acota y se delimita esta imperfección a través de técnicas de muestreo estratificado, y se mide cuanto es el error o la desviación probable. En cambio, cuando decide hacer un censo, por lo general se ignoran estos pasuntos, no porque deban ignorarse, sino porque se tiene la confianza de que se cuenta con "todos" los datos. El problema es que probablemente no se están recibiendo todos los datos, pero nadie está pensando en quién no está realmente incluido.

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