Incertidumbre y Sesgo

Dado que la estimación estadística es un método de inferencia, tenemos que sopesar las pruebas de validez del mismo modo que lo hicimos para las pruebas de hipótesis. Que la estimación sea “buena” depende de cómo se haya extraído la muestra. Si se utilizó un método sesgado para extraer la muestra, es probable que el intervalo de compatibilidad esté sesgado. Volvamos a ilustrarlo con nuestro ejemplo de las llaves.

La figura de la izquierda es una metáfora del intervalo de compatibilidad resultante de un método de muestreo insesgado, como el muestreo aleatorio. La figura de la derecha es una metáfora del intervalo de compatibilidad resultante de un método de muestreo sesgado, como el muestreo de conveniencia. Recuerde que el objetivo de la estimación es ofrecer un intervalo de valores probables para el parámetro de población (las claves). Si se utiliza un método de muestreo sesgado, el intervalo de compatibilidad resultante será probablemente erróneo (sesgado).

No debes confundir incertidumbre con sesgo. En nuestro ejemplo de las llaves, recuerde que la cantidad de incertidumbre se muestra por el tamaño del círculo amarillo. En las figuras anteriores, la incertidumbre de los métodos de muestreo sesgado e insesgado era la misma. Ahora, considere las siguientes figuras.

La figura de la izquierda es una metáfora de un intervalo de compatibilidad que tiene una pequeña incertidumbre (gran tamaño de la muestra) como resultado de un método de muestreo sesgado. La figura de la derecha es una metáfora de un intervalo de compatibilidad que tiene una gran incertidumbre (tamaño de muestra pequeño) como resultado de un método de muestreo no sesgado. En términos de estimación de dónde están las llaves reales, el intervalo de compatibilidad representado en la figura de la derecha sería mejor. Esta es una lección importante: **El tamaño de la muestra sólo importa si el método de muestreo es insesgado.