Es crucial conocer la precisión de los datos cuando las grandes empresas los recogen y analizan. La fiabilidad, también conocida como error, se refiere a la frecuencia con la que una estadística es precisa dentro de un determinado porcentaje o a su fiabilidad en general. Puedes utilizar esta información para tomar mejores decisiones y previsiones también en tu propio trabajo. Además de identificar los tipos de error que puedes encontrar en tus propias mediciones, también puedes clasificarlos.
En este artículo, explicamos por qué es importante calcular el error y proporcionamos una lista de tipos de error para ayudarle a realizar sus propios análisis de datos.
¿Por qué deberías saber cómo calcular el error?
En los puestos de trabajo que dependen de la recopilación y el análisis de datos, puede ser beneficioso saber cómo calcular los factoriales. A menudo hay que tener en cuenta el error cuando los profesionales técnicos estudian una población, desarrollan un proceso o comercializan un producto.
Calcular el error puede ayudarte a determinar la precisión, o consistencia, de la medida y su exactitud, o proximidad, a un valor verdadero si es que existe. Esto puede ayudarle a tomar decisiones empresariales importantes para su organización. Medir el nivel de confianza que puede tener en una medición concreta también puede ayudarle a presentar sus conclusiones a sus colegas y a la dirección de la empresa. El cálculo del error también puede ayudar a tener en cuenta la información que falta o las lagunas en los datos.
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12 tipos de error
Los tipos de errores que los científicos encuentran en su trabajo a menudo pueden ser útiles también en otros campos como el empresarial. Para entender mejor las formas en que los datos pueden variar tanto en precisión como en exactitud, aquí hay 12 tipos comunes de error que puedes encontrar en tus análisis, muchos de los cuales son comunes en el campo de la ciencia:
Errores aleatorios
Los errores aleatorios tienen que ver con las limitaciones de la herramienta o el mecanismo que se utiliza para recoger los datos. Este tipo de errores suele ser imprevisible y puede ser mayor o menor que el valor real. Si los errores aleatorios están interfiriendo en el análisis de los datos, un mayor tamaño de la muestra puede ayudar.
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Errores sistemáticos
Los errores sistemáticos son el tipo de errores que se producen sistemáticamente en la misma dirección, ya sea baja o alta. Pueden ser difíciles de distinguir de los datos precisos porque pueden seguir el mismo patrón. Aunque es posible ajustar su método de muestreo para tener en cuenta los errores sistemáticos, cambiar el tamaño de la muestra no tendrá en cuenta este tipo de errores debido a su consistencia.
Factores de calibración
Los errores de calibración tienen que ver con las herramientas que se utilizan para medir el conjunto de datos. La precisión de la propia herramienta de medición puede contribuir a los errores en los resultados. El grado de un error de calibración suele ser más significativo a mayor escala porque suele reflejar un porcentaje de la muestra en su conjunto.
Factores ambientales
Los elementos físicos del entorno pueden provocar resultados erróneos al estudiar algo tangible. Las condiciones meteorológicas adversas, por ejemplo, pueden aumentar el margen de error si se mide la popularidad de un camión de comida en la playa. La temperatura ambiente, en otro ejemplo, podría afectar al potencial de error en un estudio sobre los niveles de actividad de los animales.
Métodos de resolución de instrumentos
Las herramientas que utilices para medir elementos físicos también pueden limitar la precisión de tus datos. Por ejemplo, si su balanza sólo mide hasta la onza más cercana, no podrá obtener más precisión que esa unidad concreta. Por extensión, la exactitud de los resultados menos literales, como las encuestas y los grupos de discusión, puede verse limitada por la especificidad de su báscula o herramienta de medición.
Variaciones físicas
La diferencia en las características físicas de los elementos que estás midiendo puede contribuir a tu margen de error. Identificar cuidadosamente las variaciones entre los individuos de un conjunto de muestras puede dar cuenta de posibles valores atípicos medibles—por ejemplo, velocidades del viento muy inusuales durante un período de seguimiento meteorológico.
Demasiadas variables
Cuando se estudian los datos para medir una tendencia o un fenómeno concreto, es importante mantener la consistencia de todas las variables excepto la que se quiere estudiar. Por ejemplo, si está examinando el impacto de un anuncio en su base de clientes, tendría que anular el impacto de otros anuncios que pudieran ver. Pasar por alto una variable que podría afectar a su resultado puede conducir a resultados inexactos. A veces se puede evitar esto colaborando con los colegas para hacer una lluvia de ideas sobre todos los posibles factores que podrían afectar a los resultados y manteniendo cada una de esas variables de forma coherente a lo largo del estudio.
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Desplazamiento del cero
Este error se produce al medir una cantidad física utilizando una balanza o un dispositivo similar. Si su herramienta de medición no está puesta a cero antes de empezar a medir, sus resultados se desviarán en la misma medida que su herramienta vacía de cero. Por ejemplo, si está pesando una verdura y su balanza marca 0,02 kg antes de colocar la verdura en la balanza, su medición final también estará 0,02 kg por encima.
Parallax
El paralaje es la palabra que designa la forma en que cambia la perspectiva según la forma en que se observa algo — tanto el ángulo de visión como el uso de un dispositivo como un telescopio, si es pertinente. A veces, el paralaje puede provocar errores en la notificación de datos, especialmente cuando se utilizan herramientas analógicas porque suelen depender de la precisión del ojo humano.
Instrumento de desviación
A veces, los aparatos de medición pueden perder precisión a medida que envejecen. Estar atento al estado de los instrumentos puede ser una buena forma de anticiparse y arreglar la deriva de los mismos antes de que aumente el margen de error en un conjunto de datos.
Tiempo de retardo/histéresis
Algunos dispositivos, como los termómetros, deben calibrarse a las condiciones del entorno, como la temperatura, antes de poder realizar una lectura precisa. Medir con este tipo de dispositivos antes de que hayan tenido la oportunidad de aclimatarse a su entorno puede dar lugar a un error. Del mismo modo, la histéresis se produce cuando un dispositivo de medición se retrasa con respecto a la propia lectura. En el caso de un termómetro, por ejemplo, tomar una lectura antes de que el termómetro haya alcanzado la temperatura real sería un error de histéresis.
Error humano
Este tipo de error se produce como resultado de un error o descuido del investigador. Las mediciones incorrectas o las técnicas menos cuidadosas, por ejemplo, pueden dar lugar a este tipo de error. Un sesgo no reconocido también puede contribuir a este tipo de error estadístico.