Métodos de recolección de información

                                                                                   

Factores que afectan la recolección de información

Error

Cuando medimos algo o recolectamos información, existen muchas razones para que nuestros hallazgos sean incorrectos. La razón más obvia es que podríamos haber hecho una falta al escribir algo. Este tipo de falta es lo que normalmente conocemos como error. Sin embargo, hay otros tipos de errores que podríamos no ver a menos que sepamos que tenemos que buscarlos. Estos errores no son fallas en el sentido de que hemos hecho algo incorrecto y pueden reducir la credibilidad o exactitud de lo que hacemos, pero hay cosas sobre las que no podemos tener ningún control.

Uno de estos es el error aleatorio. Un error es considerado aleatorio si el valor de lo que se mide se incrementa a veces o se reduce en otros casos. Un ejemplo muy sencillo es nuestra presión sanguínea. Es normal que la presión sanguínea pueda ser diferente en cada medición incluso si alguien está sano. Si se toma la presión varias veces, algunas de las veces será más alta y otras, más baja. Este error aleatorio es esperado debido a la variación de los procesos corporales normales y la manera en que funciona el aparato de medición. Si el error es realmente aleatorio y tomamos suficientes mediciones, podemos obtener una buena estimación de lo que estamos midiendo. No obstante, si un error aleatorio es grande las mediciones serán impredecibles, inconsistentes y no serán representativas del valor real de lo que estamos midiendo.

El segundo tipo de error es conocido como error sistemático. Un error es considerado como sistemático si cambia de manera sistemática en la misma dirección. Por ejemplo, esto puede suceder con la medición de la presión sanguínea si cada vez que tomáramos la presión algo causara que esta subiera. También podría deberse a que el aparato de medición está defectuoso de forma que siempre da un resultado mayor, o menor, que el valor verdadero. En estos casos, incluso si nuestras mediciones fueran predecibles y consistentes, los resultados no serían exactos.

 

Ejemplo de un error sistemático (conocido), aleatorio (desconocido)

 

 

                               

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