eSesgopediaUna herramienta de eConductual.com

Probabilidad y riesgo

Insensibilidad al tamaño de la muestra

Insensitivity to Sample Size

Lee la infografía como una experiencia web accesible, buscable y construida con sus textos e ilustraciones originales.

01¿Qué es?

Es la tendencia a ignorar o subestimar cómo el tamaño de una muestra influye en la variabilidad de sus resultados y en la precisión de una estimación.

02En resumen

Un mismo porcentaje no implica la misma precisión.

03

¿Cómo se manifiesta?

1

VES EL MISMO PORCENTAJE

Dos encuestas reportan 80 % de aprobación.

2

PASAS POR ALTO CUÁNTOS

Una consultó a 5 personas; la otra, a 100.

3

IGUALAS LA CONFIANZA

Tratas ambos resultados como si fueran igual de precisos.

04

¿Por qué sucede?

  • El porcentaje puede eclipsar el número de casos.
  • Esperamos que pocos casos representen al conjunto.
  • Subestimamos la variación por azar.
  • El modo de plantear la pregunta influye.
05

Ejemplos en la vida real

  • Confiar en una encuesta con pocos participantes.
  • Equiparar 5 reseñas con 100 reseñas.
  • Dar por eficaz una idea tras pocas pruebas.
  • Generalizar ventas a partir de pocos días.
06

¿Cómo evitarlo o mitigarlo?

  • MIRA CUÁNTOSBusca el número de casos detrás del porcentaje.
  • REVISA LA SELECCIÓNPregunta cómo se eligieron las observaciones.
  • EXPRESA LA INCERTIDUMBREUsa intervalos, no solo una cifra puntual.
  • • PIDE EVIDENCIAO Reúne datos comparables antes de generalizar.
07Recuerda

Mira el porcentaje y cuántos casos lo sostienen. Una muestra grande no corrige una mala selección.

EVIDENCIA Y LECTURAS

Referencias académicas

Ver todas las referencias7

Artículos científicos

  1. Tversky, A., & Kahneman, D. (1971). Belief in the law of small numbers. Psychological Bulletin, 76(2), 105–110.

    doi.org/10.1037/h0031322
  2. Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124-1131.

    doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
  3. Sedlmeier, P., & Gigerenzer, G. (1997). Intuitions about sample size: The empirical law of large numbers. Journal of Behavioral Decision Making, 10(1), 33–51.

    doi.org/10.1002/(SICI)1099-0771(199703)10:1<33::AID-BDM244>3.0.CO;2-6
  4. Sommerhoff, D., Weixler, S., & Hamedinger, C. (2023). Sensitivity to sample size in the context of the empirical law of large numbers: Comparing the effectiveness of three approaches to support early secondary school students. Journal für Mathematik-Didaktik, 44(1), 233–267.

    doi.org/10.1007/s13138-022-00213-x

Libros y capítulos

  1. Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.

    us.macmillan.com/books/9780374275631

Recursos en línea

  1. NIST/SEMATECH. e-Handbook of Statistical Methods: Confidence intervals for a binomial proportion.

    www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section2/prc241.htm
  2. Princeton University. Publicaciones de Daniel Kahneman; acceso a investigaciones originales.

    kahneman.scholar.princeton.edu/publications