VES EL MISMO PORCENTAJE
Dos encuestas reportan 80 % de aprobación.
Probabilidad y riesgo
Insensibilidad al tamaño de la muestra
Insensitivity to Sample Size
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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.
¿Cómo se manifiesta?
PASAS POR ALTO CUÁNTOS
Una consultó a 5 personas; la otra, a 100.
IGUALAS LA CONFIANZA
Tratas ambos resultados como si fueran igual de precisos.
¿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.
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.
¿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
Tversky, A., & Kahneman, D. (1971). Belief in the law of small numbers. Psychological Bulletin, 76(2), 105–110.
doi.org/10.1037/h0031322Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124-1131.
doi.org/10.1126/science.185.4157.1124Sedlmeier, 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;2-6Sommerhoff, 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
Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.
us.macmillan.com/books/9780374275631
Recursos en línea
NIST/SEMATECH. e-Handbook of Statistical Methods: Confidence intervals for a binomial proportion.
www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section2/prc241.htmPrinceton University. Publicaciones de Daniel Kahneman; acceso a investigaciones originales.
kahneman.scholar.princeton.edu/publications