Sesgo.
Se dice que la muestra está sesgada cuando hay diferencia entre
los datos de la muestra y los datos de toda la población. Ejemplo
Muestreo
aleatorio total. A diferencia del estratificado, que guarda
las proporciones, esta forma de elegir la muestra considera a
toda la población y elige individuos aleatoriamente. Se considera
una buena forma de proceder.
En la escena puedes animar una elección totalmente aleatoria o
realizar muestreos simulando encuestas al hacer clic.