En este artículo se explica qué es una muestra estadística y para qué sirve. También podrás ver la diferencia entre el concepto de población y el de muestra junto con varios ejemplos de muestras estadísticas. Además, se muestra cuáles son las características que debe cumplir una muestra para que sea representativa.
Índice
¿Qué es una muestra estadística?
Una muestra estadística es un grupo de individuos de una población estadística. Es decir, en estadística una muestra es la parte de la población sobre la que se hace el estudio estadístico.
Por ejemplo, cuando se hace un sondeo de unas elecciones la muestra estadística son todas las personas entrevistadas.
Normalmente cuando se quiere hacer una investigación no se puede estudiar a todos los elementos que componen el grupo de estudio, siguiendo el ejemplo anterior, es imposible examinar todas las personas que votan en unas elecciones. Por lo tanto, se suele escoger una muestra para analizar solamente una parte del grupo de estudio y luego extrapolar los resultados a todo el grupo.
Esto se puede hacer gracias a la inferencia estadística, ya que permite determinar los parámetros poblacionales a partir de los resultados muestrales con un margen de error muy pequeño.
Muestra y población
En estadística, una población es un conjunto de elementos con unas características similares sobre el cual se pretende hacer un estudio estadístico. Nos podemos referir a este concepto con el término de población estadística o simplemente con población.
La diferencia entre una muestra estadística y una población estadística es la proporción respecto al número total de elementos del estudio, ya que la muestra es una parte de la población, la cual representa todos los elementos que forman el grupo que se pretende analizar.
Por lo tanto, el tamaño de una muestra siempre será menor o igual que el tamaño de una población.
Por ejemplo, si queremos hacer un estudio estadístico sobre la proporción de piezas defectuosas que produce una fábrica, no estudiaremos todas las piezas fabricadas, sino que examinaremos solamente un conjunto de piezas seleccionadas aleatoriamente. Así pues, en este caso la población son las piezas producidas por la fábrica y, por otro lado, la muestra son el conjunto de piezas que se analizan en el estudio estadístico.
Es importante que la muestra escogida para llevar a cabo la investigación estadística sea representativa de las características de la población, para que así se puedan extrapolar las conclusiones extraídas con la muestra a toda la población. A continuación veremos cómo seleccionar los individuos de una muestra.
Muestra y muestreo
En estadística, un muestreo es un proceso en el que se selecciona la muestra de una población. Es decir, un muestreo es un método por el que se selecciona un grupo de individuos para llevar a cabo un estudio estadístico.
Por ejemplo, una manera de hacer un muestreo es seleccionar aleatoriamente los individuos. Así pues, si queremos estudiar la estatura de una población estadística, podemos seleccionar la muestra de estudio mediante un muestreo aleatorio simple.
Existen varios métodos para realizar el muestreo de una población, cada uno tiene sus ventajas y sus desventajas. Haz clic en el siguiente enlace para ver cuáles son los diferentes tipos de muestreos estadísticos.
Tamaño de una muestra
El tamaño de la muestra (o tamaño muestral) es el número de individuos que componen la muestra de un estudio. En estadística, el tamaño de la muestra es importante para que la muestra sea representativa de toda la población.
Por ejemplo, si queremos realizar un análisis sobre la estatura de un país, no podemos preguntar la estatura a todos los habitantes del país, ya que la investigación llevaría mucho tiempo y resultaría demasiado cara. Así que debemos hacer un muestreo aleatorio y preguntar solamente a una muestra representativa de la población.
Sin embargo, el tamaño de la muestra de un estudio estadístico debe ser suficientemente grande para que represente las características de toda la población. Por otro lado, el tamaño de la muestra no puede ser excesivamente grande ya que entonces se encarece la investigación. Por lo tanto, el tamaño de la muestra debe ser el adecuado, ni demasiado grande ni demasiado pequeño. Puedes ver cómo calcular el tamaño adecuado de una muestra aquí:
Muestra representativa
En estadística, una muestra representativa es una muestra que representa de manera adecuada los individuos de una población. Es decir, una muestra representativa es una parte de una población cuyas características son similares a las características de la población que representa.
Es importante que la muestra de una investigación estadística sea representativa para que los resultados obtenidos de puedan aplicar a toda la población. Si la muestra estudiada no es representativa, se obtendrán unos resultados que no coincidirán con la población y, en consecuencia, se llegará a conclusiones erróneas.
El método para conseguir una muestra representativa no puede basarse en seleccionar un grupo de individuos al azar, sino que la representatividad de una muestra depende de varios factores como el método de muestreo, el tamaño muestral, el margen de error, el nivel de confianza, etc.
En primer lugar, se debe utilizar la técnica de muestreo adecuada para conseguir una muestra representativa. Existen varios tipos de muestreo y cada uno es apropiado para un tipo de muestra, de manera que según las características de la población es mejor utilizar una técnica de muestreo u otra.
En el siguiente enlace puedes ver cuáles son los diferentes tipos de muestreo y cuál es el tipo de muestreo idóneo para cada situación:
Además, debes evitar cometer errores de muestreo. Un error muestral es aquel que se comete durante el proceso de obtener una muestra y provoca que las características de la muestra sean diferentes a las características de la población, en consecuencia, la estimación de los parámetros poblacionales a través de los datos muestrales es incorrecta. Por lo tanto, se debe prestar atención tanto al proceso de muestreo como al método de muestreo escogido.
En segundo lugar, una muestra representativa debe tener el tamaño adecuado. Para que una muestra pueda representar las propiedades de una población, el número de observaciones de la muestra debe ser suficientemente grande. Por otro lado, el tamaño muestral no puede ser demasiado grande porque el precio de la investigación demasiado caro. En definitiva, se debe encontrar un equilibrio entre la representatividad y el coste de la muestra para escoger el tamaño muestral idóneo.
Ventajas de una muestra en estadística
Por último, vamos a ver cuáles son las ventajas de estudiar una muestra en lugar de toda la población a modo de resumen:
- Examinar solo una muestra facilita el estudio estadístico, ya que se deben investigar menos individuos.
- Se reduce el coste económico del estudio, pues el gasto para recopilar los datos es menor.
- Permite llevar a cabo la investigación de manera más rápida porque se deben recoger menos datos.
- Posibilita hacer estudios estadísticos que serían inviables llevarlos a cabo si se tuviera que analizar a todos los individuos de la población.