¿Qué es una muestra estadística?

Una muestra estadística es un subconjunto representativo de individuos, objetos o eventos que se seleccionan de una población más grande con el fin de realizar un análisis y obtener información acerca de la población en su conjunto.

La muestra estadística se utiliza para estimar parámetros poblacionales. Asimismo, para hacer inferencias sobre la población y tomar decisiones basadas en los resultados de la muestra.

Es importante que la muestra sea representativa de la población de la que se seleccionó, lo que significa que debe incluir individuos o elementos que sean similares a los de la población en términos de características relevantes.

La selección de una muestra representativa es crucial para obtener resultados precisos y válidos en el análisis estadístico.

¿Para qué sirve la muestra estadística?

La muestra estadística se emplea en la estadística inferencial para estimar y hacer inferencias sobre las características de una población más grande. Esto se consigue a partir de los datos obtenidos de una muestra representativa de esa población.

La muestra es fundamental porque en muchos casos no es posible obtener información sobre toda la población, ya sea por limitaciones de tiempo, costo o recursos. Por lo tanto, la muestra es una forma eficiente y práctica de obtener información sobre la población a través de una fracción representativa de ella.

La muestra estadística permite obtener una idea general de las características de la población. A través de ella, se obtienen datos como la media, la desviación estándar, la varianza, la proporción, entre otras medidas estadísticas.

También permite realizar pruebas de hipótesis y estimaciones de intervalos de confianza sobre los parámetros de la población. Todo esto es útil para la toma de decisiones, la planificación de estrategias y la evaluación de resultados en diferentes áreas.

¿Cuáles son los tipos de muestra estadística?

Hay varios tipos de muestras estadísticas que se pueden utilizar en análisis de datos. Sin embargo, cabe mencionar que se dividen en dos tipos: muestra probabilística y muestra no probabilística.

Muestra probabilística

• Muestra aleatoria simple: se selecciona una muestra de la población de forma aleatoria y cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.
• Muestra estratificada: la población se divide en estratos o subgrupos y luego se selecciona una muestra de cada estrato. Esto se usa cuando los subgrupos de la población tienen características similares.
• Muestra sistemática: se elige un elemento aleatorio de la población y luego se seleccionan los elementos restantes a intervalos fijos.
• Muestra por conglomerados: la población se divide en grupos más grandes o conglomerados, y luego se seleccionan algunos conglomerados al azar. Se puede emplear cuando la población es muy grande o dispersa.

Muestra no probabilística

• Muestra por cuotas: se elige una muestra según ciertas características demográficas, como la edad, el género, la educación, etc., para asegurarse de que la muestra represente adecuadamente a la población en general.
• Muestra por conveniencia: se selecciona a los elementos de la muestra de manera conveniente o fácil, sin seguir un proceso de selección aleatorio o sistemático. Este tipo de muestra puede ser menos representativo de la población general.
• Muestreo de bola de nieve: este tipo de muestreo se utiliza cuando la población de interés es difícil de encontrar o tiene características específicas. Se comienza seleccionando un pequeño grupo de individuos y luego se les pide que identifiquen a otros individuos que también cumplan con los criterios de la muestra.
• Muestreo discrecional: este tipo de muestreo se basa en la selección subjetiva de la muestra por parte del investigador. Es decir, el investigador usa su propia discreción para seleccionar los elementos que formarán parte de la muestra.

¿Cuáles son las características de la muestra estadística?

Las características de la muestra estadística se refieren a las propiedades o atributos que se pueden describir y analizar para la muestra seleccionada de una población. Algunas de las características más comunes son las siguientes:

• Tamaño de la muestra: se refiere al número de elementos en la muestra.
• Representatividad: la muestra debe representar adecuadamente la población que se está estudiando, es decir, debe ser una muestra aleatoria y no sesgada.
• Error muestral: se refiere a la diferencia entre la estadística de la muestra y la estadística de la población.
• Precisión: se refiere a la exactitud con que la muestra representa la población.
• Sesgo: se refiere a cualquier característica que pueda influir en los resultados de la muestra y hacer que no sea representativa de la población.
• Homogeneidad: se refiere a la similitud entre los elementos de la muestra. Si los elementos son muy diferentes entre sí, la muestra puede no ser homogénea.
• Variabilidad: se refiere a la cantidad de diferencias entre los elementos de la muestra.
• Tendencia central: se refiere al valor que se utiliza para representar el centro de la distribución de la muestra, como la media, la mediana o la moda.

Estas características son importantes para evaluar la calidad y confiabilidad de la muestra y los resultados obtenidos a partir de ella.

¿Cuáles son las aplicaciones de la muestra estadística?

La muestra estadística es una herramienta esencial en muchos campos, y se emplea en una variedad de aplicaciones. A continuación, te presento algunas de las aplicaciones más comunes de la muestra estadística en distintos campos:

• Investigación de mercado: las empresas utilizan la muestra estadística para realizar encuestas y estudios de mercado para conocer las preferencias y comportamientos de los consumidores.
• Ciencias sociales: los investigadores utilizan la muestra estadística para estudiar las actitudes, creencias y comportamientos de las personas en diferentes contextos, como la política, la educación, la salud, la economía, entre otros.
• Medicina: los médicos y los investigadores médicos usan la muestra estadística para efectuar estudios clínicos y ensayos de tratamiento, para determinar la eficacia y seguridad de un tratamiento.
• Ingeniería: los ingenieros utilizan la muestra estadística para analizar datos de calidad y rendimiento de un producto o proceso, y para tomar decisiones de diseño y fabricación.
• Finanzas: las empresas y los inversores utilizan la muestra estadística para analizar el desempeño financiero de una empresa o de un mercado financiero.
• Ciencias ambientales: los científicos ambientales emplean la muestra estadística para analizar los datos de calidad del agua, del aire y del suelo, y para estudiar los patrones climáticos y la biodiversidad.

¿En qué se diferencia la muestra estadística de la población estadística e inferencia estadística?

La población estadística se refiere al conjunto completo de elementos que se desea estudiar. Por su parte, la muestra estadística es una selección representativa de la población que se usa para realizar estimaciones y pruebas de hipótesis.

La muestra estadística es una herramienta que se utiliza para inferir o sacar conclusiones sobre la población estadística. Esto se logra mediante la aplicación de técnicas de inferencia estadística.

La inferencia estadística se refiere al proceso de usar los datos de la muestra para hacer afirmaciones y conclusiones sobre la población en general.

Ejemplo de muestra estadística

Para finalizar y poder entender mejor en qué consiste la muestra estadística, veamos los siguientes ejemplos:

Ejemplo 1

Si se quiere conocer la proporción de personas que emplean un determinado producto, se podría tomar una muestra aleatoria simple de 1000 personas y preguntarles si utilizan el producto o no.

Supongamos que de los 1000 encuestados, 600 dijeron que sí utilizan el producto. Entonces, la proporción de personas que usan el producto en la muestra es de 600÷1000 = 0,6 o 60%.

Ejemplo 2

 Si se desea conocer la opinión de los habitantes de una ciudad sobre un proyecto de construcción, se podría tomar una muestra aleatoria simple de 200 habitantes y preguntarles si están a favor o en contra del proyecto.

Supongamos que de los 200 encuestados, 140 dijeron estar a favor del proyecto y 60 en contra. Entonces, la proporción de habitantes que están a favor del proyecto en la muestra es de 140÷200 = 0,7 o 70%. La proporción de habitantes que están en contra del proyecto en la muestra es de 60÷200 = 0,3 o 30%.

Ejemplo 3

Si se quiere conocer la cantidad promedio de horas que los estudiantes universitarios dedican al estudio por día. Se podría tomar una muestra aleatoria simple de 50 estudiantes y pedirles que registren la cantidad de horas que dedican al estudio por día durante una semana.

Supongamos que los 50 estudiantes seleccionados registraron las siguientes cantidades de horas de estudio por día: 2, 3, 4, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 1, 5, 6, 2, 3, 4, 5. La suma de estas cantidades de horas es 181, por lo que el promedio de horas de estudio por día en la muestra es 181÷50 = 3,62 horas.