Explicamos qué es una muestra estadística, sus características y los tipos que existen. También, qué es una población estadística.

muestra la estadística
La muestra estadística se aísla con fines de evaluación y estudio.

¿Qué es una muestra estadística?

Una muestra estadística (o en contextos explícitamente referenciados a la estadística, una muestra) se entiende como un subconjunto más o menos representativo de una población estadística, aislado de otros con fines de evaluación y estudio. Es decir, es un fragmento del conjunto de elementos a estudiar, compuesto por un número más manejable de ellos, seleccionados (idealmente) al azar.

La lógica detrás de la toma de una muestra estadística es que, dadas las condiciones adecuadas, un conjunto muy grande se puede estudiar a través de porciones más pequeñas que son representativos, es decir, son más o menos proporcionales a los demás.

Por ejemplo, si queremos estudiar el universo de millones de votantes en un país, tendremos que tomar una muestra lo suficientemente grande como para llevarnos, en un pequeño grupo de unos pocos cientos de personas, un reflejo de las opiniones políticas que hay en toda la población. Así, de una población de millones de individuos, estudiaríamos una muestra de cientos de ellos.

Estas muestras se obtienen mediante diferentes técnicas estadísticas, que garantizan por diferentes mecanismos una aleatoriedad adecuada para el menor sesgo posible en la selección, es decir, la mayor objetividad posible que permite obtener aproximaciones válidas del universo estadístico. Si, por el contrario, se obtiene una muestra sesgada, las posibles conclusiones serán menos fiables y, por tanto, menos útiles.

Obviamente, cada muestra es parte de una población, por lo que si tienes varias poblaciones, también tendrás que tener varias muestras. El muestreo es el proceso de obtención de una muestra estadística y es común en disciplinas tan diferentes como la demografía, la biología o la política.

Vea también: Probabilidad y estadística

Características de una muestra estadística

A grandes rasgos, una muestra estadística se caracteriza por lo siguiente:

  • Es parte de un todo más grande, que es la población estadística o universo estadístico, del que es idealmente representativo.
  • Tiene un pequeño número de ellos y por lo tanto elementos manejables de interés estadístico, en relación con la población en su conjunto.
  • Selección aleatoria y mediante diferentes técnicas de muestreo. Puede ser más o menos fiable, dependiendo de esto último.
  • Su tamaño es objeto de un estudio matemático, para garantizar proporciones equitativas para que sea representativo del total.

Tipos de muestras estadísticas

Las muestras estadísticas se clasifican, en primer lugar, en dos grupos principales: probabilístico y no probabilístico, cada uno con su propia clasificación independiente.

Muestras estadísticas probabiles. Son los que se eligen por métodos más o menos aleatorios, con el fin de asegurar la más mínima intervención de los criterios del investigador en la muestra. A su vez, se clasifican en:

  • Muestras aleatorias simples. Los más simples de todos se eligen absolutamente al azar de la población. Este es el caso, por ejemplo, de una encuesta de opinión nacional para la que algunos ciudadanos son elegidos sobre la base de su número de documento.
  • Muestras estratificadas. Se eligen al azar entre las diferentes capas o niveles de clasificación en los que ya se ha organizado la población. Por ejemplo, la muestra se puede seleccionar aleatoriamente de los diferentes grupos de edad de la población, lo que resulta en una muestra aleatoria pero estratificada.
  • Muestras por conglomerado. Al igual que los estratos, se eligen al azar de un conjunto previamente determinado, pero en este caso, estos conjuntos no son el resultado de los criterios del investigador, sino que se dan de forma espontánea, natural. Por ejemplo, una muestra de vecinos de un barrio determinado o de trabajadores de un edificio determinado.

Muestras estadísticas no probabiles. Estos son los que no se llevan a cabo en la selecciónlos criterios de investigación del investigador, debido a las limitaciones que impiden un muestreo adicional. En consecuencia, este tipo de muestra no es representativa del universo estadístico estudiado, pero permite obtener una aproximación, con un cierto margen de error. Estos ejemplos pueden ser de los siguientes tipos:

  • Muestras intencionales. Aquellos que son elegidos de acuerdo con los criterios del investigador, es decir, tomando los que considera, darán mejores resultados, siendo más representativos. Un ejemplo de ello es cuando un periodista pide opiniones a ciertas personas que ha elegido de antemano.
  • Muestras para mayor comodidad. Las que se eligen según lo más a mano, es decir, limitadas a lo inmediato. Este es el caso, por ejemplo, cuando un representante de una empresa ofrece sus productos a los que pasan cerca.
  • Muestras consecutivas. Las que forman parte de un viaje del investigador, que va de grupo en grupo para extraer los datos y luego constituir un todo. Un ejemplo de ello son los métodos de acercamiento al público de ciertos vendedores o promotores, en los que invitan a la gente a detenerse a escuchar las virtudes del producto: unos lo hacen y otros no, y posteriormente el vendedor cambia de zona. Al final, se recogerán todos los datos de las diferentes áreas en las que se celebró.
  • Muestras de cuotas. Se trata de una combinación de muestras estratificadas e intencionales, ya que el investigador selecciona de antemano a los individuos a entrevistar en función de su pertenencia (y representatividad) a un determinado estrato o grupo.

Población estadística

Una población estadística difiere de una muestra estadística en que forma parte de ella, ya que una población es equivalente a todos los elementos o individuos de interés para la investigación. Es decir, la población estadística es el universo estadístico: el todo, toda la masa de posibles elementos de investigación.

Más información sobre: Población estadística

Referencias: