Muestra es un concepto con varios usos. Puede tratarse de la parte de un todo que se considera representativa o característica de él; de un ejemplar a imitar; o de una exhibición. Se llama estadística, en tanto, al área de la matemática que recurre a cifras para generar inferencias a partir del estudio de las probabilidades. El término, además, refiere al análisis de datos cuantitativos.
Una muestra estadística, en este marco, es una porción de una población que se toma para el desarrollo de un estudio. A partir del examen de esta muestra, es posible conocer alguna característica o cualidad del conjunto mayor.
La muestra estadística es la parte de una población que se considera para el desarrollo de un estudio.
TemasQué es una muestra estadística
Para comprender el concepto de muestra estadística, primero es necesario centrarse en otros términos. Se llama población, en este contexto, al conjunto de los elementos que constituyen el objeto de interés de la estadística.
La población está formada por múltiples individuos (que pueden ser personas o cosas). Según el tipo de análisis que se realice, se diferencia entre un estudio exhaustivo (que abarca a la totalidad de la población) y un estudio muestral (centrado en una porción de la población en cuestión).
De este modo, la muestra estadística es la porción de la población que se utiliza para concretar el estudio. Se habla del tamaño de la muestra para hacer alusión a la cantidad de individuos de la población que se consideran para la investigación.
Es importante que la muestra estadística sea representativa de la población.
Cómo se determina
Hay que considerar que un estudio estadístico exhaustivo resulta muy costoso y demanda mucho tiempo. Un ejemplo de estos trabajos es un censo nacional, que suele hacerse cada diez años. Por eso, por lo general se apela al estudio muestral.
La determinación de la muestra es clave para que el estudio permita arrojar conclusiones válidas o útiles. Los individuos elegidos, pues, tienen que representar los distintos estratos de la población.
Supongamos que se pretende investigar el acceso a Internet en un país. Si la muestra estadística está compuesta por habitantes de una única ciudad, las inferencias no serán apropiadas para conocer la realidad de la nación en general. Lo correcto sería extraer individuos de muchas localidades, con diversas características (sociales, económicas, etc.).
Propiedades principales de una muestra estadística
Esa búsqueda de representatividad de la muestra estadística se sustenta en dos factores centrales. Por un lado, la muestra debe tener un tamaño que sea lo suficientemente amplio: si la población tiene 5.000.000 individuos, no se puede armar una muestra con 20 o 30.
La otra cuestión básica es el aspecto aleatorio. Si bien la selección debe tener una orientación inicial (para no extraer a los individuos de un único grupo social, por mencionar una posibilidad), luego se necesita garantizar la aleatoriedad para que la muestra no sea sesgada.
En este punto, se puede distinguir entre una muestra estadística probabilística (la totalidad de los individuos cuentan con idénticas probabilidades de ser seleccionados) y una muestra estadística no probabilística (la elección está vinculada al tipo de procedimiento escogido, que puede ser discrecional, por cuotas o de otra clase).
Con la muestra estadística ya definida en base a estos criterios, se puede proceder al estudio que hace posible la inferencia de las métricas. Este paso se realiza trabajando específicamente con los datos obtenidos de la muestra.
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