Población y Muestra
La estadística tiene sus raíces en el estudio del comportamiento de las grandes civilizaciones por parte del Estado (de donde deriva su nombre), por lo que se han empleado diversas técnicas con el fin de obtener la mayor precisión en los resultados de las investigaciones. Es por esta razón que los conceptos de población y muestra son de gran importancia en cuanto a esta rama del conocimiento.
La población y la muestra hacen parte del vocabulario básico en los estudios de la estadística descriptiva y la estadística inferencial, y hacen referencia a un conjunto de elementos. A continuación, te explicaremos de qué se trata cada uno de estos términos y cuáles son sus principales diferencias.
¿Qué es una población?
La población, también denominada como universo, es el conjunto total de elementos o datos cuyas características son comunes entre sí, y que es de potencial interés para una investigación. La cantidad de individuos que conforman este grupo se determina mediante un censo, el cual hace referencia a una técnica de la estadística utilizada, principalmente, en demografía.
Tipos de población
En estadística, la población se clasifica dependiendo de la cantidad de elementos que hacen parte de la misma y la posibilidad de determinar un número específico para describir dicha cantidad. De esta manera, la población se divide en:
- Población finita: en este caso, la cantidad de elementos que conforman la población es fácilmente cuantificable y cuenta con un límite, pues existe un número determinado de datos que hacen parte del conjunto. Cabe destacar que las poblaciones finitas pueden abarcar un gran número de objetos, por lo que, incluso, si se habla de una población de 10 millones de elementos, esta es finita.
- Población infinita: las poblaciones de este tipo no pueden cuantificarse fácilmente, debido a que no existe ni un número ni un límite determinado que permite conocer la cantidad real de elementos que pertenecen a las mismas. La totalidad de los objetos que hacen parte de estos conjuntos no es accesible.
Ejemplos
Algunos ejemplos de poblaciones finitas son:
- Habitantes de una ciudad.
- Personas según su edad.
- Trabajadores de una empresa.
Por otra parte, entre las poblaciones infinitas se pueden mencionar:
- Número de estrellas en el universo.
- Número de animales por especie en el fondo del mar.
- El conjunto de los números enteros.
¿Qué es una muestra?
La muestra es una fracción de la población objetivo de una investigación, cuyos elementos cuentan con un alto grado de representatividad del comportamiento real del conjunto de datos analizados. Este concepto también se entiende como un subconjunto de la población objetivo, a partir del cual se puede inferir cierto tipo de información del total sin necesidad de recurrir al mismo.
Tipos de muestras
La clasificación de las muestras, en estadística, se realiza a partir del tipo de muestreo aplicado en la investigación para obtenerlas. Estos métodos se dividen en dos grupos: los muestreos probabilísticos y los no probabilísticos.
Muestra probabilística
Este tipo de muestra hace referencia a aquella cuyos elementos fueron tomados de manera aleatoria, con el fin de garantizar que todos los elementos de la población tuvieran la misma probabilidad de hacer parte de la misma. En este caso, se realizan diferentes cálculos de tipo probabilístico buscando que las posibilidades sean equitativas.
Generalmente, los elementos que hacen parte de la muestra final se determinan a través de un sorteo de números aleatorios, los cuales son asignados a cada uno de ellos y posteriormente se seleccionan mediante el ordenamiento de los mismos.
Los muestreos utilizados en este caso son:
- Muestreo aleatorio simple.
- Muestreo sistemático.
- Muestreo estratificado.
- Muestreo por conglomerados.
Muestra no probabilística
Esta se obtiene de manera arbitraria, y no es necesario aplicar algún método probabilístico para determinar los elementos que harán parte de ella. Sin embargo, el investigador a cargo debe tener suficiente información respecto a la población a estudiar para conservar la representatividad y precisión deseada.
Los muestreos utilizados para determinar este tipo de muestra son:
- Muestreo por cuotas.
- Muestreo intencional o de conveniencia.
- Muestreo de bola de nieve o en cadena.
- Muestreo discrecional, deliberado o por juicio.
Ejemplos
Algunos ejemplos sencillos para comprender el concepto de muestra son los siguientes:
- La población de una empresa consiste en 2.000 trabajadores, por lo que se decide emplear una muestra de, únicamente, 500 personas para realizar una consulta.
- En una ciudad, habitan 50.000 personas, por lo que los entidades de la Salud deciden evaluar a 10.000 de ellas para evaluar las condiciones de vida de los habitantes.
- 80.000 personas asisten a un partido de fútbol, y los dueños del estadio quieren conocer la opinión de los mismos respecto a las instalaciones, por lo que establecen una muestra de 8.000 espectadores.
Diferencia entre población y muestra
Los conceptos de población y muestra pueden llegar a confundirse debido a ciertas similitudes, como lo son la conformación de grupos de elementos específicos y que cuentan con unas características en común. Sin embargo, los dos son términos de suma importancia dentro de una investigación y, por lo tanto, se deben entender sus diferencias a la hora de emprender cualquier clase de estudio. A continuación, mencionaremos algunas de las características que los diferencian:
- La población representa la totalidad del conjunto de elementos a estudiar, por lo que, generalmente, su evaluación total es imposible, pues abarca una gran cantidad de datos. Por otra parte, la muestra representa solamente una porción de dicho grupo, con el fin de reducir la dificultad al analizarlo.
- Las técnicas utilizadas para determinar la cantidad de elementos que conforman una población y una muestra son, asimismo, diferentes. En primer lugar, la población se determina mediante un censo, y se realiza sin previo conocimiento del conjunto real de datos, aunque se puede hacer una idea mediante anteriores investigaciones.
En cuanto a la muestra, esta se calcula mediante un muestreo, ya sea probabilístico o no probabilístico, y se hace a partir de la población ya definida. Esta técnica se refiere a una serie de cálculos que determinan los elementos a considerar dentro de la investigación.
- Por lo anterior, la población resulta más costosa de estudiar, mientras que la muestra reduce los costos. Por esta razón, los censos se realizan por parte de los entes gubernamentales u otras organizaciones capaces de realizar el conteo de los elementos correspondientes. Por otra parte, la muestra es realizada por grupos de investigación específicos.
- En los diversos cálculos estadísticos la población se representa mediante la letra N, mientras que la muestra, mediante n.
Razones para utilizar una muestra
La muestra, dentro de una investigación, es uno de los elementos más importantes, pues permite obtener información precisa de una población sin la necesidad de abarcar su totalidad. Cabe destacar que esta se debe calcular mediante diversas operaciones y técnicas estadísticas, principalmente mediante un muestreo aleatorio simple, el cual es el método más utilizado.
A continuación, destacaremos algunas de las razones por las cuales es recomendable utilizar una muestra en cualquier tipo de investigación:
Ahorro de tiempo y costos
El abarcar un estudio desde la totalidad de una población supone una gran inversión de tiempo y dinero, pues se requiere emplear personal y costear sus viajes, la papelería a utilizar para las encuestas (en caso de que se haga una), digitación y registro de los datos, entre otros gastos que dificultan el proceso de investigación.
La muestra, por lo tanto, permite reducir tanto la cantidad de tiempo empleada como los costos de la investigación, mediante la reducción del tamaño de elementos a analizar. De esta manera, no se requiere acudir a un gran grupo de personas, y tampoco emplear mucho tiempo en la búsqueda de todos los elementos de la población.
Reducción de errores
Las grandes cantidades de datos pueden significar la necesidad de tener un constante control y análisis sobre los diversos cálculos en los que participan, lo que puede conllevar a posibles errores. El factor humano, en este contexto, juega un papel importante, lo que también influye en la imprecisión de algunos resultados.
Al utilizar una muestra y, por lo tanto, reducir la cantidad de datos a analizar, permite disminuir este margen de error, pues los controles no deben ser tan constantes y estrictos como si se utilizase la población completa.
Pruebas más precisas
Esta razón se relaciona estrechamente con la anterior, pues al reducir el margen de error al utilizar una muestra en una investigación, se obtienen resultados más precisos. Es destacable, sin embargo, que esta precisión depende, en cierto grado, del tipo de muestreo empleado.
Mayor factibilidad
Los objetivos de una investigación pueden ser más o menos factibles dependiendo de los recursos de los que dispone el personal encargado de la misma y el alcance de los elementos o medios que permiten realizarlos. Es por esto que la muestra brinda una mayor factibilidad de cumplir con las metas trazadas, pues reduce la complejidad del proyecto.
Protección de la población
La precisión de los resultados depende, en gran medida, de la representatividad de todos los elementos que conforman una población, por lo que la muestra busca abarcar todo tipo de información, garantizando que cada uno de los datos se vea involucrado en las conclusiones y las posteriores decisiones.
Mayor precisión
Como se ha mencionado anteriormente, la muestra busca representar con la mayor precisión a una población, pues al aplicar cualquier tipo de muestreo (principalmente, los probabilísticos) se garantiza que todos los elementos cuenten con una influencia en los resultados posteriores.
Mayor flexibilidad
La flexibilidad es una de las características más importantes en cualquier proyecto, pues permite tomar decisiones oportunas dependiendo de la situación que se presente, sin afectar el desarrollo. La muestra, en los tipos de proyectos investigativos, brinda mayor posibilidad de aplicar otras técnicas de recolección de datos, realizar ajustes respecto a las preguntas de una encuesta o en los procesos de acercamiento a la población.
Facilidad de análisis
En cualquier tipo de estudio, la complejidad del campo de análisis supone cierto nivel de dificultad debido a la gran cantidad de datos a considerar en una sola investigación. Es por ello que en todas las áreas del conocimiento se llevan a cabo diversos métodos de depuración y simplificación para facilitar el análisis del objetivo. La muestra, por su parte, facilita el estudio de una gran población a partir de un grupo relativamente pequeño.
Identificación de patrones
La muestra permite identificar rasgos en común entre diferentes clases de datos que hacen parte de una misma población, por lo que facilita la clasificación de los mismos en diferentes grupos (como en el caso del muestreo por conglomerados o el muestreo estratificado). En las conclusiones, esta ventaja también se ve reflejada, pues abarcan distintos tipos de información y los representan de manera precisa.
Reducción del sesgo
Uno de los objetivos principales al implementar una muestra en una investigación es reducir el sesgo en los resultados. Esto quiere decir que la representatividad es equitativa pues, en algunos casos, al considerar unos datos estos pueden afectar las conclusiones al dar una imagen errónea o incompleta de la población, pues cuentan con ciertas características que pueden opacar las demás.
La muestra, en este caso, busca garantizar la representación de todo tipo de datos en las conclusiones de la investigación, y por esto, en la mayoría de casos, se emplea un muestreo de tipo probabilístico.
Conclusiones y recomendaciones
La estadística se encuentra presente en una gran variedad de ámbitos profesionales, desde aquellos relacionados a las ciencias puras y la investigación de la naturaleza del mundo, hasta los sectores más prácticos, como las ciencias empresariales, la demografía, incluso llegando a obtener una alta importancia en la toma de decisiones y en la estimación de fenómenos futuros.
En el estudio de mercado, por ejemplo, los conceptos estadísticos de población y muestra toman gran relevancia en la determinación del público objetivo y las personas necesarias para realizar una encuesta. Por lo tanto, y en especial la muestra, estos términos agilizan los procesos analíticos y la posterior ejecución de planes y estrategias.
En la actualidad, existen diversos programas que permiten llevar a cabo distintos tipos de labores relacionadas a la estadística, como es el caso de Microsoft Excel. Esta herramienta permite realizar una gran cantidad de cálculos estadísticos y matemáticos a partir de las Funciones estadísticas y matemáticas.
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