¿Te interesa aprender a tomar decisiones basadas en datos reales? Estudiar cómo funciona una muestra estadística te permitirá analizar poblaciones sin evaluarlas por completo, una habilidad clave en investigación, negocios y ciencia de datos.
La muestra estadística es un subconjunto seleccionado que representa a un grupo más grande (población) para estudiarlo y sacar conclusiones del total. Existen distintos tipos según cómo se elijan los datos, y se puede calcular con fórmulas o calculadoras muestrales.
Este tipo de muestras se usa para analizar desde comportamientos sociales y preferencias de consumo hasta resultados electorales y desempeño empresarial. Su aplicación va desde la investigación científica hasta el análisis de datos en el mundo corporativo.
Por ello, si te interesa el mundo del análisis de datos y la toma de decisiones con base en información cuantitativa, la Maestría en Control de Gestión es una excelente opción para fortalecer tus habilidades analíticas.
¿Qué es una muestra estadística?
Una muestra estadística es un grupo reducido que se selecciona de una población más grande, de la cual se desea obtener información y sacar conclusiones generales. En términos simples, cuando hablamos de población y muestra en estadística, nos referimos al grupo que queremos estudiar, pero solo una parte se analiza.
Por ejemplo, si se desea saber cuántos limeños tienen auto, no es necesario preguntar a la población entera, basta con entrevistar a una selección representativa de 1000 ciudadanos.
Para representar los hallazgos se utilizan gráficos estadísticos que son clave en ayudar a interpretar la información de datos complejos y comunicar los resultados de forma clara y visualmente efectiva.
Características y ventajas de una muestra estadística
La representatividad es una de las características más importantes de la muestra estadística, pues debe reflejar lo mejor posible las características de la población. Otras características clave incluyen la selección objetiva y, en algunos casos, la aleatoriedad, que ayudan a evitar sesgos, el tamaño de la muestra adecuado según la precisión deseada al momento de recolectar y analizar datos, así como la homogeneidad y heterogeneidad que dependerá del tipo de estudio.
Las muestras estadísticas ofrecen varias ventajas, entre las que destacan razones prácticas y metodológicas. La muestra estadística permite abaratar costos y ahorrar tiempo, pues cuando una población es muy grande sería casi imposible, complejo y muy costoso estudiarla a toda.
Además, si el estudio se prolonga por mucho tiempo, las características de la población pueden cambiar y, por ende, los resultados pueden verse afectados. Al trabajar con una base representativa, se recolectan menos datos que, junto al ahorro de tiempo, se reducen costos, se agilizan los análisis y se garantiza la viabilidad del estudio.
Tipos de muestreo (muestra en estadística) y ejemplos de uso
Existen varios tipos de muestreo en estadística divididos en dos grandes categorías, el muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico, y la elección dependerá del objetivo del estudio, la población y los recursos disponibles. A continuación, te explicamos ambas categorías con sus subcategorías y algunos ejemplos de población y muestra:
Muestreo probabilístico
En este grupo, todos los elementos de la población tienen la probabilidad de ser elegidos. Existen cuatro principales métodos:
- Muestreo aleatorio simple: cada individuo tiene la misma posibilidad de ser seleccionado. Por ejemplo, elegir 100 estudiantes al azar de una lista total de 1000 para conocer su opinión sobre la escuela.
- Muestreo sistemático: se selecciona un punto de inicio al azar y luego se elige a miembros en intervalos regulares. Por ejemplo, entrevistar a cada décima persona que entra a una tienda para conocer sus preferencias de consumo.
- Muestreo aleatorio estratificado: se divide a la población en grupos o estratos y se selecciona una muestra proporcional de cada uno.
- Muestreo por sectores o conglomerados: se eligen grupos completos al azar en lugar de individuos.
Muestreo no probabilístico
Aquí sucede lo contrario, no todos los individuos tienen la misma posibilidad de ser elegidos.
- Muestreo por cuotas: se selecciona una muestra proporcional según criterios como etnia, ubicación geográfica, edad o género, sin aleatoriedad. Por ejemplo, entrevistar a 60 mujeres y 40 hombres si esta es la proporción de género en la población.
- Muestreo por conveniencia: se selecciona individuos que estén disponibles, es el método más fácil y asequible.
- Muestreo bola de nieve: los participantes iniciales reclutan a otros, siendo ideal para usar en poblaciones difíciles de localizar o aquellos que estén involucrados en actividades ilegales.
- Muestreo intencional: los investigadores escogen directamente a quien estudiar. (1)
Cómo calcular una muestra
Calcular el tamaño de la muestra es clave. Si se eligen pocos datos, puede dar resultados poco fiables, si son demasiados, puede ser costoso e innecesario. Se puede usar la siguiente fórmula:
El tamaño de muestra es: n = (Z² × p × q × N) / [(e² × (N – 1)) + (Z² × p × q)], donde:
n: tamaño de la muestra
Z: nivel de confianza
p: variabilidad positiva o probabilidad de éxito
q: variabilidad negativa o probabilidad de fracaso
N: tamaño de la población
E: margen de error
Puede sonar complicado, pero por suerte existen calculadoras muestrales que facilitan y automatizan el proceso. Una vez conocida la muestra, se puede obtener la media muestral, que sirve para estimar el comportamiento general de la población. (2)
En resumen, una muestra estadística bien calculada permite obtener conclusiones de utilidad sin analizar a toda una población completa.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS:
- Survey Monkey – Los métodos de muestreo más importantes para utilizar en las encuestas – Tomado de https://es.surveymonkey.com/market-research/resources/types-of-sampling/
- Instituto Nacional de Aprendizaje – Fórmulas para calcular la muestra – Tomado de https://www.ina-pidte.ac.cr/pluginfile.php/15090/mod_resource/content/10/idm-2/pdf/pdf-formulas.pdf
