A que se denomina muestra en un estudio estadistico
Estadísticas de las muestras
El concepto de población frente a muestra es un concepto importante que todo investigador debe comprender. Entender la diferencia entre una población determinada y una muestra es fácil. Hay que recordar una ley fundamental de la estadística: Una muestra es siempre un grupo más pequeño (subconjunto) dentro de la población.
En la investigación de mercados y la estadística, cada estudio tiene una investigación esencial. La observación y la experimentación de una muestra de la población determinan el resultado de esta investigación. Se lleva a cabo para obtener conocimientos que expliquen un fenómeno dentro de toda la población.
Todos somos conscientes de lo que significa la palabra “población” en nuestra vida cotidiana. Con frecuencia se utiliza para describir la población humana o el número total de personas que viven en una zona geográfica de nuestro país o estado.
Definición: Una muestra es una parte más pequeña del conjunto, es decir, un subconjunto de toda la población. Es representativa de la población de un estudio. Cuando se realizan encuestas, la muestra son los miembros de la población a los que se invita a participar en la encuesta. Por lo tanto, una muestra es un subgrupo o subconjunto dentro de la población. Esta muestra puede estudiarse para investigar las características o el comportamiento de los datos de toda la población.
Palaute
Los estudios demuestran que una persona media hace unas 20 preguntas al día. Por supuesto, algunas de estas preguntas pueden ser sencillas, como preguntar a tu profesor si puedes ir al baño, pero otras pueden ser más complejas y difíciles de encontrar una respuesta. Ahí es donde la estadística resulta útil. La estadística nos permite sacar conclusiones a partir de un conjunto de datos y suele llamarse la “ciencia de los datos”. También puede ayudar a las personas de todos los sectores a responder a sus preguntas de investigación o de negocios, y puede ayudar a predecir resultados, como qué programa querrás ver a continuación en tu aplicación de vídeo favorita. Para los científicos sociales, como los psicólogos, la estadística es una herramienta que nos ayuda a analizar los datos y a responder a nuestras preguntas de investigación.
Los científicos se plantean una serie de preguntas que pueden responderse con la estadística. Por ejemplo, un psicólogo de investigación puede estar interesado en saber cómo afecta al rendimiento en los exámenes la cantidad de horas de sueño que un estudiante duerme la noche anterior al examen. Los psicólogos, los biólogos y muchos otros tipos de científicos están interesados en responder a preguntas sobre una población o un grupo de individuos. Por ejemplo, un biólogo puede estar interesado en estudiar un tipo específico de pájaro como población de investigación, un psicólogo del desarrollo puede estar interesado en investigar a los niños de 3 a 6 años, o un científico clínico puede estar interesado en pacientes con un determinado tipo de enfermedad. El tipo de análisis estadístico que debe realizarse depende de la pregunta formulada y de las variables que se midan. Las variables son factores, rasgos o condiciones que pueden existir en diferentes cantidades o tipos, como la altura, la edad o la temperatura.
Muestra de investigación
A menudo la gente no distingue correctamente entre población y muestra. Sin embargo, es esencial en cualquier análisis estadístico, partiendo de la estadística descriptiva con diferentes fórmulas para la varianza y la desviación estándar según nos enfrentemos a una muestra o a una población.
Además, la rama de la estadística denominada estadística inferencial suele definirse como la ciencia que permite extraer conclusiones sobre una población a partir de las observaciones realizadas sobre una muestra representativa de dicha población. Por lo tanto, es crucial distinguir adecuadamente entre ambos conceptos. Entonces, ¿cuál es exactamente la diferencia entre población y muestra?
Una población incluye a todos los miembros de un grupo específico, todos los posibles resultados o medidas que son de interés. La población exacta dependerá del alcance del estudio. Por ejemplo, digamos que quiere saber si existe una asociación entre el rendimiento laboral y la cantidad de horas de trabajo en casa por semana en el caso concreto de los científicos de datos belgas. En este caso, la población podría ser los científicos de datos belgas. Sin embargo, si el alcance del estudio es más estrecho (por ejemplo, el estudio se centra en los científicos de datos belgas francófonos que viven a un mínimo de 30 km de su lugar de trabajo), entonces la población será más específica e incluirá sólo a los trabajadores que cumplan los criterios. La cuestión es que la población sólo debe incluir a personas a las que se apliquen los resultados.
Población y muestreo
Esta explicación de términos de investigación apareció por primera vez en una columna periódica llamada “Lo que los investigadores quieren decir con…” que se publicó en el boletín At Work del Instituto de Trabajo y Salud durante más de 10 años (2005-2017). La columna cubría más de 35 términos de investigación comunes utilizados en las ciencias sociales y de la salud. La colección completa de términos definidos está disponible en línea o en una guía que puede descargarse del sitio web.
Pocos de nosotros leemos los informes de investigación con la intención de criticar la metodología. Los resultados son la principal atracción, el motivo de la lectura en primer lugar. Pero los investigadores dedican gran parte de su tiempo a planificar cómo se llevarán a cabo sus estudios. ¿No deberíamos prestar más atención? Como le dirá cualquier investigador decente, los resultados de un estudio son tan buenos como su diseño. El tamaño de la muestra y la potencia son elementos clave del diseño del estudio.
El tamaño de la muestra se refiere al número de participantes u observaciones incluidas en un estudio. Este número se suele representar por n. El tamaño de una muestra influye en dos propiedades estadísticas: 1) la precisión de nuestras estimaciones y 2) la potencia del estudio para sacar conclusiones.