población vs muestra: ¿cuál es la diferencia?

Una población es la totalidad del grupo que desea sacar conclusiones acerca de.

una muestra es el grupo específico del que recopilará datos. El tamaño de la muestra es siempre menor que el tamaño total de la población.

en la investigación, una población no siempre se refiere a las personas. Puede significar un grupo que contiene elementos de cualquier cosa que desee estudiar, como objetos, eventos, organizaciones, países, especies, organismos, etc.,Rovision Song Contest que se realizaron en inglés

estudiantes de pregrado en los Países Bajos 300 estudiantes de pregrado de tres universidades Holandesas que se ofrecen como voluntarios para su estudio de investigación de psicología todos los países del mundo países con datos publicados disponibles sobre las tasas de natalidad y el PIB desde 2000

recopilación de datos de una población

las poblaciones se utilizan cuando su pregunta de investigación requiere, o cuando tiene acceso a, datos de cada miembro de la población.,

por lo general, solo es sencillo recopilar datos de una población completa cuando es pequeña, accesible y cooperativa.

un administrador de escuela secundaria quiere analizar los resultados finales de los exámenes de todos los estudiantes de último año que se gradúan para ver si hay una tendencia. Dado que solo están interesados en aplicar sus hallazgos a los estudiantes de último año que se gradúan en esta escuela secundaria, utilizan el conjunto de datos de toda la población.,

para poblaciones más grandes y dispersas, a menudo es difícil o imposible recopilar datos de cada individuo. Por ejemplo, cada 10 años, el Gobierno federal de los Estados Unidos tiene como objetivo contar a todas las personas que viven en el país utilizando el Censo de los Estados Unidos. Estos datos se utilizan para distribuir fondos en todo el país.

sin embargo, históricamente, los grupos marginados y de bajos ingresos han sido difíciles de contactar, localizar y fomentar la participación., Debido a la falta de respuestas, el recuento de la población es incompleto y sesgado hacia algunos grupos, lo que resulta en una financiación desproporcionada en todo el país.

en casos como este, el muestreo se puede utilizar para hacer inferencias más precisas sobre la población.

recopilación de datos de una muestra

Cuando su población es grande en tamaño, geográficamente dispersa o difícil de contactar, es necesario utilizar una muestra. Puede usar datos de muestra para hacer estimaciones o probar hipótesis sobre datos de población.,

desea estudiar las actitudes políticas en los jóvenes. Su población son los 300.000 estudiantes universitarios en los Países Bajos. Debido a que no es práctico recopilar datos de todos ellos, se utiliza una muestra de 300 voluntarios universitarios de tres universidades Holandesas, este es el grupo que completará su encuesta en línea.

idealmente, una muestra debe ser seleccionada aleatoriamente y representativa de la población., El uso de métodos de muestreo probabilístico (como el muestreo aleatorio simple o el muestreo estratificado) reduce el riesgo de sesgo de muestreo y mejora la validez interna y externa.

si su investigación está menos preocupada por la generalización, también puede usar métodos de muestreo no probabilísticos. Las muestras no probabilísticas se eligen según criterios específicos; pueden ser más convenientes o más baratas de acceder. Debido a los métodos de selección no aleatorios, no puede hacer inferencias estadísticas válidas sobre la población en general.,

razones para el muestreo

• Necesidad: a veces simplemente no es posible estudiar a toda la población debido a su tamaño o inaccesibilidad.
• practicidad: es más fácil y más eficiente recopilar datos de una muestra.
• costo-efectividad: hay menos costos de participantes, laboratorios, equipos e investigadores involucrados.
• Capacidad de gestión: almacenar y ejecutar análisis estadísticos en conjuntos de datos más pequeños es más fácil y fiable.

parámetro de Población vs muestra estadística

recopilar datos de una población o de una muestra, hay varias medidas y los números se puede calcular a partir de los datos. Un parámetro es una medida que describe a toda la población., Una estadística es una medida que describe la muestra.

Puede utilizar la estimación o la prueba de hipótesis para estimar la probabilidad de que una estadística de muestra difiera del parámetro de población.

en su estudio de las actitudes políticas de los estudiantes, le pide a los participantes de la encuesta que se califiquen a sí mismos en una escala de 1, muy liberal, a 7, muy conservador. Usted encuentra que la mayoría de su muestra se identifica como liberal – la calificación media en la escala de actitudes políticas es 3.2.,

Puede usar esta estadística, la media muestral de 3.2, para hacer una conjetura científica sobre el parámetro poblacional, es decir, para inferir la calificación media de la actitud política de todos los estudiantes de pregrado en los Países Bajos.

error de Muestreo

Un error de muestreo es la diferencia entre un parámetro de población y una muestra estadística. En su estudio, el error de muestreo es la diferencia entre la calificación media de actitud política de su muestra y la verdadera calificación media de actitud política de todos los estudiantes de pregrado en los Países Bajos.,

Los errores de muestreo ocurren incluso cuando se utiliza una muestra seleccionada al azar. Esto se debe a que las muestras aleatorias no son idénticas a la población en términos de medidas numéricas como medias y desviaciones estándar.

debido a que el objetivo de la investigación científica es generalizar los hallazgos de la muestra a la población, desea que el error de muestreo sea bajo. Puede reducir el error de muestreo aumentando el tamaño de la muestra.

cuestionario: poblaciones vs muestras

Preguntas Frecuentes sobre muestras y poblaciones