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Unidad 2 Relaciones entre variables Matemática III
Unidad 2 Relaciones entre variables Matemática III

La estadística es una herramienta de gran utilidad para los estudios científicos y sociales. En la estadística se trata de recopilar información de una población determinada para luego realizar un análisis estadístico. Para ello es necesario conocer la diferencia entre población y muestra, conceptos claves en estadística. Así pues, en este artículo veremos algunos ejemplos de población y muestra en estadística.

Qué es una Población

Una población es el conjunto de individuos, objetos o elementos sobre los que queremos realizar el estudio estadístico. Pueden ser personas, animales, cosas o cualquier otro elemento que tenga la característica de poder ser contado. La población puede ser finita, es decir, que la cantidad de elementos sea conocida, o infinita, es decir, que la cantidad de elementos sea desconocida. Una población puede ser homogénea o heterogénea, según los elementos que la compongan sean iguales o diferentes. Algunos ejemplos de población son:

  • Población de estudiantes de una universidad.
  • Población de ciudadanos de un país.
  • Población de animales de un bosque.
  • Población de plantas de un jardín.

Qué es una Muestra

Una muestra es una parte de la población seleccionada para realizar el estudio estadístico. Es decir, es una subconjunto de elementos tomado de la población. La muestra debe ser representativa de la población, es decir, los elementos que la componen deben tener las mismas características que los elementos de la población. Algunos ejemplos de muestra son:

  • Muestra de estudiantes de una universidad.
  • Muestra de ciudadanos de un país.
  • Muestra de animales de un bosque.
  • Muestra de plantas de un jardín.

Tipos de Muestra

Existen diferentes tipos de muestra dependiendo del tamaño de la población, del tipo de estudio o de la forma de selección de los elementos de la muestra. Los principales tipos de muestra son:

  • Muestra Aleatoria Simple: Una muestra aleatoria simple es aquella en la que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra. Se trata del método más común para seleccionar una muestra.
  • Muestra Aleatoria Sistemática: Una muestra aleatoria sistemática es aquella en la que los elementos de la muestra son seleccionados según una secuencia preestablecida. Por ejemplo, se pueden seleccionar los elementos de la población de forma alterna, es decir, seleccionar uno, luego otro, luego otro, etc.
  • Muestra Estratificada: Una muestra estratificada es aquella en la que la muestra está dividida en subgrupos o estratos. Por ejemplo, si queremos realizar un estudio sobre la población de un país, podemos dividir la población en estratos, como por ejemplo, sexo, edad, etc.
  • Muestra Conjunta: Una muestra conjunta es aquella en la que los elementos de la muestra son seleccionados al mismo tiempo. Por ejemplo, si queremos realizar un estudio sobre la población de un país, podemos realizar una encuesta a todos los ciudadanos al mismo tiempo.

Ventajas y Desventajas de las Muestras

Las muestras tienen como ventaja que son más sencillas y rápidas de realizar que un estudio completo de la población. Además, al ser un subconjunto de la población, los resultados obtenidos son más precisos. Las desventajas de las muestras es que, si los elementos de la muestra no son representativos de la población, los resultados obtenidos no serán válidos.

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En conclusión, la diferencia entre población y muestra es fundamental para realizar un estudio estadístico. La población es el conjunto de elementos sobre los que queremos realizar el estudio y la muestra es un subconjunto de la población seleccionado para realizar el estudio. Existen diferentes tipos de muestra dependiendo del tamaño de la población, del tipo de estudio o de la forma de selección de los elementos de la muestra. Las muestras tienen como ventaja que son más sencillas y rápidas de realizar que un estudio completo de la población, pero tienen la desventaja de que, si los elementos de la muestra no son representativos de la población, los resultados obtenidos no serán válidos.

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