¬ŅQu√© es el muestreo estad√≠stico?

¬ŅQu√© es el muestreo estad√≠stico?

Muchas veces los investigadores desean conocer las respuestas a preguntas de gran alcance. Por ejemplo:

  • ¬ŅQu√© vieron anoche todos en la televisi√≥n de un pa√≠s en particular?
  • ¬ŅPor qui√©n piensa votar un electorado en las pr√≥ximas elecciones?
  • ¬ŅCu√°ntas aves regresan de la migraci√≥n en un lugar determinado?
  • ¬ŅQu√© porcentaje de la poblaci√≥n activa est√° desempleada?

Este tipo de preguntas son enormes en el sentido de que requieren que hagamos un seguimiento de millones de personas.

La estadística simplifica estos problemas mediante una técnica llamada muestreo. Al realizar una muestra estadística, nuestra carga de trabajo se puede reducir enormemente. En lugar de rastrear el comportamiento de miles de millones o millones, solo necesitamos examinar los de miles o cientos. Como veremos, esta simplificación tiene un precio.

 

Poblaciones y censos

La poblaci√≥n de un estudio estad√≠stico es de lo que estamos tratando de averiguar algo. Consiste en todas las personas que est√°n siendo examinadas. Una poblaci√≥n realmente puede ser cualquier cosa. Los californianos, los caribes, las computadoras, los autom√≥viles o los condados podr√≠an considerarse poblaciones, seg√ļn la pregunta estad√≠stica. Aunque la mayor√≠a de las poblaciones investigadas son grandes, no necesariamente tienen que serlo.

Una estrategia para investigar la poblaci√≥n es realizar un censo. En un censo, examinamos a todos y cada uno de los miembros de la poblaci√≥n de nuestro estudio. Un buen ejemplo de esto es el censo de Estados Unidos . Cada diez a√Īos, la Oficina del Censo env√≠a un cuestionario a todos en el pa√≠s. Quienes no devuelven el formulario son visitados por trabajadores del censo

Los censos est√°n plagados de dificultades. Por lo general, son costosos en t√©rminos de tiempo y recursos. Adem√°s de esto, es dif√≠cil garantizar que se haya llegado a todas las personas de la poblaci√≥n. Otras poblaciones son a√ļn m√°s dif√≠ciles de realizar un censo. Si quisi√©ramos estudiar los h√°bitos de los perros callejeros en el estado de Nueva York, buena suerte reuniendo a todos esos caninos transitorios.

 

Muestras

Dado que normalmente es imposible o poco pr√°ctico rastrear a cada miembro de una poblaci√≥n, la siguiente opci√≥n disponible es muestrear la poblaci√≥n. Una muestra es cualquier subconjunto de una poblaci√≥n, por lo que su tama√Īo puede ser peque√Īo o grande. Queremos una muestra lo suficientemente peque√Īa para que sea manejable por nuestra potencia inform√°tica, pero lo suficientemente grande como para darnos resultados estad√≠sticamente significativos.

Si una empresa de encuestas est√° tratando de determinar la satisfacci√≥n de los votantes con el Congreso, y el tama√Īo de su muestra es uno, los resultados no tendr√°n sentido (pero ser√°n f√°ciles de obtener). Por otro lado, preguntar a millones de personas va a consumir demasiados recursos. Para lograr un equilibrio, las encuestas de este tipo suelen tener tama√Īos de muestra de alrededor de 1000.

 

Muestras aleatorias

Pero tener el tama√Īo de muestra correcto no es suficiente para garantizar buenos resultados. Queremos una muestra que sea representativa de la poblaci√≥n. Supongamos que queremos saber cu√°ntos libros lee anualmente el estadounidense medio. Les pedimos a 2000 estudiantes universitarios que hagan un seguimiento de lo que leen durante el a√Īo, y luego vuelvan a consultar con ellos despu√©s de que haya pasado un a√Īo. Encontramos que el n√ļmero medio de libros le√≠dos es 12 y luego concluimos que el estadounidense promedio lee 12 libros al a√Īo.

El problema con este escenario est√° en la muestra. La mayor√≠a de los estudiantes universitarios tienen entre 18 y 25 a√Īos y sus instructores les exigen que lean libros de texto y novelas. √Čsta es una representaci√≥n pobre del estadounidense promedio. Una buena muestra incluir√≠a personas de diferentes edades, de todos los √°mbitos de la vida y de diferentes regiones del pa√≠s. Para adquirir una muestra de este tipo, tendr√≠amos que componerla al azar para que todos los estadounidenses tengan la misma probabilidad de estar en la muestra.

 

Tipos de muestras

El est√°ndar de oro de los experimentos estad√≠sticos es la muestra aleatoria simple . En una muestra de este tipo de tama√Īo n individuos, cada miembro de la poblaci√≥n tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra, y cada grupo de n individuos tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Hay varias formas de muestrear una poblaci√≥n. Algunas de las m√°s comunes son:

  • Muestra aleatoria
  • Muestra aleatoria simple
  • Muestra de respuesta voluntaria
  • Ejemplo conveniente
  • Muestra sistem√°tica
  • Muestra de conglomerados
  • Muestra estratificada
 

Algunas palabras de consejo

Como dice el refrán, "Bien comenzado está a medio hacer". Para garantizar que nuestros estudios y experimentos estadísticos tengan buenos resultados, debemos planificarlos e iniciarlos con cuidado. Es fácil encontrar malas muestras estadísticas. Las buenas muestras aleatorias simples requieren algo de trabajo para obtenerlas. Si nuestros datos se han obtenido al azar y de manera arrogante, no importa cuán sofisticado sea nuestro análisis, las técnicas estadísticas no nos darán ninguna conclusión que valga la pena.



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