6 Métodos Estadísticos de Muestra (Más Ejemplos)

Una muestra en estadística es importante para determinar información relevante sobre grupos de personas. Intentar recopilar datos de cada individuo en un estudio puede llevar mucho tiempo, y las muestras permiten a los estadísticos crear conjuntos de datos más manejables. Si tomas muestras para la estadística o quieres ser un estadístico, es posible que quieras aprender más sobre la utilidad de las muestras. En este artículo, cubrimos lo que son las muestras, enumeramos los métodos para obtenerlas y proporcionamos ejemplos de varias muestras y usos para ellas.

Cómo convertirse en analista de datos

¿Qué son las muestras en las estadísticas?

Una muestra estadística es un conjunto más pequeño de datos tomados de uno más grande para representar el conjunto. Los estadísticos utilizan muestras cuando analizan y recopilan datos porque es difícil manejar conjuntos amplios de datos a la vez. Por ejemplo, si un estadístico intenta determinar cuántos hogares estadounidenses utilizan velas, puede ser difícil reunir datos de todos los hogares. Reunir esos datos de un conjunto más pequeño y utilizarlos para hacer suposiciones razonables sobre el conjunto podría ser una forma más eficiente de analizar los datos.

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Métodos para obtener muestras en estadística

Las muestras son importantes para que los estadísticos puedan hacer cálculos y predicciones. Estos son algunos de los métodos que pueden utilizar para recoger muestras:

  • Agrupar al azar: En este método de muestreo, un estadístico divide el grupo objetivo en varios grupos más pequeños. Los estadísticos pueden seleccionar personas al azar para la muestra o elegir deliberadamente a determinadas personas.

  • La conveniencia: Un muestreo de conveniencia es aquel en el que los estadísticos recogen datos de la fuente más disponible. Este método de recogida de datos no suele ser aleatorio.

  • Simple al azar: El método de muestreo aleatorio simple suele utilizar un ordenador u otra tecnología fiable para ayudar a seleccionar aleatoriamente a los sujetos de los que se recogerá la información. Cada individuo de un conjunto de datos tiene la misma probabilidad de ser seleccionado como parte de la muestra.

  • Aleatorio estratificado: En una muestra aleatoria estratificada, el estadístico divide un grupo objetivo en varios grupos en función de criterios específicos. A continuación, selecciona un número igual de individuos de cada grupo para que formen parte de la muestra.

  • Aleatorio sistemático: Esto ocurre cuando los estadísticos ordenan a los individuos dentro de un conjunto de datos por algún aspecto específico—ya sea el nombre, la edad o el estado financiero—y luego seleccionan un punto de partida aleatorio dentro de la línea. A continuación, el estadístico determina un valor por el que incluye a los individuos. Por ejemplo, cada 20 personas podría marcar una nueva entrada en el conjunto de datos.

  • Respuesta voluntaria: Una muestra de respuesta voluntaria sólo recoge datos de los participantes que proporcionan su información. Estos resultados pueden ser poco fiables porque muchas personas que participan voluntariamente en las encuestas comparten rasgos comunes.

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Ejemplos de muestras estadísticas

Las muestras estadísticas pueden ser útiles en muchos sectores y permiten reunir y analizar datos sin evaluar a cada individuo de un grupo. A continuación se presentan algunos ejemplos de muestras estadísticas que utilizan los métodos descritos anteriormente:

Grupo aleatorio

Un cine quiere recopilar información sobre las experiencias de sus clientes. Utilizando un software de aleatorización, seleccionan tres proyecciones al azar a lo largo del día de diferentes películas. A continuación, piden a los clientes de estas películas que rellenen una encuesta a la salida. Este método de recogida de muestras suele ser una técnica de muestreo fiable.

Conveniencia

Un programa de radio quiere recabar la opinión del público sobre un evento de famosos. Colocan un stand a lo largo de una acera muy transitada y entrevistan a quienes se detienen al pasar por allí. Al hacerlo, descubren que más de la mitad de las personas a las que entrevistan aprueban las decisiones de un determinado famoso.

Este tipo de muestra no suele ser tan eficaz como otros métodos a la hora de representar a un grupo de personas porque hay muchos aspectos que pueden afectar al resultado de la información. La ruta que siguen, la ciudad en la que se encuentran y la hora del día en la que la emisora de radio realiza las entrevistas pueden hacer que la muestra sea menos representativa del grupo previsto.

Simple al azar

Una empresa de Internet utiliza un programa aleatorio en línea para seleccionar a 100 de sus 1.000 clientes y encuestarlos sobre sus necesidades de Internet. La empresa quiere determinar si debe invertir en una nueva tecnología de Internet. Este método de muestreo suele ser fiable y, a medida que las muestras aumentan, también lo hace su fiabilidad.

Estratificado aleatorio

Una universidad quiere recopilar información sobre las preferencias de su alumnado para las fiestas de bienvenida. Para reunir una representación justa de la información de cada especialidad, encuestan al 10% de los estudiantes de cada disciplina. Así, como hay 2.000 estudiantes de química en la universidad, sólo encuestan a 200 de ellos. Esto asegura una representación justa de todas las carreras.

Sistemática aleatoria

Una empresa reúne una lista de empleadores y los ordena desde los que tienen un historial de empleo más largo hasta los que tienen el más corto. Después de elegir un lugar al azar en la lista para empezar, la empresa cuenta seis nombres hacia abajo y añade cada nombre a la muestra seleccionada. A continuación, recopilan información sobre este grupo como muestra.

Respuesta voluntaria

Una entidad financiera quiere recabar más información sobre el rendimiento de su equipo de atención al cliente. Para ello, ofrecen una encuesta al final de cada llamada de atención al cliente en la que los clientes pueden participar si lo desean. Esta no suele ser una forma eficaz de recopilar información, ya que es más probable que los clientes participen en la encuesta si se sienten descontentos o han tenido problemas. Los clientes satisfechos no son tan propensos a participar en la encuesta, por lo que los datos recogidos no son tan representativos de todo el grupo de clientes.

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Usos de las muestras estadísticas

Estos son algunos de los sectores que suelen utilizar muestras a la hora de realizar una investigación para recopilar y analizar datos de grandes grupos:

  • La ciencia: Los científicos suelen recoger información de grupos pequeños para determinar los efectos de la contaminación, el cambio climático o la calidad del agua, por ejemplo.

  • Marketing: Un equipo de marketing puede reunir muestras de su base de clientes para determinar qué campañas han tenido más éxito.

  • Gobierno: Algunos gobiernos pueden querer determinar qué ciudadanos o zonas geográficas necesitan nuevas carreteras u otros servicios gubernamentales.

  • Economía: Estos profesionales pueden recoger muestras para determinar cómo afecta el ambiente económico a las personas de distintas zonas y de distintos estados financieros.

  • Medicina: Los médicos o los investigadores médicos pueden realizar ensayos clínicos con pequeñas muestras de una población para determinar si es seguro administrar un medicamento o una vacuna.

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