Población vs. Muestra: Diferencias y cómo se combinan

El campo de la estadística se basa en los datos para proporcionar una visión de ciertos conjuntos de datos, dos de los cuales son la población y las muestras. Los datos son fundamentales para el análisis preciso de las operaciones comerciales, las empresas de marketing y los gobiernos. Para entender cómo influyen los datos en la publicidad y el marketing, es importante conocer la diferencia entre una población y una muestra. En este artículo explicamos qué son las poblaciones y las muestras, describimos las principales diferencias e ilustramos cómo funcionan ambas.

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¿Qué es una población?

Una población es un grupo entero al que se dirige el análisis o el estudio. La población precisa depende del área del estudio o encuesta y de los datos que el estudio pretende recoger. Las poblaciones incluyen sólo a los miembros afectados por los resultados del estudio.

Los parámetros son la medida de poblaciones enteras y se presentan en términos de media y desviación estándar. La media calcula la media de los miembros de la población, o la media de las respuestas o los resultados de una encuesta o estudio. La desviación estándar da cuenta de las diferencias en los puntos de datos en relación con la media. El análisis de los resultados revela las tendencias o diversidades dentro de la población, datos que proporcionan una base para las estrategias de marketing.

Es importante recordar que la población no siempre se refiere a personas, y puede incluir:

  • Objetos
  • Eventos
  • Organizaciones
  • Países
  • Especies
  • Organismos

Ejemplos de poblaciones:

  • Todas las cafeterías en un perímetro de 20 millas
  • Los estudiantes de último año del condado de Henderson
  • Medallas de oro olímpicas de países europeos
  • Orca residente en el noroeste del Pacífico

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¿Qué es una muestra?

Una muestra es un subconjunto extraído directamente de la población. Las muestras son grupos específicos que participan en una encuesta o estudio y son miembros de la población. Las muestras son siempre más pequeñas que la población, pero siempre la representan. Sirven para acotar aún más la población y/o hacer determinaciones sobre el comportamiento de la población' a partir del análisis estadístico de los datos.

Mientras que los parámetros definen una población, la estadística determina las características de las medidas de la muestra. El análisis de las estadísticas permite hacer conjeturas sobre toda la población. Las muestras son útiles a la hora de definir cómo dirigirse a un segmento de la población. La elección de la muestra, aunque compleja, se realiza mediante uno de los dos métodos básicos:

Muestreo de probabilidades

Es el proceso de selección aleatoria de los participantes para que la muestra represente a toda la población sin sesgos. El muestreo probabilístico reduce los riesgos de excluir a una parte de la muestra y trata de representar a la población con exactitud. Los ensayos clínicos suelen utilizar este método, de modo que una muestra aleatoria permite estudiar a un grupo diverso.

Muestreo no probabilístico

En este método más común, las muestras deben cumplir criterios específicos relacionados con la ubicación, la edad, la distancia, el género o condiciones similares. Aunque las muestras no probabilísticas suponen un acceso más rápido a los datos, presentan un reto para calibrar con precisión la población real. El estudio de múltiples muestras resuelve la mayoría de los problemas de precisión.

Ejemplos de muestras:

  • *Las cafeterías de un perímetro de 20 millas que abren a las 6:00 am y venden sándwiches para el desayuno
  • Estudiantes de último año del condado de Henderson con un promedio de 3,5 o más.
  • Los medallistas de oro olímpicos europeos, menores de 25 años y que se formaron en otros países
  • Orca residente en el estado de Washington que ha dado a luz en los últimos tres años

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Diferencias entre una población y una muestra

Aunque ambos buscan resultados, las poblaciones y las muestras tienen propósitos diferentes. Las poblaciones sirven para identificar las muestras que proporcionan los datos que benefician a la población. Estudiar una población permite conocer los comportamientos de todo un grupo, mientras que las muestras le ayudan a dirigirse al consumidor con más probabilidades de adquirir su producto o servicio. Las poblaciones y las muestras se diferencian en:

Utilice

El análisis preciso de toda una población se enfrenta a dificultades debido al tamaño de la misma o a su accesibilidad. Por ejemplo, debido a los obstáculos de identificación y localización, el análisis de poblaciones enteras de bebedores de café puede no ser práctico. Sin embargo, las poblaciones identifican segmentos más pequeños para su estudio posterior con el fin de identificar tendencias, marcadores o comportamientos.

Una muestra de la población consumidora de café dentro de un límite determinado proporciona un segmento a estudiar como representación de la población. De este modo, puede estudiar una muestra de bebedores de café designados con edades comprendidas entre los 18 y los 45 años y que consumen café helado. En algunos casos, el uso de varias muestras segmenta la población para un análisis más amplio e inclusivo.

Ejemplo:

Un estudio sobre la población de mujeres que se incorporan al mercado laboral en Estados Unidos puede aportar datos que identifiquen una determinada tendencia en mujeres concretas. Las muestras analizan aún más la población para descubrir similitudes. Una variedad de muestras podría incluir:

  • Las mujeres que se incorporan al mercado laboral con edades comprendidas entre los 16 y los 20 años
  • Las mujeres que se incorporan a la fuerza de trabajo con edades comprendidas entre los 20 y los 50 años
  • Las mujeres que empiezan una nueva carrera

Tamaño

El tamaño de la población es siempre mayor, ya que es un conjunto completo y contiene a todos los miembros de la población especificada. Las poblaciones pueden ser tan grandes que son difíciles de gestionar. Una muestra es un subconjunto de la población, más pequeño y más fácil de controlar. Los factores, como el margen de error, disminuyen con tamaños de muestra más grandes y proporcionan una representación más precisa de toda la población.

Ejemplo:

Un estudio de tratamiento en línea llega a una gran población de personas que comparten la misma enfermedad. Debido a la enorme naturaleza de Internet y al número de miembros, el seguimiento de la población es un reto. En cambio, la disección de la población en muestras crea datos estadísticos que se utilizan para hacer conjeturas sobre la población en su conjunto.

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Ventajas del uso de datos poblacionales

El análisis de un conjunto funciona mejor cuando las poblaciones son pequeñas y de fácil acceso. Los miembros deben estar dispuestos a permitir el acceso y cooperar para la compilación de datos precisos. No hay necesidad de segmentación cuando los estudios de poblaciones pequeñas recogen suficientes datos para obtener resultados directos. El análisis de poblaciones da lugar a informes de opinión general y supone que los resultados representan a todo el grupo.

Los datos de la población ayudan a definir una idea general de su cliente ideal. Estos datos pueden darle representaciones generales que puede diseccionar en muestras para un análisis en profundidad.

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Ventajas del uso de datos de muestra

El muestreo funciona mejor cuando las poblaciones son tan grandes que podrían paralizar la recogida de datos individuales. El muestreo puede ser un método práctico y más eficiente para recopilar datos y proporcionar resultados mucho antes, lo que es especialmente importante en los estudios críticos. El muestreo ahorra dinero porque hay menos participantes, menos gastos de equipo o de laboratorio y menores costes de investigación. Las bases de datos más pequeñas hacen que la gestión de las muestras sea más sencilla y menos costosa.

Las muestras grandes, o múltiples, de poblaciones proporcionan representaciones estadísticas precisas de toda la población. Estos datos proporcionan detalles sobre el consumidor ideal para que pueda dirigir la publicidad o diseñar contenidos que atraigan los intereses de ese mercado.

¿Cómo funcionan las poblaciones y las muestras?

Las muestras sólo son posibles con una población. Para que una muestra represente con exactitud a una población, la muestra cumple con las normas de calidad y se somete a pruebas de hipótesis para determinar si las estadísticas de la muestra difieren de los parámetros de la población. En conjunto, los resultados pueden formar una representación completa de la población para desarrollar estrategias de marketing y tácticas de venta eficaces o ampliar su presencia en el mercado.

Ejemplo:

La empresa Main Street Ice Cream planea expandirse al siguiente condado y abrir cinco heladerías. Para determinar los clientes potenciales y si es prudente abrir cinco tiendas, la empresa hace una encuesta sobre la población de consumidores de helados en el siguiente condado. Los resultados indican que los que tienen entre 18 y 40 años suelen comprar el helado para llevar, mientras que los que tienen entre 50 y 70 años prefieren disfrutar de su cucurucho dentro de la tienda.

La empresa identifica muestras de la población y dirige sus preguntas a esos consumidores para identificar mejor las preferencias. Los resultados ayudan a la empresa a tomar la decisión de abrir tres tiendas en lugar de cinco, y a ofrecer vendedores de helados en la calle para su mayoría de clientes para llevar.

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