QUE ES MUESTRA

Una muestra estadística (o una muestra) es un subconjunto de elementos de la población estadística. Imagen de una muestra estadística de los individuos de una población El mejor resultado para un proceso estadístico sería estudiar a toda la población. Pero esto generalmente resulta imposible, ya sea porque supone un coste económico alto o porque requiere demasiado tiempo. Frente a la dificultad de hacer un censo (estudio de toda la población), se examina una muestra estadística que representará a la totalidad de los sujetos. Con los resultado obtenidos mediante la muestra, se intentará inferir las propiedades de todos los elementos, mediante la estadística inferencial. La muestra elegida debe ser representativa de la población. Las muestras tienen un nivel de confianza de la bondad con la que representan a todos los sujetos, generalmente del 95% o superior. Supongamos que se realiza un control de calidad en una fábrica que produce dvds en el transcurso de un día. Esta empresa produce un millón de dvds diarios por lo que sería imposible para los controladores examinarlos todos. Por ello, se elige una muestra de cien elementos para realizar dicho control. Pero surge la siguiente pregunta: ¿Cómo elegimos la muestra? Las muestras pueden ser elegidas mediante diversas técnicas o procedimientos. Estas técnicas se clasifican según el según como sean elegidos los individuos. Se dividen en dos grandes grupos: Muestreo probabilístico (o muestreo aleatorio): ​proceso de selección de individuos de manera que cada sujeto tiene probabilidad positiva e independiente de ser seleccionado. Muestreo aleatorio simple:​ 1) todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos, 2) las observaciones se realizan con reemplazamiento, de forma que la población es igual en todas las extracciones. Muestreo aleatorio estratificado:​ los individuos se dividen en grupos o estratos. La muestra se elige escogiendo en cada estrato un número representativo de individuos. Muestreo aleatorio sistemático:​ se utiliza en muestras ordenadas. Consiste en seleccionar al azar un elemento y a partir de él, incrementando un intervalo fijo, seleccionar toda la muestra. Muestreo aleatorio por conglomerados:​ la población está dividida en conglomerados naturales (provincias, ciudades,etc.). Se seleccionan algunos conglomerados y se toman en representación de toda la población. Muestreo no probabilístico (o muestreo no aleatorio): ​la selección de los individuos se basa en el criterio del investigador. No se conoce la probabilidad de que cada individuo sea elegido en la muestra. Muestreo por cuotas:​ se basa en seleccionar la muestra después de dividir la población en grupos o estratos. Los sujetos dentro de cada grupo se eligen por métodos no probabilísticos. Muestreo por conveniencia:​ consiste en seleccionar a los individuos que convienen al investigador para la muestra. Esta conveniencia se produce porque al investigador le resulta más fácil examinar a estos sujetos, ya sea por proximidad geográfica, por ser sus amigos, etc. Muestreo de bola de nieve (o muestreo por referidos): ​se realiza sobre poblaciones en las que no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos. Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido a una bola de nieve. Muestreo casual o accidental: ​los individuos son elegidos de manera casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la población que accidentalmente se encuentren a su disposición.