Diferencia entre muestra y población

Muestra vs Población

Población y muestra son dos términos importantes en el tema "Estadísticas". En términos simples, la población es la mayor colección de elementos que nos interesa estudiar, y la muestra es un subconjunto de una población. En otras palabras, la muestra debe representar a la población con un número menor pero suficiente de ítems. Una población puede tener varias muestras con diferentes tamaños..

Muestra

Una muestra puede consistir en dos o más elementos que han sido seleccionados de la población. El tamaño más bajo posible para una muestra es dos y el más alto sería igual al tamaño de la población. Hay varias formas de seleccionar una muestra de una población. En teoría, la selección de una 'muestra aleatoria' es la mejor manera de lograr inferencias precisas sobre la población. Este tipo de muestras también se denominan muestras probabilísticas, ya que cada elemento de la población tiene la misma oportunidad de ser incluido en una muestra.

La técnica de "muestreo aleatorio simple" es la técnica de muestreo aleatorio más famosa. En este caso, los elementos que se seleccionarán para la muestra se eligen al azar de la población. Dicha muestra se denomina "muestra aleatoria simple" o SRS. Otra técnica popular es el 'muestreo sistemático'. En este caso, los elementos para una muestra se seleccionan en función de un orden sistemático particular.

Ejemplo: cada décima persona de la cola se selecciona para una muestra.

En este caso, el orden sistemático es cada décima persona. El estadístico es libre de definir este orden de manera significativa. Existen otras técnicas de muestreo aleatorio, como el muestreo por conglomerados o el muestreo estratificado, y el método de selección es ligeramente diferente de los dos anteriores..

Para fines prácticos, se pueden usar muestras no aleatorias como muestras de conveniencia, muestras de juicio, muestras de bolas de nieve y muestras intencionadas. Además, los elementos seleccionados para una muestra no aleatoria pertenecen a una posibilidad. De hecho, cada ítem de la población no tiene la misma oportunidad de ser incluido en una muestra no aleatoria. Estos tipos de muestras también se llaman muestras no probabilísticas..

Población

Cualquier colección de entidades, que sea interesante investigar, se define simplemente como "población". La población es la base para las muestras. Cualquier conjunto de objetos en el universo puede ser una población, según la declaración de estudio. En general, una población debe ser comparativamente grande en tamaño y difícil de inferir algunas características considerando sus elementos individualmente. Las mediciones a investigar en la población se denominan parámetros. En la práctica, los parámetros se estiman utilizando estadísticas que son las mediciones relevantes de la muestra.

Ejemplo: Al estimar la calificación promedio en matemáticas de 30 estudiantes en una clase de las calificaciones promedio en matemáticas de 5 estudiantes, el parámetro es la calificación promedio en matemáticas de la clase. La estadística es el Promedio Matemático de 5 estudiantes..

Muestra vs Población

La relación interesante entre la muestra y la población es que la población puede existir sin una muestra, pero la muestra puede no existir sin la población. Este argumento prueba además que una muestra depende de una población, pero curiosamente, la mayoría de las inferencias de la población dependen de la muestra. El propósito principal de una muestra es estimar o inferir algunas mediciones de una población de la manera más precisa posible. Se puede inferir una mayor precisión a partir del resultado general obtenido de varias muestras de la misma población en lugar de una muestra. Otra cosa importante que debe saber es que, al seleccionar más de una muestra de una población, un elemento también se puede incluir en otra muestra. Este caso se conoce como 'muestras con reemplazos'. Además, invertir las mediciones relevantes de la población a partir de una muestra y obtener una producción casi similar es una oportunidad de oro para ahorrar el costo y el valor del tiempo..

Es crucial saber que, cuando aumenta el tamaño de la muestra, también aumenta la precisión de la estimación del parámetro de población. Lógicamente, para tener mejores estimaciones para la población, el tamaño de la muestra no debe ser demasiado pequeño. Además, las muestras aleatorias también deben considerarse que tienen mejores estimaciones. Por lo tanto, es crucial prestar atención al tamaño y la aleatoriedad de la muestra para ser representativos para obtener las mejores estimaciones para la población.