¿Qué es una muestra representativa??
Una muestra representativa es un subconjunto de una población que pretende reflejar con exactitud las características del grupo más amplio. Por ejemplo, un aula de 30 alumnos con 15 hombres y 15 mujeres podría generar una muestra representativa que podría incluir seis alumnos: tres hombres y tres mujeres. Las muestras son útiles en el análisis estadístico cuando el tamaño de la población es grande porque contienen versiones más pequeñas y manejables del grupo más grande.
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Muestra representativa
Puntos clave
- Una muestra representativa es una técnica que puede utilizarse para obtener información y observaciones sobre un grupo de población determinado.
- Una muestra representativa es un pequeño subgrupo que intenta reflejar proporcionalmente las características específicas ejemplificadas en una población objetivo.
- Las muestras representativas suelen dar los mejores resultados, pero pueden ser el tipo de muestra más difícil de obtener.
Comprensión de la muestra representativa
El muestreo se utiliza en las metodologías de análisis estadístico para obtener información y observaciones sobre un grupo de población. Los estadísticos pueden utilizar diversos métodos de muestreo para construir muestras que busquen cumplir los objetivos de sus estudios de investigación. Las muestras representativas son un tipo de método de muestreo. Este método utiliza el muestreo aleatorio estratificado para ayudar a identificar sus componentes. Otros métodos pueden ser el muestreo aleatorio y el muestreo sistemático.
Una muestra representativa trata de elegir componentes que coincidan con las características clave de toda la población examinada.
Los estadísticos pueden elegir las características representativas que consideren más adecuadas para sus objetivos de investigación. Normalmente, las características de la muestra representativa se centran en categorías demográficas. Algunos ejemplos de características clave pueden ser el sexo, la edad, el nivel educativo, el estado socioeconómico y el estado civil. Por lo general, cuanto más grande sea la población que se examina, más características pueden surgir para su consideración.
Tipos de métodos de muestreo
La elección de un método de muestreo puede depender de varios factores. Las muestras representativas suelen ser una opción ideal para el análisis por muestreo porque se espera que produzcan ideas y observaciones que se ajusten estrechamente a todo el grupo de población.
Cuando una muestra no es representativa, puede denominarse muestra aleatoria. Aunque el muestreo aleatorio es un método de muestreo simplificado, conlleva un mayor riesgo de error de muestreo que puede conducir a resultados incorrectos o a estrategias que pueden ser costosas. El muestreo aleatorio puede elegir sus componentes completamente al azar, como la elección de nombres al azar de una lista. Utilizando de nuevo el ejemplo del aula, una muestra aleatoria podría incluir a seis estudiantes varones.
El muestreo sistemático es otro tipo de método de muestreo que busca sistematizar sus componentes. Este tipo de muestreo puede incluir la elección de una de cada cinco personas de una lista de la población para reunir una muestra. Aunque este método adopta un enfoque sistemático, es probable que el resultado sea una muestra aleatoria.
Muestreo aleatorio estratificado
El muestreo aleatorio estratificado puede ser una parte importante del proceso de creación de una muestra representativa. El muestreo aleatorio estratificado examina las características de un grupo de población y desglosa la población en lo que se conoce como estratos. La división de la población por estratos ayuda al analista a elegir fácilmente el número adecuado de individuos de cada estrato en función de las proporciones de la población. Aunque este método consume más tiempo -y a menudo es más costoso, ya que requiere más información por adelantado- la información obtenida suele ser de mayor calidad.
Consideraciones especiales
Por lo general, se espera que una muestra representativa produzca la mejor colección de resultados. Las muestras representativas son conocidas por recoger resultados, conocimientos y observaciones en los que se puede confiar como representación de la población más amplia que se estudia. Como tal, el muestreo representativo suele ser el mejor método para los estudios de marketing o psicología.
Aunque las muestras representativas suelen ser el método de muestreo preferido, tienen algunos obstáculos. A menudo, es poco práctico en términos de tiempo, presupuesto y esfuerzo recoger los datos necesarios para construir una muestra representativa. Mediante el muestreo aleatorio estratificado, los investigadores deben identificar las características, dividir la población en estratos y elegir proporcionalmente a los individuos para la muestra representativa.
En general, cuanto más grande sea la población objeto de estudio, más difícil será el muestreo representativo. Este método puede ser especialmente difícil para una población extremadamente grande, como un país o una raza entera. Cuando se trata de poblaciones grandes, también puede ser difícil obtener los miembros deseados para la participación. Por ejemplo, los individuos que están demasiado ocupados para participar estarán infrarrepresentados en la muestra representativa. Comprender los pros y los contras del muestreo representativo y del muestreo aleatorio puede ayudar a los investigadores a seleccionar el mejor enfoque para su estudio específico.