6 métodos de muestra en estadística (más ejemplos)

Por el equipo editorial de Indeed

17 de junio de 2021

Una muestra en estadística es importante para determinar información relevante sobre grupos de personas. Intentar recopilar datos sobre cada individuo en un estudio puede llevar mucho tiempo, y las muestras permiten a los estadísticos crear conjuntos de datos más manejables. Si toma muestras para las estadísticas o quiere ser un estadístico, es posible que desee obtener más información acerca de cómo las muestras son útiles. En este artículo, cubrimos qué son las muestras, enumeramos los métodos para obtenerlas y brindamos ejemplos de varias muestras y usos para ellas.

¿Qué son las muestras en estadística?

Una muestra estadística es un conjunto más pequeño de datos tomado de uno más grande para representar el todo. Los estadísticos usan muestras cuando analizan y recopilan datos porque es difícil administrar grandes conjuntos de datos a la vez. Por ejemplo, si un estadístico está tratando de determinar cuántos hogares estadounidenses usan velas, puede ser difícil recopilar datos de cada hogar. Recopilar esos datos de un conjunto más pequeño y usarlos para hacer suposiciones razonables sobre el todo podría ser una forma más eficiente de analizar datos.

Métodos de obtención de muestras en estadística

Las muestras son importantes para que los estadísticos hagan cálculos y predicciones. Aquí hay algunos métodos que pueden usar para recolectar muestras:

  • Aleatorio por conglomerados: 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 ciertas personas.

  • Conveniencia: un muestreo de conveniencia es cuando los estadísticos recopilan datos de la fuente más disponible. Este método de recopilación de datos no suele ser aleatorio.

  • Aleatorio simple: el método aleatorio simple de muestreo generalmente utiliza una computadora u otra tecnología confiable para ayudar a seleccionar sujetos al azar de los cuales recopilar información. Cada individuo dentro de un conjunto de datos tiene la misma oportunidad de ser seleccionado como parte de la muestra.

  • Aleatorio estratificado: en una muestra aleatoria estratificada, el estadístico divide un grupo objetivo en varios grupos según criterios específicos. Luego seleccionan un número igual de individuos de cada grupo para que formen parte de la muestra.

  • Aleatorio sistemático: esto es cuando los estadísticos ordenan a las personas 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. Luego, el estadístico determina un valor por el cual incluyen a los individuos. Por ejemplo, cada 20 personas pueden marcar una nueva entrada en el conjunto de datos.

  • Respuesta voluntaria: una muestra de respuesta voluntaria solo recopila datos de los participantes que brindan su información. Estos resultados pueden no ser confiables porque muchas personas que participan voluntariamente en las encuestas comparten rasgos comunes.

Ejemplos de muestras estadísticas

Las muestras estadísticas pueden ser útiles en muchas industrias y pueden permitir que las personas recopilen y analicen datos sin evaluar a cada individuo en un grupo. Estos son algunos ejemplos de muestras estadísticas que utilizan los métodos descritos anteriormente:

Clúster aleatorio

Una sala de cine quiere recopilar información sobre las experiencias de sus clientes. Usando un software de aleatorización, seleccionan tres presentaciones aleatorias a lo largo del día de diferentes películas. Luego les piden a los invitados de estas películas que completen una encuesta al salir. Este método de recolección de muestras suele ser una técnica de muestreo confiable.

Conveniencia

Un programa de radio quiere recopilar opiniones públicas sobre un evento de una celebridad. Colocan un stand a lo largo de una acera concurrida y entrevistan a quienes se detienen al pasar. Al hacer esto, descubren que más de la mitad de las personas que entrevistan aprueban las elecciones de cierta celebridad.

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

aleatorio simple

Una empresa de Internet utiliza un aleatorizador en línea para seleccionar 100 de sus 1000 clientes para realizar una encuesta sobre sus necesidades de Internet. La empresa quiere determinar si debe invertir en nueva tecnología de Internet. Este método de muestreo suele ser fiable y, a medida que las muestras crecen, su fiabilidad también crece.

Aleatorio estratificado

Una universidad quiere recopilar información sobre las preferencias de su alumnado para las festividades de bienvenida. Para recopilar una representación justa de la información de cada especialización, encuestan al 10 % de los estudiantes de cada disciplina. Entonces, debido a que hay 2,000 estudiantes de química en la escuela, solo encuestan a 200 de ellos. Esto asegura una representación justa para todas las carreras.

aleatorio sistemático

Una empresa recopila una lista de empleadores y los ordena desde el historial de empleo más largo hasta los que tienen el más corto. Después de elegir un lugar al azar en la lista para comenzar, la empresa cuenta seis nombres en la línea y agrega cada nombre a la muestra seleccionada. Luego recopilan información sobre este grupo como muestra.

Respuesta voluntaria

Una institución financiera desea recopilar más información sobre el desempeño de su equipo de atención al cliente. Para determinar esto, ofrecen una encuesta al final de cada llamada de atención al cliente en la que los clientes pueden participar si así lo desean. Por lo general, esta no es una forma efectiva de recopilar información, ya que es más probable que los clientes participen en la encuesta si se sienten descontentos o tienen problemas. Es poco probable que los clientes satisfechos participen en la encuesta, lo que hace que los datos recopilados no sean tan representativos de todo el grupo de clientes.

Usos de las muestras estadísticas

Aquí hay algunas industrias que a menudo usan muestras cuando realizan investigaciones para recopilar y analizar datos para grupos grandes:

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

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

  • Gobierno: Ciertos gobiernos pueden querer determinar qué ciudadanos o áreas geográficas requieren nuevas carreteras u otros servicios gubernamentales.

  • Economía: estos profesionales pueden recopilar muestras para determinar cómo la atmósfera económica afecta a las personas en diferentes áreas y de diferentes estados financieros.

  • Medicina: los médicos o 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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