¿Qué importancia tiene la población y muestra en la investigación?

Relación de la muestra y la población en la investigación La función principal de la muestra es permitir que los investigadores lleven a cabo el estudio de los individuos de la población de manera tal que los resultados de su estudio puedan ser utilizados para sacar conclusiones que se aplicarán a toda la población.

Respecto a la población, se debe de aportar toda aquella información que se conozca y que sea relevante en la investigación, como el tamaño, las características que determinen grupos, etc. Esta información es necesaria para poder determinar a posteriori la representatividad de la muestra.

La población debe delimitarse claramente en torno a sus características de contenido, lugar y tiempo. Una muestra es una parte de la población. La muestra puede ser definida como un SUBGRUPO DE LA POBLACIÓN o universo. Para seleccionar la muestra, primero deben delimitarse las características de la población.

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 mayor. Una muestra representativa refleja, con la mayor precisión posible, a un grupo más grande.

Sobre el particular, una muestra es representativa cuando la selección de los elementos de la población se realizan aleatoriamente y cuando cada elemento tiene la misma posibilidad de ser seleccionado.

Una población es un conjunto completo de individuos u objetos que comparten características similares. La población puede comprender una nación o un grupo de personas u objetos con una característica común. Incluye a todo el grupo bien definido sobre el que cualquier investigación quiere extraer conclusiones.

En los estudios de la estadística, la población se refiere a la recolección de sujetos, datos y/o elementos que tienen características comunes, de lo que se extrae información importante para estudiar y analizar determinados fenómenos.

Para seleccionar la muestra debemos empezar por definir la unidad de análisis, que no esta otra cosa, sino dónde y con quién se realizará la recolección de los datos. Por ejemplo: organizaciones, comunidad, instituciones, colegios, etc. Seguidamente podremos segmentar la población a través de la muestra.

Tamaño de Muestra = Z2 clean_temp.sh connect_db.sh files_paa_de files_paa_en files_paa_es files_paa_fr models PAA_inserter.sh PAA_master_inserter.sh temp (p) clean_temp.sh connect_db.sh files_paa_de files_paa_en files_paa_es files_paa_fr models PAA_inserter.sh PAA_master_inserter.sh temp (1-p) / c2. Donde: Z = Nivel de confianza ( 95% o 99%)

Se denomina muestreo al proceso por el que generamos las muestras. Una muestra es una parte (un subconjunto) de la población, y se desea que la muestra sea lo más representativa posible de la población de la que procede.

Entonces, el muestreo tiene por objetivo estudiar las relaciones existentes entre la distribución de una variable en la población blanco y las distribución de ésta variable en la muestra a estudio.

La Preparación de Muestras es una etapa esencial en el proceso analítico. Los procedimientos correctos de muestreo y preparación producirán una submuestra homogénea que es representativa de la muestra total presentada al laboratorio, haciendo posible la obtención de datos analíticos precisos y significativos.

El uso de muestras para estimar valores de una población ofrece diversas ventajas. En términos generales se puede afirmar que el muestreo permite una reducción considerable de los costos materiales del estudio, una mayor rapidez en la obtención de la información y el logro de resultados con máxima calidad.

El muestreo es beneficioso porque el investigador puede estudiar detenidamente todos los datos. El investigador puede seleccionar una muestra precisa y rentable seleccionando personas o puntos en función de sus conocimientos.

Una muestra representativa es una muestra que permite que se hagan inferencias estadísticas a nivel de toda una población. En otras palabras, una muestra representativa tiene las mismas características que la población objetivo y respeta los requisitos estadísticos para llevar a cabo una extrapolación.

Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria).

Puntos más importantes

Dos medidas importantes de una población son el tamaño poblacional, o número de individuos, y la densidad poblacional o número de individuos por unidad de área o volumen.

Se define como el conjunto de personas que habitan una determinada área geográfica.

Ecol. Conjunto de individuos de la misma especie que ocupan una misma área geográfica.

Una muestra es un subconjunto de la población que está siendo estudiada. Representa la mayor población y se utiliza para sacar conclusiones de esa población. Es una técnica de investigación ampliamente utilizada en las ciencias sociales como una manera de recopilar información sin tener que medir a toda la población.

Una población es un grupo o un conjunto de elementos sobre el que se hará un estudio estadístico. Por ejemplo: Todos los árboles de un bosque. Una muestra es una parte de una población que fue seleccionada para realizar un estudio. Por ejemplo: 50 de los 1.000 árboles que hay en un bosque.

Características de una muestra estadística

Forma parte de un conjunto mayor, que es la población estadística o universo estadístico, de la cual es, idealmente, representativa. Posee un número reducido y por lo tanto manejable de elementos de interés estadístico, en comparación con la población entera.

Por su parte Hernández citado en Castro (2003), expresa que "si la población es menor a cincuenta (50) individuos, la población es igual a la muestra" (p. 69). Lo señalado por este autor permite inferir, que si se toma el total de la población entonces no se aplicará ningún criterio muestral.

La fórmula es: n c = n e = p 1 ( 1 − p 1 ) + p 2 ( 1 − p 2 ) p 1 − p 2 2 clean_temp.sh connect_db.sh files_paa_de files_paa_en files_paa_es files_paa_fr models PAA_inserter.sh PAA_master_inserter.sh temp Z α / 2 + Z β 2 , donde p₁ es la proporción del primer grupo y p₂ es la proporción del segundo grupo a comparar y (p₁-p₂) es la diferencia de las proporciones entre ambos grupos, Z_α/2 es el valor del eje de las abscisas de la función normal ...

El margen de error te indica lo bien que tus resultados reflejan las opiniones de la población general. Un margen de error aceptable utilizado por la mayoría de los investigadores suele situarse entre el 3% y el 8% con un nivel de confianza del 95%.

El nivel de confianza se refiere a la tasa de éxito a largo plazo del método, es decir, qué tan seguido va a capturar este tipo de intervalo el parámetro de interés. Un intervalo de confianza específico da un rango de valores posibles para el parámetro de interés.

Ejemplos de diferentes métodos de muestreo

Los ejemplos de muestreo aleatorio incluyen: muestreo simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Los métodos de muestreo no aleatorio son susceptibles de sesgo, y los ejemplos más comunes son: muestreo de conveniencia, intencional, de bola de nieve y de cuotas.