Muestra – Definición, qué es la muestra y cómo funciona la muestra?

Qué se entiende por muestra?

Una muestra es una versión más pequeña y manejable de una colección mayor. Es un subconjunto que contiene mayores características de la población. Las muestras se utilizan en la investigación estadística para incluir a todos los posibles participantes o resultados cuando el tamaño de la muestra es demasiado grande para el estudio. Una muestra debe representar a toda la población y no mostrar ningún prejuicio sobre un atributo concreto.

En otras palabras, una muestra es un conjunto de resultados objetivos extraídos de una población. Mientras que una población es el número total de personas, objetos, cosas, observaciones, registros, etc. de un sujeto determinado. Por lo tanto, una muestra es un componente, parte o fracción de todo el grupo y funciona como un subconjunto de la población.

Importancia de las muestras

Las muestras se utilizan en diversos ámbitos en los que se realizan investigaciones. Entre los que utilizan muestras para sus estudios y mediciones están los científicos, los publicistas, los departamentos gubernamentales, los economistas y las organizaciones de estudios.

En el análisis financiero y la auditoría de estados financieros, el muestreo se adopta para identificar cualquier error material en los estados financieros y para detectar fraudes.

Hay dificultades para utilizar toda la población para el estudio, por lo que se utilizan muestras. Los investigadores pueden tener problemas para acceder a comunidades enteras. Debido a la complejidad de este tipo de estudios, los investigadores pueden tener dificultades para obtener los resultados que necesitan a tiempo.

Por eso las personas que hacen estudios utilizan las muestras. El uso de un número menor de personas que representen a toda la población seguirá produciendo resultados fiables, además de ahorrar tiempo y dinero. Las muestras de los investigadores deben ser muy análogas a la población. Todos los participantes del estudio tendrán los mismos rasgos y cualidades.

Por ejemplo, la muestra será un pequeño porcentaje de la población masculina que coincida con esta definición si la investigación es sobre estudiantes universitarios de primer año. Del mismo modo, si un grupo de investigación realiza un análisis de los hábitos de sueño de las mujeres solteras de más de 50 años, la encuesta incluirá sólo a personas de este grupo demográfico.

La selección debe ser aleatoria para obtener una muestra imparcial, de modo que todos los miembros de la población tengan una oportunidad justa y probable de formar parte de la comunidad de la muestra. Es similar a un sorteo de lotería y es la base para un fácil muestreo al azar.

Explicación de los tipos de muestreo

Existen principalmente dos tipos de muestreo

1. Muestreo aleatorio simple es adecuada si cada individuo de la población es el mismo. Si a los investigadores no les importa que los sujetos de su muestra sean hombres o mujeres, o en todo caso una mezcla de ambos sexos, el muestreo aleatorio simple puede ser una buena técnica de selección.

2. Muestreo aleatorio estratificado se refiere a un método de muestreo, también llamado muestreo aleatorio proporcional o muestreo aleatorio por cuotas. Divide a toda la población en categorías más pequeñas conocidas como estratos. Las personas comparten características similares dentro de los estratos.

Deja un comentario