5 ejemplos de muestra en estadística

Desde conocer elementos defectuosos en una producción masiva hasta intentar descifrar quién será el próximo presidente de una nación, la muestra estadística es una herramienta efectiva que facilita la obtención de conclusiones sobre grandes volúmenes de datos.

Para definir correctamente lo que es una muestra estadística conviene primero desgranar el término.

¿Qué es una muestra en estadística?

Por una parte, una muestra es un subgrupo o subconjunto más pequeño de elementos que extrapolados interfieren a todo el conjunto que se está estudiando o analizando. Por otro lado, la estadística es la ciencia que se ocupa de recoger, ordenar, analizar y presentar datos relacionados con individuos, grupos, series, etc., para deducir de ellos resultados o previsiones.

Y, si se juntan ambos conceptos, ¿qué sería la muestra estadística? Podría definirse como una porción de datos representativos del total de una población estadística (población, productos, datos…) para llevar a cabo un estudio o evaluación. Es decir, este subconjunto es un fragmento, del total de elementos a estudiar, formado por una cantidad más reducida y por ende más fácil de manejar.

A estos datos se le aplican una serie de técnicas de muestreo, probabilístico o no probabilístico, para asegurar que la muestra tiene la calidad suficiente y que de la misma se van a conseguir datos confiables para la investigación en desarrollo.

Usos de la muestra estadística

La muestra estadística se usa cuando la población, dato o elemento es muy voluminoso y no es posible hacer un estudio al total de elementos; por eso se divide en porciones más pequeñas que resulten representativas, o sea, que sean más o menos proporcionales al conjunto total.

En este sentido, su importancia radica en que permite optimizar el tiempo empleado y minimizar los costos requeridos para cualquier estudio que implique grandes volúmenes de elementos.

5 ejemplos de muestra estadística

Para que se acabe de comprender claramente lo que es una muestra estadística, lo más sencillo es hacerlo a través de ejemplos como los que se expone:

1. La Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación quiere conocer la cantidad de personas que cuentan con una titulación universitaria. Para esto, utilizará como muestra a 10.000 personas seleccionadas de forma aleatoria entre diversas colonias de la ciudad. A partir de estas personas elegidas al azar como muestra se estimará un promedio y sobre este se generará una conclusión final.
2. Se acercan las elecciones en Ecuador y se quieren presentar estadísticas relacionadas a la intención de voto. Para estudiar a la totalidad de electores del país se selecciona una muestra lo suficientemente amplia que permita trasladar el sentir del total de la población.
3. Para analizar la calidad de sus productos, en una empresa encargada de fabricar airfryers se busca conocer qué porcentaje de freidoras de aire salen defectuosas. Para esto se encarga a un grupo de empleados seleccionar aleatoriamente 200 unidades del lote de 10.000 que se producen por día. A partir de los datos obtenidos en esta muestra se realiza un estudio del porcentaje de defectuosos y se hacen las correspondientes estimaciones.
4. Se quiere conocer el salario promedio de los ciudadanos del país. Como en los casos anteriores, por razones de coste y tiempo es imposible preguntar a cada persona su salario; por eso, en lugar de preguntar a los millones de trabajadores, se recoge una pequeña muestra.

En este sentido, por ejemplo, se tomará en consideración 100.000 habitantes. Si bien es una tarea ardua, es mucho más asequible preguntar a esta cifra que a los más de 17 millones que viven en Ecuador.

Eso sí, es importante que la muestra que se tome, sobre todo en casos como este, sea representativa y coherente. Es decir que el total de los encuestados representan a trabajadores de diferentes ámbitos laborales.

5. Un alumno de universidad que estudia Estadística quiere saber, del total de profesores de las universidades privadas del país, cuál es la edad promedio de los docentes universitarios. Para ello realiza una encuesta vía correo electrónico a 300 profesores elegidos de forma aleatoria en diversos centros, sobre los que desarrollará sus conclusiones.

En todos los ejemplos de muestreo estadístico seleccionado —a parte de ser una muestra aleatoria debe ser objetiva y representativa del universo estadístico —se logrará hacer una estimación y en base a esto obtener la conclusión final.

Cómo realizar muestras estadísticas

A la hora de obtener una muestra representativa existen ciertos aspectos que el investigador debe conocer de antemano, entre los que se encuentran el tamaño de la población a estudiar el cual debe ser lo suficientemente grande para ser representativa.

Por ejemplo, si una población está formada por 1 millón de datos y se eligen solo 50, no se cumplirá con la representatividad.

Otro elemento a tener en cuenta y que se ha mencionado previamente es la aleatoriedad a la hora de seleccionar los datos de una muestra estadística; es decir, al azar. Si estos no se seleccionan de esta forma y son planificados se generaría un sesgo en la obtención de los mismos.

Si bien parece sencillo aplicar estos criterios, la profesionalidad y excelencia son fundamentales a la hora de trabajar con datos y muestras estadísticas. Por esta razón, estudiar una Maestría en Business Intellligence como la que ofrece UNIR Ecuador permite al alumno convertirse en un profesional estratégico listo para aplicar herramientas y conocimientos con los que dirigir un proyecto de business intelligence y generar valor añadido y decisiones efectivas. Además se aprende a gestionar información recabada de diversos sistemas y a identificar y aplicar las más recientes técnicas de visualización, tratamiento y análisis de datos para conseguir cambios en las empresas de la mano de una correcta transformación digital.