¿Qué es una muestra representativa?
Una muestra representativa es un subconjunto de una población que busca reflejar con precisión las características del grupo más grande. Por ejemplo, una clase de 30 estudiantes con 15 niños y 15 niñas podría generar una muestra representativa que podría incluir seis estudiantes: tres niños y tres niñas. Las muestras son útiles en el análisis estadístico cuando los tamaños de población son grandes 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 se puede utilizar para obtener información y observaciones sobre un grupo de población objetivo.
- Una muestra representativa es un pequeño subconjunto que busca reflejar proporcionalmente 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.
Comprender la muestra representativa
El muestreo se utiliza en metodologías de análisis estadístico para obtener información y observaciones sobre un grupo de población. Los estadísticos pueden usar una variedad de métodos de muestreo para construir muestras que busquen alcanzar las metas de sus estudios de investigación. Las muestras representativas son un tipo de método de muestreo. Este método utiliza un muestreo aleatorio estratificado para identificar sus componentes. Otros métodos pueden incluir el muestreo aleatorio y el muestreo sistemático.
Una muestra representativa trata de elegir componentes que coincidan con las características clave de toda la población en estudio.
Los estadísticos pueden elegir las características representativas que creen que mejor se ajustan a sus objetivos de investigación. Normalmente, las características de la muestra representativa se centran en categorías demográficas. Algunos ejemplos de características clave pueden incluir el género, la edad, el nivel educativo, el nivel socioeconómico y el estado civil. En general, cuanto mayor sea la población encuestada, más características se pueden tener en cuenta.
Tipos de métodos de muestreo
La elección de un método de muestreo puede depender de una variedad de factores. Las muestras representativas suelen ser una opción ideal para el análisis de muestreo porque se espera que proporcionen información y observaciones que se alineen estrechamente con todo el grupo de población.
Cuando una muestra no es representativa, puede denominarse muestra aleatoria. Si bien el muestreo aleatorio es un enfoque de muestreo simplificado, conlleva un mayor riesgo de error de muestreo que puede generar resultados incorrectos o estrategias que pueden ser costosas. El muestreo aleatorio puede elegir sus componentes de forma completamente aleatoria, como elegir nombres al azar de una lista. Usando el ejemplo del salón de clases, una muestra aleatoria podría incluir 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 cada quinta persona de una lista de población para recolectar una muestra. Si bien este método adopta un enfoque sistemático, aún es probable que resulte en 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 analiza las características de un grupo de población y divide la población en lo que se conoce como estratos. Dividir la población en estratos ayuda a un analista a seleccionar fácilmente el número apropiado de individuos de cada estrato en función de las proporciones de la población. Si bien este método requiere más tiempo y, a menudo, es más costoso, ya que requiere más información inicial, la información obtenida suele ser de mayor calidad.
Consideraciones Especiales
Por lo general, se espera que una muestra representativa proporcione la mejor recopilación de resultados. Las muestras representativas son conocidas por recopilar hallazgos, ideas y observaciones en las que se puede confiar con confianza como una representación de la población más grande estudiada. Por lo tanto, el muestreo representativo suele ser el mejor método para estudios de marketing o psicología.
Si bien las muestras representativas suelen ser el método de muestreo preferido, tienen algunas barreras. A menudo, no es práctico en términos de tiempo, presupuesto y esfuerzo recopilar los datos necesarios para construir una muestra representativa. Mediante el muestreo aleatorio estratificado, los investigadores deben identificar características, dividir la población en estratos y elegir proporcionalmente a los individuos para la muestra representativa.
En general, cuanto mayor sea la población objetivo a estudiar, más difícil puede ser el muestreo representativo. Este método puede ser especialmente difícil para una población extremadamente grande, como todo un país o una raza. Cuando se trata de grandes poblaciones, también puede ser difícil lograr que participen los miembros deseados. Por ejemplo, las personas que están demasiado ocupadas para participar estarán subrepresentadas en la muestra representativa. Comprender los pros y los contras tanto del muestreo representativo como del muestreo aleatorio puede ayudar a los investigadores a seleccionar el mejor enfoque para su estudio específico.