Poblaciones y muestras

En el campo de la estadística, los datos a menudo se colocan en uno de dos contextos: poblaciones y muestras. Una población incluye todas las observaciones individuales dentro del dominio del problema que se estudia. Una muestra es cualquier subconjunto de esa población. Por ejemplo, una población podría incluir a todos los estudiantes que asisten a una universidad específica. Una muestra de esa población incluiría a varios, pero no a todos, de esos estudiantes.

La distinción es importante porque, en muchos casos, no tendrá acceso a los datos de población. Todo se reduce al dominio del problema que se está estudiando. Si desea estimar la edad de los estudiantes en una universidad específica, es posible que tenga acceso a la población y no necesite una muestra. Pero, ¿qué pasaría si quisiera calcular la edad de los estudiantes universitarios en todo el país? El ámbito de su población se amplió considerablemente y puede que no sea factible adquirir realmente todos estos datos. Aquí es donde tomar una muestra de la población se vuelve importante. Idealmente, esta muestra (o múltiples muestras combinadas) será capaz de aproximarse a los patrones inherentes de toda la población.

Por ejemplo, la muestra podría incluir a todos los estudiantes de una universidad. Usted podría determinar la edad promedio de todos los estudiantes en esta muestra y luego usar ese resultado para sacar conclusiones sobre la edad promedio de los estudiantes universitarios en todo el país. No es un proceso perfectamente preciso, ya que la edad promedio de la muestra podría no ser la misma que la edad promedio de la población (suponiendo que pueda determinar esto). Aun así, los resultados de una muestra a menudo son lo suficientemente cercanos como para ser útiles para resolver el problema.

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