Población y muestra

Población

También llamada universo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. 

Muestra

Es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística. En diversas aplicaciones interesa que una muestra sea una muestra representativa y para ello debe escogerse una técnica de muestreo adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada. La muestra es por lo tanto el grupo al que se le aplican las pruebas.

1. Tamaño de muestra:

Es el número de sujetos que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.

2. Tipos de muestra:

• Muestreo de conveniencia o por selección intencionada: aquí la muestra similar al universo objetivo es seleccionada a partir de métodos no aleatorios. La representatividad de dicha muestra es determinada por el investigador de manera subjetiva. Por funcionar de esta manera, las muestras suelen tener sesgos, por lo que lo ideal es recurrir a esta técnica cuando no quede ninguna otra alternativa.

• Muestreo aleatorio: en este todos los elementos que lo componen tienen exactamente la misma posibilidad de ser elegidos. Estos elementos son seleccionados de forma azarosa por medio de números aleatorios. Existen distintas formas de realizar el muestreo aleatorio, entre ellas:

Muestreo aleatorio simple: este método es muy simple y se caracteriza por la extracción de los individuos de una lista de forma azarosa. Cuando el universo es muy numeroso y complejo, no suele resultar eficaz.

• Muestreo sistemático: en este caso, el primer individuo se extrae al azar y a partir de este se elige, a intervalos constantes, el resto. Este método resulta más sencillo que el muestreo aleatorio simple y además no precisa de un listado elaborado para seleccionar a los individuos. Si bien el muestreo sistemático es aplicable a la mayoría de los casos, se debe tener en cuenta que la característica que se esté estudiando no posea una periodicidad igual a la del muestreo.

• Muestreo aleatorio estratificado: para realizar este muestreo se debe dividir a la población en grupos de acuerdo a un carácter específico y luego, cada uno de estos grupos es muestreado aleatoriamente, obteniendo así una parte que sea proporcional a la muestra. Estos muestreos son útiles cuando la característica que determina la división de la población está relacionada con la variable que quiera estudiarse.

• Muestreo aleatorio por conglomerados: aquí, la población es dividida en grupos que posean características similares entre ellos. Luego de realizar esto, algunos grupos son analizados completamente dejando de lado al resto.

• Muestreo mixto: en este caso se utilizan al menos dos de los métodos mencionados anteriormente. Esto ocurre cuando la población a estudiar es sumamente compleja, por lo que la aplicación de un solo método resultaría difícil o resultaría ineficiente.

Variables y escalas de medición

Variables

Es un aspecto, factor o dimensión de un fenómeno, que tiene como característica asumir distintos valores (cuantitativos y cualitativos), siendo esta la relación causa efecto de dos o más factores.

Para poder medirla se es necesario hacer varias determinaciones de sus valores.

Se valida con el conocimiento y el análisis pleno de los antecedentes bibliográficos.

Existen diferentes tipos de variables.

1. Variables cualitativas: Es el resultado de un proceso que categoriza o describe un elemento de una población.

• Variable cualitativa nominal: Caracterizada por categorías de eventos mutuamente excluyentes y no es posible establecer relaciones de orden entre las categorías (denotan atributos o características únicas). Ejemplos. Nacionalidad, edad, sexo, ect.

• Variable cualitativa ordinal: Se caracteriza por una relación de orden dentro de las categorías como de menor a mayor, de peor a mejor (denota un orden). Ejemplos. Primero, segundo, tercero, crónico, agudo, etc.

2. Variable cuantitativa: Es el resultado de un proceso que cuantifica, es decir, que cuenta o mide.

• Variable cuantitativa discreta: Es un dato que se expresa numéricamente en enteros (conteo).
• Variable cuantitativa continua: Es un dato que se expresa numéricamente en fracciones (medición).

3. Variable independiente: Es la que se representa como la causa y condición de la variable dependiente. Es manipulada por el investigador. Ejemplo. Dosis de un medicamento

4. Variable dependiente: Es la variable que se presenta como consecuencia de una variable antecedente, generalmente la independiente. Ejemplo. Duración del efecto de un medicamento

Escalas de medición

Diseño estadístico

Estadística

Disciplina que se ocupa del procesamiento de datos numéricos, utilizada en la recolección, elaboración, análisis e interpretación de datos.

La estadística se va a dividir en 2:

• Estadística descriptiva o deductiva

Es un instrumento para describir un fenómeno y se auxilia con elementos numéricos (porcentajes, medidas de tendencia central y  de dispersión, etc.) tablas de serie y frecuencias, gráficas, figuras y procedimientos matemáticos.

• Estadística inferencial

Como un conjunto de modelos matemáticos, similan algunos fenómenos de la realidad y apoyados en las leyes de la probabilidad, auxilian al investigador para obtener conclusiones sobre la población, a partir de la información de una muestra.