A menudo, los investigadores están interesados en responder alguna pregunta sobre una población, como:
- ¿Cuál es la altura media de los estudiantes en una determinada escuela?
- ¿Cuál es el ingreso familiar medio en una ciudad determinada?
- ¿Cuál es el promedio de pies cuadrados de las casas en un país determinado?
- ¿Qué proporción de residentes en un determinado condado apoyan una determinada ley?
La población objetivo es la colección completa de elementos que interesan a los investigadores.
Dado que a menudo lleva demasiado tiempo y es costoso recopilar datos sobre cada individuo en una población objetivo, los investigadores tomarán una muestra de la población objetivo, que es simplemente un subconjunto de la población.
La lista de elementos de los que se obtiene una muestra se conoce como marco muestral . Idealmente, el marco muestral será exactamente igual al de la población objetivo, pero esto rara vez es el caso en la práctica.
Ejemplo de marco de muestreo
Suponga que los investigadores están interesados en estimar la proporción de residentes mayores de 18 años en un determinado condado que apoyan una determinada ley.
La población objetivo incluye a todos los residentes de la ciudad mayores de 18 años. Para simplificar, supongamos que la ciudad contiene 100.000 de esos residentes.
Idealmente, nuestro marco de muestreo contendría a todos los 100.000 residentes de este tipo para poder obtener una muestra que sea representativa de la población objetivo. Sin embargo, en realidad, nuestro marco de muestreo por lo general no coincide perfectamente con nuestra población objetivo por una lista de razones que incluyen:
- Es posible que algunos residentes se hayan mudado desde el censo más reciente.
- Es posible que algunos residentes hayan cumplido 18 años desde el censo más reciente.
- Es posible que la ciudad no tenga información completa sobre cada residente.
- Es posible que la ciudad no tenga los medios para comunicarse con ciertos residentes.
Por esta razón, es probable que nuestro marco de muestreo (la lista de residentes mayores de 18 años sobre los que podemos obtener información) no coincida perfectamente con nuestra población objetivo.
Por lo tanto, cuando vamos a recolectar una muestra aleatoria de residentes para encuestar, es poco probable que nuestra muestra sea perfectamente representativa de la población objetivo. Esto se conoce como error del marco de muestreo .
Si bien normalmente es imposible obtener un marco de muestreo que coincida perfectamente con la población objetivo, los investigadores a menudo intentan que el marco muestral sea lo más similar posible a la población objetivo.
Por lo tanto, cuando utilizan datos de la muestra para hacer inferencias sobre la población objetivo, pueden estar razonablemente seguros de que sus inferencias serán verdaderas.
Recursos adicionales
¿Qué es una muestra representativa y por qué es importante?
Estadística descriptiva vs estadística inferencial: ¿Cuál es la diferencia?
Tipos de métodos de muestreo (con ejemplos)
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
