Muestreo (estadísticas)
En estadística , control de calidad y metodología de encuestas , el muestreo es la selección de un subconjunto (una muestra estadística ) de individuos dentro de una población estadística para estimar las características de toda la población. Los estadísticos intentan recolectar muestras que sean representativas de la población en cuestión. El muestreo tiene costos más bajos y una recopilación de datos más rápida que medir a toda la población y puede proporcionar información en los casos en que no es factible muestrear a toda una población.
Cada observación mide una o más propiedades (como peso, ubicación, color) de objetos o individuos independientes. En el muestreo de encuestas , se pueden aplicar ponderaciones a los datos para ajustar el diseño de la muestra, particularmente en el muestreo estratificado . [1] Los resultados de la teoría de la probabilidad y la teoría estadística se emplean para guiar la práctica. En la investigación comercial y médica, el muestreo se usa ampliamente para recopilar información sobre una población. [2] El muestreo de aceptación se utiliza para determinar si un lote de producción de material cumple con las especificaciones vigentes .
La práctica estadística exitosa se basa en la definición del problema enfocado. En el muestreo, esto incluye definir la " población " de la que se extrae nuestra muestra. Una población se puede definir como la inclusión de todas las personas o elementos con la característica que se desea comprender. Debido a que muy rara vez hay suficiente tiempo o dinero para recopilar información de todos o de todo en una población, el objetivo se convierte en encontrar una muestra representativa (o subconjunto) de esa población.
A veces, lo que define a una población es obvio. Por ejemplo, un fabricante debe decidir si un lote de material de producción tiene la calidad suficiente para entregarlo al cliente, o si debe ser sentenciado a chatarra o reelaboración debido a la mala calidad. En este caso, el lote es la población.
Aunque la población de interés a menudo consta de objetos físicos, a veces es necesario muestrear en el tiempo, el espacio o alguna combinación de estas dimensiones. Por ejemplo, una investigación sobre el personal de un supermercado podría examinar la longitud de la línea de pago en varios momentos, o un estudio sobre pingüinos en peligro de extinción podría tener como objetivo comprender su uso de varios lugares de caza a lo largo del tiempo. Para la dimensión temporal, el enfoque puede estar en períodos u ocasiones discretas.
En otros casos, la 'población' examinada puede ser incluso menos tangible. Por ejemplo, Joseph Jagger estudió el comportamiento de las ruedas de la ruleta en un casino de Montecarlo y lo utilizó para identificar una rueda sesgada. En este caso, la 'población' que Jagger quería investigar era el comportamiento general de la rueda (es decir, la distribución de probabilidad de sus resultados en un número infinito de pruebas), mientras que su 'muestra' se formó a partir de los resultados observados en esa rueda. Surgen consideraciones similares cuando se toman medidas repetidas de alguna característica física como la conductividad eléctrica del cobre .
