Muestra estadística

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Una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.

Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).

Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda la población porque el manejo de un menor número de datos provoca también menos errores en su manipulación.

El número de sujetos que componen la muestra suele ser inferior que el de la población, pero suficiente para que la estimación de los parámetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado. Para que el tamaño de la muestra sea idóneo es preciso recurrir a su cálculo.

[editar] Otras definiciones relacionadas

[editar] Espacio Muestral

Es el conjunto de todas las posibles muestras que se pueden extraer de una población mediante una determinada técnica de muestreo.

[editar] Parámetro

Valor como la media, varianza o una proporción, que describe a una población y puede ser estimado a partir de una muestra.

[editar] Estimación

Técnica para conocer el valor aproximado de un parámetro de la población.

[editar] Nivel de confianza

Medida de la bondad de una estimación.

[editar] Ventajas de la elección de una muestra

El estudio de muestras es preferible a los censos (o estudio de toda la población) por las siguientes razones:

La población es muy grande (en ocasiones, infinita, como ocurre en determinados experimentos aleatorios) y, por tanto, imposible de analizar en su totalidad.
Las características de la población varían si el estudio se prolonga demasiado tiempo.
Reducción de costes: al estudiar una pequeña parte de la población, los gastos de recogida y tratamiento de los datos serán menores que si los obtenemos del total de la población.
Rapidez: al reducir el tiempo de recogida y tratamiento de los datos, se consigue mayor rapidez.
Viabilidad: la elección de una muestra permite la realización de estudios que serían imposible hacerlo sobre el total de la población.
La población es suficientemente homogénea respecto a la característica medida, con lo cual resultaría inútil malgastar recursos en un análisis exhaustivo (por ejemplo, muestras sanguíneas).
El proceso de estudio es destructivo o es necesario consumir un artículo para extraer la muestra (ejemplos: vida media de una bombilla, carga soportada por una cuerda, precisión de un proyectil, etc.).