Definición de Muestra aleatoria simple – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico
Resume de la forma mas breve posible la definición técnica de este títuloMuestra aleatoria simple – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico
Formalmente, la definición anterior define una muestra aleatoria simple. Ahora, de hecho, el concepto se puede definir de manera más simple. Por supuesto, para comprender correctamente el concepto de una muestra aleatoria simple, es importante definirlo con precisión.
Dado que la definición formal es compleja, iremos desglosando gradualmente cada una de las partes de la definición.
Concepto de muestreo aleatorio simple paso a paso
Entonces, antes que nada, debemos tener en cuenta que una muestra aleatoria simple es una muestra. Como muestra, se obtiene de una variable aleatoria. Llamamos a esta variable aleatoria X. Un ejemplo de una variable aleatoria sería una calificación de matemáticas de la escuela secundaria. Así, la primera parte de la definición es clara. Una muestra aleatoria simple es una muestra extraída de cualquier variable aleatoria.
La segunda parte de la definición es más compleja. En primer lugar, los conceptos de «azar independiente e igualmente distribuido». El concepto de aleatorio significa aleatorio. Dado que la muestra se obtuvo aleatoriamente, por lo tanto, las variables son aleatorias. El concepto de independiente se refiere al hecho de que los datos recibidos no están relacionados entre sí. En otras palabras, la selección de un dato dado no depende de los datos seleccionados antes o de los que serán seleccionados después. Finalmente, la misma distribución se refiere al hecho de que la distribución estadística es la misma.
En resumen, tenemos que una muestra aleatoria simple es una muestra completamente aleatoria. De manera que los datos que componen la muestra no están relacionados entre sí y heredan las características de la variable aleatoria general X.
¿Por qué es tan importante el concepto de muestreo aleatorio simple?
Cuando queremos explorar ciertas características de un conjunto de datos, la calidad de la muestra es fundamental. Para que las cifras calculadas, y por tanto las conclusiones del estudio, sean fiables, debemos disponer de una muestra denominada representativa. Es decir, una muestra que refleje adecuadamente las características de la población general.
Una de las principales características de una muestra representativa es su aleatoriedad. Por tanto, conocer el concepto de muestra aleatoria simple es vital para que nuestra investigación tenga validez en la comunidad científica.
Un ejemplo de una muestra aleatoria simple
Supongamos que queremos realizar un estudio de los salarios mensuales de los ciudadanos de un país. Nuestra variable aleatoria será el salario mensual de la gente del pueblo.
El concepto de muestreo surge de la imposibilidad de entrevistar a todos los ciudadanos de un país sin excepción. Esto requerirá mucho tiempo o grandes recursos financieros. Entonces, en lugar de preguntarle a 50 millones de personas, decidimos preguntarle a 50,000 personas.
Una vez que hemos definido la variable con la que vamos a trabajar y el conjunto de datos, es el momento de empezar a obtener la muestra. Existe una extensa literatura sobre la correcta preparación de muestras. Pero, dado que el propósito de esta definición es un acercamiento simple a este concepto, no entraremos en detalles.
Simplificando mucho, por regla general tendremos dos opciones. Pregunta a los ciudadanos de forma completamente aleatoria o elige un proceso de selección. Para que una muestra cumpla con el criterio de «aleatoriedad», debemos hacerla completamente aleatoria. No podemos seleccionar ciudades, distritos, distritos o cualquier otra cosa.
Si elegimos conscientemente el proceso de selección, es probable que nuestra muestra esté sesgada. Lo correcto sería utilizar una herramienta que extraiga los nombres de los ciudadanos de forma aleatoria.
Una vez que tenemos una muestra aleatoria simple, es hora de trabajar con los datos. Es decir, sacar una conclusión estadística. Este hallazgo estadístico nos permitirá sacar conclusiones del estudio. Por ejemplo, afirmaciones como: «el salario medio mensual en España es de 1200 euros» o «sólo el 5% de los ciudadanos con el salario más alto ganan el equivalente al 30% de los más pobres».
Todo esto está sujeto a error, por supuesto. Pero la inferencia estadística se encargará de eso.
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