Definicion de Patrón: ¿Qué significa en estadísticas, tipos y ejemplos?
Un patrón en estadísticas se refiere a la repetición de ciertos valores o características en un conjunto de datos. Puede manifestarse de diferentes formas, como secuencias, tendencias o fluctuaciones. Por ejemplo, en una serie de tiempo, el patrón puede ser una tendencia creciente o fluctuaciones cíclicas.
¿Qué es una muestra?
Una muestra es una versión más pequeña y controlada de un grupo más grande. Es un subconjunto que contiene características de una población más grande. Las muestras se utilizan en pruebas estadísticas cuando los tamaños de población son demasiado grandes para que la prueba incluya todos los miembros u observaciones posibles. La muestra debe ser representativa de la población en su conjunto y no reflejar sesgos sobre ningún atributo en particular.
Los investigadores y estadísticos utilizan varios métodos de muestreo, cada uno con sus propias ventajas y desventajas.
Resultados clave
- En estadística, una muestra es un subgrupo analítico de una población más grande.
- El uso de muestras permite a los investigadores realizar estudios de una manera más controlada por los datos y de manera oportuna.
- Las muestras aleatorias no tienen mucho sesgo si son lo suficientemente grandes, pero construir una muestra de este tipo puede resultar costoso y llevar mucho tiempo.
- En el muestreo aleatorio simple, todos los elementos de la población son idénticos, mientras que el muestreo aleatorio estratificado divide a toda la población en grupos más pequeños.
Comprender los patrones
Una muestra es un número insesgado de observaciones extraídas de una población. En pocas palabras, una población es el número total de observaciones (es decir, individuos, animales, objetos, datos, etc.) contenidas en un grupo o contexto determinado. En otras palabras, una muestra es un subconjunto, parte o porción de todo el grupo y actúa como un subconjunto de la población. Las muestras se utilizan en una variedad de entornos de investigación. Científicos, especialistas en marketing, agencias gubernamentales, economistas y grupos de investigación se encuentran entre quienes utilizan muestras para sus investigaciones y mediciones.
Utilizar poblaciones enteras para la investigación plantea desafíos. Los investigadores pueden tener dificultades para lograr un acceso rápido a todas las poblaciones. Y debido a la naturaleza de algunos estudios, los investigadores pueden tener dificultades para obtener los resultados que necesitan de manera oportuna. Por eso se utilizan muestras de personas. Utilizar menos personas, representativas de toda la población, aún puede producir resultados confiables y al mismo tiempo reducir tiempo y recursos.
Las muestras utilizadas por los investigadores deben parecerse a la población en general para que se puedan sacar conclusiones o predicciones precisas. Todos los participantes de la muestra deben tener las mismas características y cualidades. Entonces, si el estudio se trata de estudiantes varones de primer año de universidad, la muestra debe ser un pequeño porcentaje de hombres que se ajusten a esa descripción. Del mismo modo, si un equipo de investigación está realizando un estudio sobre los patrones de sueño de mujeres solteras mayores de 50 años, la muestra debe incluir solo mujeres de ese grupo demográfico.
Consideraciones Especiales
Considere un grupo de investigadores académicos que quieren saber cuántos estudiantes estudiaron para el examen CFA en menos de 40 horas y aún así lo aprobaron. Dado que más de 200.000 personas en todo el mundo realizan el examen cada año, llegar a todos los participantes requerirá una inversión de tiempo y recursos.
De hecho, cuando se recopilen y analicen los datos de población, habrán pasado un par de años, lo que hará que el análisis sea inútil ya que habrá surgido una nueva población. En cambio, los investigadores pueden tomar una muestra de la población y obtener datos de esa muestra.
Para obtener una muestra insesgada, la muestra debe ser aleatoria de modo que cada miembro de la población tenga la misma y probable probabilidad de ser agregado al grupo de muestra. Esto es similar a una lotería y es la base del muestreo aleatorio simple.
Para un muestreo insesgado, la muestra debe ser aleatoria para que cada miembro de la población tenga las mismas posibilidades de ser agregado al grupo.
Tipos de muestreo
Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple es ideal si todos los elementos de la población son idénticos. Si a los investigadores no les importa si su muestra es exclusivamente masculina o femenina, o una combinación de ambos sexos de una forma u otra, el muestreo aleatorio simple puede ser un buen método de selección.
Digamos que 200.000 personas realizaron el examen CFA en 2021, de las cuales el 40% eran mujeres y el 60% hombres. Por lo tanto, una muestra aleatoria extraída de la población incluiría 400 mujeres y 600 hombres, para un total de 1000 examinados.
Pero ¿qué pasa cuando es importante saber la proporción de hombres y mujeres que aprueban el examen después de estudiar menos de 40 horas? En este caso, es preferible el muestreo aleatorio estratificado al muestreo aleatorio simple.
Muestreo aleatorio estratificado
Este tipo de muestreo, también llamado muestreo aleatorio proporcional o muestreo aleatorio por cuotas, divide a toda la población en grupos más pequeños. Estos se conocen como estratos. Las personas dentro de estos estratos tienen características similares.
¿Qué pasaría si la edad fuera un factor importante que los investigadores quisieran incluir en sus datos? Utilizando un método de muestreo aleatorio estratificado, podrían crear capas o estratos para cada grupo de edad. La muestra de cada estrato debe ser aleatoria para que todos los miembros del grupo tengan una probabilidad probable de ser incluidos en la muestra. Por ejemplo, dos participantes, Alex y David, tienen 22 y 24 años, respectivamente. La selección selectiva no puede favorecer a uno sobre el otro basándose en ningún mecanismo de preferencia. Ambos deberían tener las mismas posibilidades de ser seleccionados de su grupo de edad. Los estratos podrían verse así:
| Estratos (Edad) | Población | Número a incluir en la muestra |
|---|---|---|
| 20-24 | 30.000 | 150 |
| 25-29 | 70.000 | 350 |
| 30-34 | 40.000 | 200 |
| 35-39 | 30.000 | 150 |
| 40-44 | 20.000 | 100 |
| >44 | 10.000 | 50 |
| General | 200.000 | 1000 |
A partir de la tabla, la población se dividió en grupos de edad. Por ejemplo, en 2021, 30.000 personas de entre 20 y 24 años realizaron el examen CFA. Utilizando la misma proporción, el grupo de muestra tendría (30 000 ÷ 200 000) × 1000 = 150 examinados incluidos en ese grupo. Alex o David, o ambos o ninguno, pueden incluirse en la muestra aleatoria de 150 examinados.
Hay muchas más capas que se pueden compilar al decidir el tamaño de la muestra. Algunos investigadores pueden incluir las responsabilidades laborales, los países, el estado civil, etc. de los examinados al decidir cómo seleccionar una muestra.
Ejemplos de muestras
En 2021, la población mundial era de casi 7.900 millones de habitantes, de los cuales el 49,6% eran mujeres y el 50% hombres. La población total de un país determinado también puede ser el tamaño de la población. El número total de estudiantes en una ciudad se puede tomar como población, y el número total de perros en la ciudad también es la población. Se pueden tomar muestras de estas poblaciones con fines de investigación.
Siguiendo nuestro ejemplo con el examen CFA, los investigadores podrían tomar una muestra de 1.000 examinados CFA de un total de 200.000 examinados (la población) y analizar los datos necesarios sobre ese número. El promedio de esta muestra se utilizará para estimar el número promedio de examinados CFA, incluso si estudiaron menos de 40 horas.
El grupo de muestra tomado no debe estar sesgado. Esto significa que si la media muestral de 1.000 examinados CFA es 50, entonces la media muestral de 200.000 examinados también debería ser aproximadamente 50.
¿Por qué los analistas utilizan muestras en lugar de mediciones de población?
A menudo, la población es demasiado grande o extensa para medir a cada miembro, y medir a cada miembro sería costoso y consumiría mucho tiempo. El muestreo permite hacer inferencias sobre una población utilizando métodos estadísticos.
¿Qué es el muestreo aleatorio simple?
Este método de muestreo utiliza encuestados o puntos de datos que se seleccionan al azar de una gran parte de la población. Si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, el muestreo aleatorio elimina el sesgo.
¿Por qué las muestras aleatorias nos permiten sacar conclusiones?
¿Qué tamaño de muestra necesitas?
Esto dependerá del tamaño de la población y del tipo de análisis que desee realizar (por ejemplo, qué intervalos de confianza utilice). El análisis de potencia es un método para estimar matemáticamente el tamaño de muestra más pequeño necesario según sus necesidades. Otra regla general es que la muestra debe ser lo suficientemente grande, pero no más del 10% del tamaño de la población.
Preguntas Frecuentes
1. ¿Qué es una muestra?
Una muestra es una versión más pequeña y controlada de un grupo más grande. Es un subconjunto que contiene características de una población más grande. Las muestras se utilizan en pruebas estadísticas cuando los tamaños de población son demasiado grandes para que la prueba incluya todos los miembros u observaciones posibles.
2. ¿Por qué los analistas utilizan muestras en lugar de mediciones de población?
A menudo, la población es demasiado grande o extensa para medir a cada miembro, y medir a cada miembro sería costoso y consumiría mucho tiempo. El muestreo permite hacer inferencias sobre una población utilizando métodos estadísticos.
3. ¿Qué es el muestreo aleatorio simple?
El muestreo aleatorio simple es un método de muestreo que utiliza encuestados o puntos de datos seleccionados al azar de una gran parte de la población. Si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, el muestreo aleatorio elimina el sesgo.
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