Conceptos Fundamentales de Estadística: Universo, Población, Muestra y Muestreo

Universo Estadístico

El universo estadístico es el nombre específico que recibe, particularmente en la investigación social, la operación dentro de la delimitación del campo de investigación que tiene por objeto la determinación del conjunto de unidades de observación que van a ser investigadas.

Diferencias entre Universo y Población Estadística

Es crucial distinguir entre ambos conceptos. El universo se define como un conjunto de elementos que poseen características comunes, apreciables y susceptibles de ser medidas. Por otro lado, la población estadística es un conjunto de todas las mediciones u observaciones realizadas sobre una o varias de las características de los elementos del universo. Esta última hace referencia a toda la población a la que queremos extender las conclusiones obtenidas de una muestra.

Muestra Estadística

En estadística, una muestra estadística es un subconjunto de casos o individuos extraídos de una población estadística.

Características de la Muestra

• La muestra debe ser representativa de la población de estudio. Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo adecuada.
• El número de sujetos que componen la muestra suele ser inferior al 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.
• El conjunto de individuos de la muestra son los sujetos realmente estudiados.

Tipos de Muestreo

Los tipos de muestreo pueden dividirse en dos grandes grupos (aunque el texto solo detalla uno de ellos).

Métodos de Muestreo Probabilístico

Los métodos de muestreo probabilístico son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad, donde cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado.

• Muestreo Aleatorio Simple

  Se caracteriza porque cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser escogido para formar parte de la muestra.

• Muestreo Aleatorio Sistemático

  Es muy similar al muestreo aleatorio simple. La diferencia radica en que, en este tipo de muestreo, se divide el total de la población de estudio entre el tamaño de la muestra, obteniendo una constante de muestreo (k), que se utiliza para seleccionar los elementos a intervalos regulares.

• Muestreo Aleatorio Estratificado

  La población de estudio se divide en subgrupos o estratos homogéneos, escogiendo, posteriormente, una muestra al azar de cada estrato para asegurar la representatividad de cada grupo.

• Muestreo en Etapas Múltiples

  Consiste en empezar a muestrear por algo que no constituye directamente el objeto de la investigación (unidades primarias), y obtener una muestra dentro de cada una de ellas (unidades secundarias), y así sucesivamente si se requieren más etapas.