Una muestra representativa es el conjunto de observaciones realizadas sobre una población. Además, debe de tener el tamaño suficiente y las observaciones tienen que haber sido realizadas sobre todos aquellos elementos de la población que poseen ciertas particularidades.
Cuando una persona quiere realizar un estudio estadístico acerca de las características de una población, es necesario elaborar una muestra para trabajar sobre ella. En muchas ocasiones, es imposible recoger todos los datos de la población que va a ser estudiada. Por ello, se genera una muestra que simplifique el proceso.
El término que definimos en este artículo es muestra representativa. Un concepto muy importante en el mundo de la estadística, ya que no todas las muestras son válidas. Las únicas muestras que nos permitirán extraer conclusiones reales acerca de la población estudiada son aquellas que son representativas de la misma.
Características de una muestra representativa
Las muestras representativas deben contar con dos características principales.
¿Buscas un bróker de confianza?
Invierta en acciones, opciones, futuros, divisas, bonos y fondos de todo el mundo desde una sola plataforma unificada. Negocie acciones y opciones de EE. UU. las 24 horas del día.
1. Aleatoriedad
La primera de ellas es la aleatoriedad.
Tiene que incluir observaciones de todos aquellos elementos que poseen diferencias sustanciales entre sí pero que pertenecen a la misma población escogida para el estudio. Por ejemplo, si queremos saber cuánto se gastan de media los habitantes de un país cuando deciden adquirir un vehículo, no podemos encuestar solo a aquellos que compran Mercedes, Audi o BMW.
En este caso, nuestro estudio nos diría que la población se gasta mucho más dinero en coches de lo que realmente sucede. Debemos recopilar información de las diferentes marcas para poder realizar un estudio que nos aporte información realista de la situación.
2. Tamaño suficiente
En segundo lugar hay que tener en cuenta el tamaño de la muestra.
Junto a esto, también es importante recoger un número de datos lo suficientemente grande. En relación con el ejemplo anterior, si nuestra población (habitantes que han comprado un vehículo en el último año) es de 20.000 personas y solo le preguntamos a 10 personas, puede ocurrir lo siguiente. Si tres de ellas nos dicen que se han gastado más de 60.000$ en un coche, la media nos saldrá mucho más alta que si realizamos 4.000 consultas.
Si bien es cierto, en estadística a partir de 30 observaciones se considera como una muestra grande. Asimismo, es necesario analizar el tamaño adecuado para cada tipo de estudio.
Importancia de una muestra representativa
A la hora de realizar un estudio estadístico, antes de utilizar cualquier herramienta o realizar ningún cálculo es importante que los datos con los que se va a trabajar sean válidos y útiles para realizar el estudio. Por el contrario, el estudio no arrojará ninguna conclusión válida y realista.
Por tanto, como hemos mencionado anteriormente, es fundamental que la muestra represente realmente a la población que se está estudiando.
Ejemplo de muestra representativa
Supongamos que queremos conocer cuál es la red social más utilizada entre los jóvenes mexicanos con edades comprendidas entre los 14 y los 22 años. Para poder obtener una muestra representativa, no es suficiente con preguntar a los jóvenes de Ciudad de México.
En este sentido, necesitamos realizar encuestas en la mayoría de ciudades del país. Junto a esto, también tendremos que preguntar a jóvenes de todas las edades con las que vamos a trabajar en el estudio.
Imaginemos que decidimos preguntar solo a los jóvenes de 14 años cuál es su red social favorita. En este caso quizás la mayoría nos diga que es TikTok. En cambio, probablemente lo que tienen más de 16 años, utilicen principalmente Instagram.
Por tanto, debemos recoger datos de todos aquellos jóvenes que vamos a analizar en el estudio y además de diferentes zonas del país para elaborar una muestra estadística representativa.
