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• Julio Peña

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UNIVERSO. En estadística es el nombre especifico que recibe particularmente la investigación social la operación dentro de la delimitación del campo de investigación que tienen por objeto la determinación del conjunto de unidades de observaciones del conjunto de unidades de observación que van a ser investigadas. Para muchos investigadores él termino universo y población son sinónima. En general, el universo es la totalidad de elementos o características que conforman el ámbito de un estudio o investigación. POBLACIÓN. En estadística el concepto de población va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. En términos estadísticos, población es un conjunto finito o infinito de personas, animales o cosas que presentan características comunes, sobre los cuales se quiere efectuar un estudio determinado. En otras palabras, la población se define como la totalidad de los valores posibles (mediciones o conteos) de una característica particular de un grupo especificado de personas, animales o cosas que se desean estudiar en un momento determinado. “Una población es un conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones”. Levin & Rubin (1996). “Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común”. Cadenas (1974).

El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de investigación estadística y en nuestro caso social, y este tamaño vienen dado por el número de elementos que constituyen la población, según el número de elementos la población puede ser finita o infinita. Cuando el número de elementos que integra la población es muy grande, se puede considerar a esta como una población infinita, por ejemplo; el conjunto de todos los números positivos. Una población finita es aquella que está formada por un limitado número de elementos, por ejemplo; el número de habitantes de una comarca. Cuando la población es muy grande, es obvio que la observación y/o medición de todos los elementos se multiplica la complejidad, en cuanto al trabajo, tiempo y costos necesarios para hacerlo. Para solucionar este inconveniente se utiliza una muestra estadística. MUESTRA. Un subconjunto cualquiera de la población . Para que la muestra nos sirva para extraer conclusiones sobre la población deber ser representativa , lo que se consigue seleccionando sus elementos al azar , lo que da lugar a una muestra aleatoria. Es una parte o porción extraída de un conjunto por métodos que permiten considerarla como representativa del mismo. Entonces, una muestra no es más que una parte de la población que sirve para representarla. La muestra

debe obtenerse de la población que se desea estudiar; una muestra debe ser definida sobre la base de la población determinada, y las conclusiones que se obtengan de dicha muestra sólo podrán referirse a la población en referencia. MUESTREO. Procedimiento para la obtención de una muestra, el muestreo como se dijo es el proceso de obtención de la muestra. Puede ser probabilístico y no probabilístico. Hablamos de un muestreo probabilístico cuando los integrantes de la muestra se escogen al azar y por lo tanto, puede calcularse con antelación la probabilidad de obtener cada una de las muestras que pueden formarse de esa población o la probabilidad que tiene cada elemento de la población de ser incluido en la muestra.

PARÁMETROS. Es una función establecida sobre los valores numéricos de una comunidad. Se trata, por lo tanto, de una cifra representativa que permite modelizar un plano real. La utilidad de los parámetros estadísticos se encuentra ante la dificultad para manipular un elevado número de datos individuales de una misma sociedad. Este tipo de parámetros permite obtener un panorama general de la población y llevar a cabo comparaciones y predicciones. El parámetro al dato se considera como imprescindible y orientativo para lograr evaluar o valorar una determinada situación. A partir de un parámetro, una cierta circunstancia puede comprenderse o ubicarse en perspectiva, los mismos suelen representarse con letras griegas. El valor de un parámetro poblacional es un valor fijo en un momento dado. Ejemplo: La media Aritmética = m (miu), La desviación Típica = s, (Sigma) etcétera. Por dar otros ejemplos concretos: “Si nos basamos en los parámetros habituales, resultará imposible comprender esta situación”, “El paciente está evolucionando de acuerdo a los parámetros esperados”, “Estamos investigando pero no hay parámetros que nos permitan establecer una relación con el caso anterior”, “La actuación del equipo en el torneo local es el mejor parámetro para realizar un pronóstico sobre su participación en el campeonato mundial”. SENSO Es un conjunto de valores numéricos que tienen relación significativa entre sí. Los mismos pueden ser comparados, analizados e interpretados en una investigación cualquiera. Se puede afirmar que son las expresiones numéricas obtenidas como consecuencia de observar un individuo de la población; por lo tanto, son las características que se han tomado en cuenta de cualquiera población para una investigación determinada. Estos números que representan las modalidades de las variables. Por ejemplo, el 1 puede representar la modalidad “Mujer”, el 6.3 representa una de las magnitudes que podemos registrar en la variable “grado de conocimiento de las técnicas estadísticas”. Los datos pueden ser clasificados según diferentes criterios, uno de los cuales se basa en las modalidades que presentan: Se dirá que son datos dicotómicos los que provienen de variables que

solo admiten dos modalidades (por ejemplo la variable “género”), son datos dicotomizados aquellos que presentan dos categorías pero provienen de variables con más de dos modalidades (por ejemplo datos con valores 1 y 0 que representan aprobado y suspenso).

Población y muestra Población se refiere al universo, conjunto o totalidad de elementos sobre los que se investiga o hacen estudios. Muestra es una parte o subconjunto de elementos que se seleccionan previamente de una población para realizar un estudio. Normalmente se selecciona la muestra de una población para su estudio, debido a que estudiar a todos los elementos de una población resultaría muy extenso y poco práctico.

Población

Universo de elementos que Selección de una parte de la población que se va a se van a estudiar. ser sujeto de estudio.

Definición

Se puede clasificar segúnla cantidad de individuos que la conforman.   Posee variables estadísticas.  Características 

Forma parte de la población: debería comprender entre 5% y 10% para ser más efectiva. Los elementos deben ser aleatorios. Debe ser representativa de la población.

Analizar los datos recabados referentes a las características comunes que Estudiar el comportamiento, características, comparten los elementos gustos o propiedades de una parte representativa con diversos propósitos. de la población.

Objetivos   

Ejemplos

Muestra

Las personas que habitan un Para el estudio del desempeño de los estudiantes país. de cinco universidades de una ciudad en una La cantidad de carros en materia específica, se toma como muestra a 500 una ciudad. estudiantes aleatoriamente (100 de cada Los estudiantes de un país. institución) que estén cursando el mismo nivel para que la muestra sea representativa.

¿Qué es población? La población estadística, también conocida como universo, es el conjunto o la totalidad de elementos que se van a estudiar. Los elementos de una población lo conforman cada uno de los individuos asociados, debido a que comparten alguna característica en común. La población estadística puede ser un conjunto de personas, lugares o cosas reales. Por ejemplo, los adolescentes de un pueblo o los usos posibles del azúcar en recetas de cocina. Al ser muy complicado realizar un estudio con todos los elementos que conforman una población, sobre todo si es considerada una población infinita, se toma una muestra representativa de la misma para realizar los estudios.

Tipos de poblaciones La población se puede clasificar de la siguiente manera según la cantidad de individuos que la conforme: 



 

Población finita: es aquella que se puede contar y se pueden estudiar con mayor facilidad a sus integrantes. Por ejemplo, la cantidad de personas inscritas en un gimnasio. Población infinita: son inmensas poblaciones donde se hace muy difícil contabilizar a sus integrantes, por lo que suele tomarse en cuenta solo una porción de ella a la hora de realizar un estudio, seleccionando así una muestra. Por ejemplo, la cantidad de granos de arena en una playa. Población real: son grupos de integrantes tangibles. Por ejemplo, la cantidad de animales en un zoológico. Población hipotética: son poblaciones posibles que pueden ser estudiadas ante una eventualidad. Por ejemplo, la cantidad de nacimientos de bebés prematuros.

¿Qué es muestra? La muestra es una parte representativa de una población donde sus elementos comparten características comunes o similares. Se utiliza para estudiar a la población de una forma más factible, debido a que se puede contabilizar fácilmente. Cuando se va a realizar algún estudio sobre el comportamiento, propiedades o gustos del total de una población específica, se suelen extraer muestras.

Estos estudios que se realizan a las muestras sirven para crear normas o directrices que permitirán tomar acciones o simplemente conocer más a la población estudiada. El muestreo es una herramienta de investigación que, al ser utilizada adecuadamente, permite obtener conclusiones específicas y evitar resultados sesgados. Las principales ventajas de usar las muestras es la reducción de costos, pues disminuye los elementos a estudiar y se puede realizar en menor tiempo. Los factores más importantes a la hora de hacer un muestreo son la representatividad, para que los elementos posean cualidades comunes según sea el propósito, y la aleatoriedad al momento de seleccionar los elementos para evitar una muestra viciada.

Tipos de muestras Existen diferentes tipos de técnicas para conformar una muestra. MUESTREO ALEATORIO Es una técnica que ofrece la misma posibilidad a los elementos de ser seleccionados, por ser tomados al azar. Los tipos de muestreo aleatorio son:   



Muestreo aleatorio simple: los elementos se eligen de una lista al azar. Funciona más eficazmente cuando el universo es reducido y homogéneo. Muestreo sistemático: el primer elemento se elige al azar y luego se escogen a intervalos constantes los elementos restantes. Muestreo estratificado: se realiza dividiendo a la población en partes o estratos que respondan a características establecidas y luego se eligen aleatoriamente los individuos que se van a estudiar. Muestreo por conglomerado: la población se divide en grupos heterogéneos y éstos a su vez se subdividen en grupos homogéneos con características comunes para ser estudiados de acuerdo a lo requerido por el investigador. MUESTREO NO ALEATORIO O POR SELECCIÓN INTENCIONADA Se elige con base en el manejo de información de los elementos a estudiar, por lo que la representatividad de la muestra puede ser subjetiva. En este caso, se corre el riesgo de que los resultados sean sesgados. Cuando uno solo de los estudios no es suficiente porque la población a estudiar es muy extensa, se pueden usar dos o más tipos de muestreo.