Poblacion

Población

El concepto de población en estadística va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. Una población se precisa como un conjunto finito o infinito de personas u objetos que presentan características comunes.

"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).

Variables

La variable estadística es la propiedad o característica de la población que

estamos interesados en estudiar. Puede ser cualitativa o cuantitativa.

Variables cualitativas: toman valores no numéricos.

Variables cuantitativas: toman valores numéricos. Entre ellas,

distinguimos dos tipos: discretas y continuas.

Discretas: las variables cuantitativas discretas no pueden tomar valores

intermedios entre dos valores posibles consecutivos.

Continuas: Las variables cuantitativas continuas pueden tomar valores

intermedios entre dos valores tan próximos como deseemos.

Escalas de medidas

La escala nominal sólo permite asignar un nombre al elemento medido. Esto la convierte en la menos informativa de las escalas de medición.

Los siguientes son ejemplos de variables con este tipo de escala:

a. Nacionalidad.

b. Uso de anteojos.

c. Número de camiseta en un equipo de fútbol.

d. Número de Cédula Nacional de Identidad.

A pesar de que algunos valores son formalmente numéricos, sólo están siendo usados para identificar a los individuos medidos.

-La escala ordinal, además de las propiedades de la escala nominal, permite establecer un orden entre los elementos medidos.

Ejemplos de variables con escala ordinal:

Preferencia a productos de consumo.

Etapa de desarrollo de un ser vivo.

Clasificación de películas por una comisión especializada.

Madurez de una fruta al momento de comprarla.

-La escala de intervalo, además de todas las propiedades de la escala ordinal, hace que tenga sentido calcular diferencias entre las mediciones.

Los siguientes son ejemplos de variables con esta escala:

1. Temperatura de una persona.

2. Ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia (Kilómetro 85 Ruta 5).

3. Sobrepeso respecto de un patrón de comparación.

4. Nivel de aceite en el motor de un automóvil medido con una vara graduada.

-Escala de razón: permite, además de lo de las otras escalas, comparar mediciones mediante un cuociente.

Algunos ejemplos de variables con la escala de razón son los siguientes:

a. Altura de personas.

b. Cantidad de litros de agua consumido por una persona en un día.

c. Velocidad de un auto en la carretera.

d. Número de goles marcados por un jugador de básquetbol en un partido.

MUESTREO

En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los

elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte

representativa de la población.

El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función

básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer

inferencias sobre dicha población.

La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se

reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes

para la investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar

las similitudes y diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de

ésta.

Los errores más comunes que se pueden cometer son:

1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la

Población, se denomina error de muestreo.

2.- Hacer conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que originalmente

se tomo la muestra. Error de Inferencia.

En la estadística se usa la palabra población para referirse no sólo a personas si no a

todos los elementos que han sido escogidos para su estudio y el término muestra se usa para

describir una porción escogida de la población. TIPOS DE MUESTREO

Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en

general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos

de muestreo no probabilísticos.

I. Muestreo probabilístico

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de

equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de

ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras

de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo

probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más

recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes

tipos:

1.- Muestreo aleatorio simple:

El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la

población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números

aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos

sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la

población que estamos manejando es muy grande.

2.- Muestreo aleatorio sistemático:

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población,

pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio

i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los

lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado

de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que

empleamos como

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