Universo Y La Poblacion

Introducción:

Algunas investigaciones depende del análisis estadístico para fundamentar sus hallazgos y para que ésta se considere valida y confiable. Por cuanto el investigador deberá conocer los conceptos importantes de la estadística, para sustentar hechos y puntos de vista que se establecen como referencia; permitiendo la realización exitosa de la investigación en estudio. La estadística influye en gran parte en todas las situaciones, puesto que cumple un papel importante que nos permite solucionar muchos problemas de la vida diaria.

1. Universo y Población (Concepto y Diferencias):

a. Universo:

En estadística, es el nombre que recibe particularmente en la investigación social la operación dentro de la delimitación del campo de investigación que tienen como objetivo la determinación del conjunto en 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.

b. Población:

En estadística, 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 o varias características particular de un grupo especificado que se desea ser estudiado.

C. Diferencia:

 El Universo es el todo; todos los elementos que conforman la investigación y la población es una parte del universo que posee una o varias características similares.

2. Muestra Estadística y sus características:

Una muestra es una porción representativa de una determinada población. Cuando no se puede realizar un censo, se recurre al muestreo, que es la herramienta que se utiliza para determinar qué porción de la realidad se estudiará.

En todas las ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo, lo que hacemos es trabajar con una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, ejemplificar las características de la misma.

La muestra estadística cumple con las siguientes características:

 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.

 El número de sujetos que componen la muestra suele ser inferior que el de la población, pero suficientes 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.

 Se basan en el principio de equiprobabilidad.

3. Ventajas y limitaciones del Muestreo:

a. Ventajas:

 Costo reducido. Si la información se obtienen únicamente para una parte de la población, los gastos son menores que los se tendrían si se realiza un censo.

 Mayor rapidez. La información puede ser recolectada y procesada más rápidamente cuando se selecciona una muestra que cuando se realiza un censo.

 Mayor exactitud. Cuando los errores ajenos al muestreo son necesariamente grandes, una muestra puede dar mejores resultados que un censo, ya que esos errores se controlan con más facilidad si la operación es de pequeña escala. Como el volumen de trabajo se reduce, se puede emplear personal calificado y realizar una supervisión cuidadosa del trabajo de campo y del procesamiento de la información, reduciendo así los errores de no muestreo.

 Posibilidad de hacerse. En la industria algunas pruebas son destructivas, por lo tanto, ciertas investigaciones sólo pueden realizarse con una muestra de productos. Por ejemplo, un estudio sobre la duración de los bombillos o la resistencia de cualquier material.

 No requiere observación continua por parte de un analista durante un periodo de tiempo largo.

 El tiempo de trabajo de oficina disminuye.

 El total de horas-trabajo a desarrollar por el analista es generalmente mucho menor.

b. Limitaciones:

 Mencionar el error de muestreo, producto de la variabilidad intrínseca que poseen los elementos de todo universo o población. El término error no debe entenderse como sinónimo de equivocación

 También suelen introducirse errores por otras vías, los cuales se denominan errores sistemáticos: Los cuales son (Imputables al observador, Imputables al método de observación o medición y Imputables a lo observado (unidad de muestreo).)

 En algunos casos, en los que se requieren datos para áreas o grupos pequeños de la población, no es recomendable el muestreo porque se podrían necesitar muestras excesivamente grandes que pueden ser tan costosas como la realización de un censo.

 En otros casos el muestreo puede ser poco práctico ya que podría alcanzar costos muy altos en el trabajo de selección y control de la muestra.

4. Tipos de Muestreo:

a. Muestreo probabilístico (aleatorio):

En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico.

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 elegidas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables.

Entre los métodos de muestreo probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:

 Muestreo aleatorio simple

En un muestreo aleatorio simple todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir. Por ejemplo uno de estos mecanismos

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