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Una población o universo es una colección o totalidad de posibles individuos, especímenes,

objetos o medidas de interés sobre los que se hace un estudio. Las poblaciones

pueden ser finitas o infinitas. Si es finita y pequeña se pueden medir todos

los individuos para tener un conocimiento “exacto” de las características (parámetros)

de esa población. Por ejemplo, un parámetro que podría ser de interés es la

proporción p de productos defectuosos, o la media, m, de alguna variable medida a

los productos. Si la población es infinita o grande es imposible e incosteable medir

a todos los individuos, en este caso se tendrá que sacar una muestra representativa

de dicha población, y con base en las características medidas en la muestra (estadísticos)

se podrán hacer afirmaciones acerca de los parámetros de la población

(figura 2.1).

Con frecuencia, las poblaciones de interés son los materiales, los productos

terminados, partes o componentes, o algunos de los procesos. En muchos casos estas

poblaciones se pueden suponer infinitas o grandes. Por ejemplo, en empresas con

producción en masa no siempre es posible medir cada pieza de material que llega o

las propiedades de cada producto terminado. Incluso, si la producción no es masiva,

conviene imaginar al proceso como una población infinita o muy grande, debido a

que el flujo del proceso no se detiene, es decir, no existe el último ar tículo producido

mientras la empresa siga operando. En estos casos los procesos (poblaciones) se estudian

mediante muestras de artículos extraídas en algún punto del proceso.

Un asunto importante será lograr que las muestras sean representativas, en el

sentido de que tengan los aspectos clave que se desean analizar en la población. Una

forma de lograr esa representatividad es diseñar de manera adecuada un muestreo

aleatorio (azar), donde la selección no se haga con algún sesgo en una dirección que

favorezca la inclusión de ciertos elementos en particular, sino que todos los elementos

de la población tengan las mismas oportunidades de ser incluidos en la muestra.

Existen varios métodos de muestreo aleatorio, por ejemplo: el simple, el estratificado,

el muestreo sistemático y por conglomerados; cada uno de ellos logra muestras

representativas en función de los objetivos del estudio y de ciertas circunstancias y

características particulares de la población (véase Gutiérrez Pulido, 2005).

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