Muestra Estadística

Las muestras estadísticas son un procedimiento asociado con la selección o recolección de información, datos y la observación individual de una población determinada. Hacer una muestra estadística ayuda a realizar inferencias estadísticas acerca de una representación total de los datos o información de forma adecuada.

Definiciones de la muestra estadística 

En la estadística se conoce una muestra como un subconjunto de casos o individuos de una población. Además en algunos casos, se requiere que la muestra sea representativa por lo que se debe seleccionar una técnica de muestra adecuada que arroje una muestra aleatoria adecuada.

Se dice que la muestra siempre es parte de la población, por lo que si se tienen diferentes poblaciones, se obtendrán diferentes muestras. Para extraer una muestra, esta debe contener toda la información deseada y esto solo se puede lograr tras un cuidadoso trabajo, precisión en la recolección de los datos y sobre todo una buena selección de muestra.

En ocasiones, realizar el muestreo puede llegar a ser más exacto que el estudio de toda una población, ya que el manejo de un número menor de datos arroja menos errores de estimación durante el proceso. 

Además de todas estas concepciones referentes a la muestra, están otras definiciones que se relacionan con ella:

• Estimación: son todas aquellas técnicas aplicadas con el fin de conocer el valor aproximado de una variable referente a la población, esto se hace a partir de los datos estadísticos muéstrales calculados según los elementos de la muestra. 
• Parámetro estadístico o muestral: es cualquier valor obtenido a partir de la muestra y que tiene una distribución de probabilidad concreta, representada por un conjunto finito de variables. 
• Espacio muestral: está conformado por un conjunto de información de posibles muestras extraídas de la población, luego de aplicar una técnica de muestreo. 
• Nivel de confianza: son datos basados en la inferencia estadística y se conoce como la medida de bondad de la estimación aplicada a partir de estadísticos muestrales. En este apartado, generalmente se utilizan niveles de confianza para intervalos de confianza o para determinar la probabilidad de errores de tipo I. 

Características de la muestra estadística 

Para realizar una muestra estadística es importante tener en cuenta algunos aspectos que el investigador debe conocer previamente. Estos aspectos o características son los siguientes:

• Las selecciones se hacen de forma representativa. 
• La muestra estadística permite medir el valor de confiabilidad que existe en la estimación obtenida.
• La muestra estadística se basa en la información obtenida y además se asegura de producir la mayor cantidad de datos al costo más bajo. 
• Para realizarla es importante que sea representativa en la mayoría de los casos, para que así la información existente en el conjunto  tenga características similares. 
• Una vez que los resultados son identificados como los mismos, la muestra estadística se encarga de determinar su estabilidad, sin tomar en cuenta el tamaño de la muestra. 

Usos y aplicaciones de la muestra estadística 

La muestra estadística abarca un gran campo de aplicación, destacando:

1. Encuestas de opinión: se aplica cuando se desea conocer la opinión de una población general, acerca de temas comunes que suelen afectar a la comunidad.
2. Estudios de medios: se realiza para seleccionar una muestra representativa de medios o contenidos de redes sociales y comunicación de masas. 
3. Estudios de mercados: en este caso, la muestra estadística es crucial para seleccionar muy bien el target o el público objetivo, con la finalidad de no malgastar los recursos y acertar en muestras estadísticas económicas. 
4. Análisis empresarial y organizacional: se utiliza para organizar las estructuras de cualquier empresa abarcando desde recursos humanos hasta procesos.
5. Estudios de calidad y satisfacción de servicios: se utiliza para elegir muestras representativas de usuarios o clientes, para conocer su opinión sobre el producto, de manera que se pueda mejorar. 

En cuanto a los usos más importantes de la muestra estadística tenemos:

• Encuestas de investigaciones cualitativas y cuantitativas.
• Análisis estadísticos de proyectos.
• Métodos para aceptar o rechazar proyectos de investigación, desarrollo e inversión. 
• Elaboración de escalas.
• Diseños y análisis de experimentos en ciencias sociales.
• Confiabilidad, validez y dimensionalidad de los instrumentos de investigación. 

Ejemplos de la muestra estadística

La estadística es también una ciencia  matemática, que se encarga de seleccionar datos, ordenarlos y analizarlos. Es decir, cuando se quiere estudiar un determinado fenómeno recurrimos a las muestras estadísticas y alguno de los ejemplos que podemos mencionar, es el siguiente: 

Supongamos que queremos realizar un estudio acerca del gasto medio de las familias Españolas en el mes de junio. Para realizarlo tenemos dos opciones:

1. Entrar a las cuentas bancarias de todas las familias de España.
2. Preguntar a una cantidad de población representativa. 

Si evaluamos la primera opción, no es la más favorable por varios motivos, uno de ellos es que las familias no van a proporcionar sus datos y otro, es que tampoco se podría ver datos de familia en familia, sobre todo cuando el territorio español abarca casi 50 millones de personas. 

Por otro lado la opción número 2, es más factible. Ya que se puede recoger una muestra estadística haciendo preguntas o encuestando a una población representativa, por ejemplo, 200.000 personas.  Aunque la cantidad es bastante elevada, es mejor a la cantidad total de habitantes, por lo que es más fácil calcular el gasto medio de las familias españolas en el mes de junio. 

Finalmente la información extraída será más o menos fiable según las métricas de la investigación estadística.

Errores comunes al realizar una muestra estadística 

Cuando se utilizan valores muéstrales, pueden ocurrir dos tipos de errores:

1. El error muestral: es la variación natural existente de las muestras seleccionadas de la población. Este error es de suma importancia, ya que ayuda a entender mejor la naturaleza de la estadística inferencial. 
2. Errores no muestrales: son aquellos que surgen  cuando se está realizando la toma de la muestra. Este tipo de error a su vez se clasifica en:

• El sesgo muestral: es un método utilizado para estimar el valor de un parámetro. 
• La aleatorización: se conoce como cualquier proceso de selección de muestra de la población, donde la selección es imparcial o no está sesgada.