Diferencia entre población y muestra (con tabla)

Mucha gente no comprende la diferencia básica entre la población y la muestra. Sin embargo, al analizar los datos, es fundamental conocer la diferencia entre los dos términos.

El principal diferencia entre población y muestra es:

  1. La población incluye todas las unidades de un conjunto de datos.
  2. La muestra incluye un pequeño grupo de unidades seleccionadas de la población

Por ejemplo, una población puede ser todas las personas que viven en Australia y la muestra puede ser un grupo específico de personas que viven en Australia.

Otro ejemplo podría ser que desee verificar la cantidad de personas que se acercan a la edad de jubilación en una organización. Su población es toda la fuerza laboral de la organización, mientras que su muestra podrían ser los empleados que tienen más de 50 años.

Tabla de comparación entre población y muestra (en forma tabular)

Parámetro de la muestra de población de comparación

Definición La población incluye todo el conjunto de datos. El tamaño de la población depende del alcance de su investigación. La muestra incluye datos seleccionados de la población. Es un subconjunto de población.
Calidad medible Se llama parámetro. Se llama estadística.
Ventajas Cuando se utiliza toda la población para realizar un estudio, los resultados podrían ser más precisos. Si la muestra es representativa de la población, se podrían hacer estimaciones confiables con menos tiempo y esfuerzo.
Desventajas En la mayoría de los casos, es imposible probar una población completa. Si la muestra seleccionada no es representativa de la población, los resultados no son satisfactorios.
Ejemplo Todos los niños registrados en una escuela Niños que sacaron una A

¿Qué es la población?

Cuando leemos el término población pensamos en las personas que viven en un país. Sin embargo, al realizar análisis de datos y comparar estadísticamente un conjunto de datos, la palabra población tiene un significado diferente.

Una población incluye a todos los miembros de un grupo específico de datos. Por ejemplo, la edad media de las mujeres. Esta es una población hipotética porque incluye a todas las mujeres que han vivido, están vivas y vivirán en el futuro.

Es humanamente imposible probar a toda la población en el escenario anterior porque no todos los miembros de la población son observables (por ejemplo, mujeres que vivirán en el futuro).

Incluso si es posible probar a toda la población, incurrirá en enormes costos y mucho tiempo. En cambio, podríamos usar un subconjunto de la población que es una muestra. La muestra ayuda a realizar una prueba en la población anterior y encontrar la edad media de las mujeres.

Por ejemplo, David está recopilando datos para conocer las preferencias de comida de los estudiantes de una escuela. Al recopilar datos como David, es importante conocer el propósito de toda la población.

Una población incluye todos los elementos de datos. Por ejemplo, si David quiere recopilar información sobre todos los estudiantes de su escuela, la población en este escenario serían todos los estudiantes de su escuela.

Sin embargo, no es práctico recopilar información de todas las unidades de la población. Cuando esto sucede, tenemos que encontrar un enfoque alternativo obteniendo información de un pequeño grupo de miembros que represente a toda la población.

David tiene el mismo problema, no puede obtener información de todos los estudiantes de su escuela. En cambio, necesitará obtener una muestra.

Población

¿Qué es la muestra?

La muestra contiene una parte de la población. El tamaño de la muestra es siempre menor que el tamaño de la población. Una muestra son las unidades de los datos que realmente participan en el estudio.

La pregunta es, ¿por qué utilizar una muestra y no toda la población?

  1. La población es demasiado grande en la mayoría de los casos y no se puede evaluar. Por ejemplo, es humanamente imposible probar a todos los hombres del mundo para encontrar la altura media de la población masculina.
  2. La población es hipotética. Por ejemplo, no conocemos las alturas de los hombres que vivirán en el futuro.
  3. La población no es accesible en algunos casos. Por ejemplo, hay ciertas tribus en las selvas africanas que aún no son conocidas por el mundo y, por lo tanto, no son accesibles.

Por esta razón, las mediciones se realizan en un subconjunto de la población. Si las muestras se extraen de manera eficaz, los resultados obtenidos son tan precisos como lo serían si las mediciones se hicieran en toda la población.

El método de muestreo más utilizado es el muestreo aleatorio. Cada muestra se selecciona de la población de forma aleatoria, de modo que cada elemento de la población tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado. Es una muestra imparcial y, por tanto, ofrece resultados muy eficaces.

Uno de los métodos más comunes para seleccionar una muestra aleatoria es mediante el método de lotería. A cada unidad de la población se le asigna un número aleatorio.

Los números se colocan en un frasco y se mezclan adecuadamente. Luego, una persona con los ojos vendados del equipo de investigación selecciona números “N”. Los elementos de la población seleccionada se incluyen en la muestra.

Sin embargo, en algunos casos es imposible realizar una muestra aleatoria. En tales casos, es importante considerar la mejor forma alternativa de seleccionar la muestra.

Muestra

Principales diferencias entre población y muestra

Antes de recopilar datos y realizar una investigación. Es vital conocer la diferencia entre población y muestra.

  1. Una población incluye todos los elementos de datos, mientras que una muestra es una pequeña parte de la población que representa a toda la población.
  2. La población es un conjunto completo de datos, mientras que la muestra es un subconjunto de la población.
  3. La calidad medible de la población se denomina parámetro, mientras que la calidad medible de las muestras se denomina estadística.
  4. Si se prueba a toda la población, los resultados son una verdadera representación de la opinión, mientras que si se selecciona una muestra no representativa, los resultados tienen un margen de error.

Conclusión

En resumen, la muestra es un pequeño grupo de unidades que se seleccionan de la población y participarán en el estudio y la población son los datos completos sobre los que se aplicarán los resultados.

En la mayoría de los casos es imposible realizar mediciones sobre toda la población y se seleccionan muestras para sacar una conclusión sobre la población. Sin embargo, para obtener resultados precisos, la muestra seleccionada debe ser representativa de la población.

La muestra aleatoria es el método de muestreo más utilizado y, a menudo, proporciona la muestra más representativa.

Nube de palabras para la diferencia entre población y muestra

La siguiente es una recopilación de los términos más utilizados en este artículo sobre Población y muestra. Esto debería ayudar a recordar términos relacionados tal como se utilizan en este artículo en una etapa posterior.

Nube de palabras para población y muestra

Referencias

  1. https://dl.sciencesocieties.org/publications/cs/abstracts/31/2/CS0310020469
  2. https://www.nejm.org/doi/pdf/10.1056/NEJMoa1315665
  3. https://academic.oup.com/sleep/article-abstract/20/8/608/2725951

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