Una muestra estadística es un conjunto más pequeño de datos tomados de uno más grande para representar el todo. Los estadísticos usan muestras al analizar y recopilar datos porque es difícil administrar conjuntos de datos extensos a la vez. Por ejemplo, si un estadístico está tratando de determinar cuántos hogares estadounidenses usan velas, puede ser difícil recopilar datos de cada hogar. Recopilar esos datos de un conjunto más pequeño y usarlos para hacer suposiciones razonables sobre todo podría ser una forma más eficiente de analizar los datos.
Las muestras son importantes para que los estadísticos hagan cálculos y predicciones. Aquí hay algunos métodos que pueden usar para recolectar muestras:
Cluster Random: En este método de muestreo, un estadístico divide el grupo objetivo en varios grupos más pequeños. Los estadísticos pueden seleccionar personas aleatorias para la muestra o elegir deliberadamente a ciertas personas.
Conveniencia: el muestreo de conveniencia es cuando los estadísticos recopilan datos de la fuente más fácilmente disponible. Este método de recopilación de datos generalmente no es aleatorio.
Simple Random: el método aleatorio simple de muestreo generalmente utiliza una computadora u otra tecnología confiable para ayudar a seleccionar al azar sujetos para recopilar información. Cada individuo dentro de un conjunto de datos tiene la misma posibilidad de ser seleccionado como parte de la muestra.
Estratificado aleatorio: en una muestra estratificada aleatoria, el estadístico divide un grupo objetivo en varios grupos dependiendo de criterios específicos. Luego seleccionan un número igual de individuos de cada grupo para ser parte de la muestra.
¿Qué son los tipos de muestreo en estadística?
Para poder hacer declaraciones sobre una determinada población (por ejemplo, la población en Alemania, ciertos grupos de pacientes), se llevaría a cabo de manera óptima, es decir, cuestionar a toda la población. Sin embargo, esto no es posible por razones financieras y organizativas. Por lo tanto, se determina la población (población), a la que el estudio debe referirse y una cierta selección (también: muestra) se realiza de acuerdo con criterios entrantes y de exclusión definidos con precisión. Hay varios procedimientos al seleccionar la muestra.
El objetivo de cada muestra es reproducir la población de la cual la muestra proviene de la muestra: es decir, la muestra debe ser representativa. Para que esto tenga éxito, la muestra debe ser lo suficientemente grande y la probabilidad de ser seleccionada para la muestra debe ser la misma para todos los sujetos. Luego se habla de una muestra aleatoria (muestra probabilística). El peligro de esta forma de muestra es la no participación de sujetos seleccionados al azar. En este caso, estos pueden no ser reemplazados por el gerente de investigación, pero debe tener lugar una nueva selección aleatoria.
No personas individuales, sino grupos naturales de sujetos (= bultos) se sacan por casualidad. Los bultos seleccionados se examinan completamente (por ejemplo, todos los residentes de cierto distrito).
En este proceso, la población se coloca inicialmente de acuerdo con una característica que se sabe que está relacionada con la característica a medir. Ejemplo: si desea hacer declaraciones sobre la satisfacción de los pacientes en las clínicas alemanas, es aconsejable formar subgrupos (por estado federal, patrocinador, tamaño de la casa, etc.) de antemano en estos subgrupos hospitales individuales o pacientes estrictamente aleatorios para seleccionar una encuesta.
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