Por un lado, el universo contiene «todas las entidades que uno desea considerar en una situación dada» en el otro, la población es «un conjunto de elementos o eventos similares que son de interés para alguna pregunta o experimento».
Una compañera de trabajo dijo que cuando aprendió estadísticas usaba la palabra universo; Cuando lo hice, dijimos población. Ninguno de nosotros había oído hablar de la otra palabra. ¿Qué pasa si alguno es la diferencia?
Acabo de tomar estadísticas el año pasado. La población es, como describió, un conjunto completo de elementos (personas u objetos) que poseen alguna característica común definida por los criterios de muestreo establecidos por el investigador.
La recolección de todos los elementos que poseen características comunes que comprenden el universo se conoce como la población. Un subgrupo de los miembros de la población elegidos para la participación en el estudio se llama muestra. La población consiste en todos y cada uno de los elementos de todo el grupo.
El universo es el conjunto todas las unidades experimentales, de las cuales se debe dibujar una muestra. La población es el conjunto de todos los valores de las variables que se estudiarán a partir de esas unidades experimentales. Por lo tanto, una muestra U contiene unidades experimentales, mientras que una muestra P contiene datos.
El universo, la población y la muestra deben entenderse juntos. El universo y la población pueden referirse a la misma cosa y pueden considerarse como sinónimo si solo la población que usa al elegir sus muestras incluye a todos los miembros del universo. Si tiene datos para todos los miembros del universo, entonces su población es el universo y en realidad está probando del universo. Sin embargo, si solo tiene datos para algunos miembros del universo, entonces su población es solo esos miembros del universo y está probando a aquellos miembros del universo cuyos datos tiene acceso. Por ejemplo, supongamos que está haciendo una investigación de encuestas sobre 10 millones de trabajadores en el país X. Su universo es todos los trabajadores. Si tiene acceso al número de Seguro Social de todos los trabajadores donde puede dibujar su muestra de 10 mil trabajadores, entonces su universo y su población son los mismos. Si tiene acceso a los números de Seguro Social de solo 1 millón de trabajadores, entonces su universo es de 10 millones de trabajadores, su población es de 1 millón de trabajadores y su muestra es de 10 mil trabajadores.
¿Qué es la población muestra y muestreo?
Una comparación a menudo citada es que los resultados de una encuesta son una fotografía de la realidad. Esto es cierto, pero con los límites y defectos de una fotografía.La fotografía (ver resumen en la caja) es una aproximación de la realidad y, por su parte, las encuestas se basan en el supuesto de que un número reducido de personas puede reproducir el pensamiento de toda la población (llamado universo). Esta suposición a menudo se demuestra verdadera pero en otros casos (como la segunda encuesta Dewey vs. Truman) no. Para reanudar la analogía con la fotografía, el resultado incorrecto puede depender de la mala elección de la muestra (centrándose en el sujeto incorrecto), numérico inadecuado de la muestra en comparación con el universo (grano excesivo de la película o mala definición del sensor).
En la composición a la derecha: en la parte superior izquierda, un cierre de la foto original, que sin embargo se ha modificado agregando un reflejo sobre el casco y un producto en la mano del astronauta.
¿Cómo se hace la población y muestra en un proyecto de investigacion?
Hace unos años, la literatura económica sobre investigación científica se limitó y se limitó al análisis del mercado laboral para los científicos [Blank y Stigler, 1957; Ehrenberg, 1991 y 1992] o el estudio de la productividad de los científicos a lo largo de su ciclo de vida. Con respecto a este último tema, por ejemplo, Levin y Stephan [1991] y Stephan y Levin [1992] analizaron la productividad a lo largo del ciclo de vida de los científicos individuales en los Estados Unidos, para estimar el efecto de la edad en la producción científica, justificado por el El hecho de que los programas de investigación estadounidenses a menudo han puesto el énfasis en los investigadores como individuos y no como pertenecientes a grupos de investigación o instituciones científicas (universidades u otros laboratorios privados). Por el contrario, en otros países (y en los últimos años también en los EE. UU.) Los recursos se asignan a grupos de investigación seleccionados, de acuerdo con la naturaleza y los objetivos del programa y sobre la base de la reputación científica tanto del grupo de investigación como del grupo de investigación y del grupo de investigación. institución a la que pertenece el grupo.
- 3 Este proceso ya era conocido en el contexto de la sociología de la ciencia y se mencionó con él (…)
12 Esta nueva visión ha sido tomada por los estudios sobre la «nueva economía de la ciencia», en parte basada en trabajos anteriores realizados por la sociología [Merton, 1973]. En particular, David [1994] y Dasgupt y David [1994] enfatizaron la importancia para el análisis económico de comprender los mecanismos que gobiernan las instituciones científicas y Stephan [1996] propusieron un enfoque alternativo para el estudio de los científicos, que tuvieron en cuenta los efectos de la asignación de recursos en la producción de producción científica. De hecho, cuando los préstamos se distribuyen de acuerdo con las actuaciones pasadas de los científicos (es decir, su reputación científica), se pueden activar procesos dinámicos de ventajas acumulativas. Los investigadores (o grupos de investigación) con una mejor reputación tienen, con las mismas otras condiciones, una mayor probabilidad de ser financiado para futuros proyectos de investigación. Además, conscientes de esto, invertirán para presentar proyectos de investigación por la mayor cantidad. Ambos efectos afectarán positivamente su rendimiento de la investigación, fortaleciendo su reputación y desencadenando mecanismos de ventaja acumulativa3. Por lo tanto, la observación para la cual una pequeña fracción de investigadores es responsable de la mayoría de las obras científicas publicadas [Lotka, 1926; Price, 1963 y 1976], también puede ser el resultado de mecanismos institucionales de selección y asignación de recursos que tienden a amplificar los efectos de la intergeneidad de las características iniciales de científicos o grupos de investigación.
¿Cómo hacer la población objetivo de un proyecto?
La mayoría de los estudios seleccionan su muestra dentro de ciertos límites geográficos. Esto podría ser por razones prácticas o científicas. Los límites geográficos podrían ser muy pequeños, por ejemplo, una ciudad o condado, o muy grande, como todo el Reino Unido.
Los dos primeros ejemplos se conocen como estudios de cohortes y se dirigen a grupos específicos o secciones de la población. Las muestras de estudio de cohorte comparten una experiencia común en un momento particular. Por ejemplo, una cohorte de nacimiento sigue a los niños nacidos dentro de un período específico. Otras cohortes siguen a grupos de estudiantes en el mismo año en la escuela, pacientes diagnosticados con cierta enfermedad en un momento particular, o nuevos reclutas que ingresan a una organización o industria en un año determinado.
Algunos estudios, como comprender la sociedad, se dirigen a la población del Reino Unido en su conjunto. Un desafío que este presenta es el hecho de que la población siempre está cambiando.
Los estudios que buscan representar a toda la población deben ser «dinámicas», es decir, debe haber una forma en que los nuevos miembros puedan unirse a la muestra. De lo contrario, existe el riesgo de que, con el tiempo, la muestra sea cada vez más diferente a la población que debe representar.
Comprender la sociedad crea una muestra dinámica al incluir a las personas que se mudan a los hogares participantes. Por ejemplo, si el hijo de un hogar participante sale de casa para mudarse con una pareja, la pareja se unirá a la muestra. Del mismo modo, si un par se rompe y forma dos nuevos hogares, ambos hogares nuevos se convierten en parte de la muestra.
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