“Se define a la muestra estadística como la porción o parte de una población que se extrae para determinado estudio.”

En toda investigación estadística se requiere recolectar información sea de objetos, personas, animales o una población. Para ello, se utiliza como estrategia la toma de muestra estadística, donde se busca enfocar la atención en un grupo determinado en un universo mayor de individuos.

¿Qué es la muestra estadística?

Se puede entender a la muestra estadística como la porción o parte de una población estadística que se extrae para determinado estudio. La muestra estadística suele ser una representación de toda la población con el fin de conocer y determinar los aspectos de esta.

Es el método que se utiliza cuando en diferentes poblaciones o universos no se puede aplicar un censo. Donde a través del muestreo se puede establecer la porción de la realidad a estudiar.

Tipos de muestra estadística

A la hora de clasificar los diferentes tipos de muestra estadística, encontramos dos que se destacan.

Muestra probabilística

El muestreo probabilístico es el tipo más utilizado en las investigaciones, se caracteriza porque todos los elementos de la población o universo tienen probabilidad de ser parte de la muestra. Por ejemplo, el censo poblacional de un país.

A su vez dentro de este tipo se derivan los siguientes:

  • Muestreo aleatorio simple: El método de selección más básico, en el que cada sujeto posee un número de identificación y por medio de un sorteo aleatorio son seleccionados para la muestra. Para realizarlo se debe tener claro la cantidad de sujetos que serán necesarios para completar toda la muestra.
  • Muestreo sistemático: La población a trabajar es enumerada y los investigadores se encargan de listar a cada individuo en grupos de 10 de forma aleatoria. Luego se elige a uno de los primeros de cada grupo al azar, formando de esta manera la muestra.
  • Muestreo estratificado: Se divide la población en estratos o grupos donde se compartan características similares. Luego se seleccionan proporcionalmente individuos de cada grupo.
  • Muestreo conglomerado: Se da cuando la población ya se encuentra dividida de forma natural en grupos. A partir de esto se seleccionan individuos aleatoriamente de cada conglomerado o sub-grupo para conformar la muestra.

Muestra no probabilística

En la muestra no probabilística, los elementos se selecciona a través de procesos que no brindan a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser elegidos para la muestra. A su vez, este deriva en los siguientes tipos de muestreo:

  • Muestreo por cuotas: A través de ella los investigadores forman la muestra partiendo de determinadas características con el fin de lograr en la muestra la misma distribución de características que en la población. Por ejemplo, si en una población hay 70% hombres y 30% mujeres, los individuos de la muestra deberían estar distribuidos de la misma manera.
  • Muestreo de conveniencia: En esta, el investigador suele elegir a los individuos de su muestra solo por proximidad a este. Generalmente, el investigador no reconoce a esta muestra como representación de toda una población, pero le permite conocer opiniones, datos e información de forma rápida.
  • Muestreo por bola de nieve: Esta se utiliza cuando el investigador requiere que un sujeto de su muestra ayude a identificar otro con las mismas características, y estos a otros. Formando así la muestra deseada.
  • Muestra discrecional: También conocido como muestreo por juicio o criterio, es cuando el investigador selecciona los individuos de su muestra en base a determinado conocimiento de la población. Por ejemplo, si desea realizar una investigación de personas con problemas psicológicos en el embarazo, seleccionará a aquellas mujeres que hayan pasado por la experiencia del embarazo.

Ejemplo de muestra estadística

Para entender mejor esta definición de muestra, pondremos el siguiente ejemplo:

Se deberá estudiar la cantidad de personas de un millón de habitantes de una ciudad que poseen título de grado, para esto, se toma como muestra la situación de 1000 personas seleccionadas aleatoriamente entre las diferentes zonas de la ciudad.

A partir de esas 1000 personas tomadas como muestra, se estimará un promedio y en base a este se llegará a una conclusión final.