Muestra

Una muestra, en el contexto de la investigación científica y la estadística, es un subconjunto representativo de un población.  

A menudo es poco práctico, si no imposible, acceder a toda una población para realizar investigaciones o la recopilación de datos. Una encuesta que involucre los hábitos de sueño de los estudiantes universitarios, por ejemplo, tendría dificultades para recopilar datos de todos los estudiantes actuales, y un experimento que investigue los efectos de la superpoblación en ratas noruegas nunca podría incluir todos los especímenes existentes. 

Para solucionar ese problema, los investigadores acceden a un grupo de muestra. Las características de la muestra deben coincidir con las de la población, de modo que el resultado de un experimento o encuesta realizada en una muestra sea replicable si fuera posible investigar a toda la población. 

In probabilidades-basado en el muestreo, todos los miembros de una población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, lo que ayuda a garantizar que la muestra sea representativa de la población. Los investigadores emplean uno de varios métodos de muestreo aleatorio: 

El muestreo aleatorio simple implica el uso de software para seleccionar sujetos al azar de toda la población. 

El muestreo aleatorio estratificado implica la creación de subconjuntos de la población basados ​​en algún factor común y luego la selección aleatoria de muestras de cada grupo.  

El muestreo por conglomerados implica dividir la población en grupos separados, seleccionar al azar un subconjunto de los grupos de la población y utilizar todos los miembros de ese subconjunto.  

Los métodos no basados ​​en probabilidad incluyen: 

Muestreo de conveniencia, que consiste simplemente en recopilar datos de algún grupo que esté disponible para los investigadores. 

Muestreo intencional, que implica la definición de criterios de asignaturas y luego la búsqueda de asignaturas que coincidan con esos criterios.  

Muestreo por cuotas, que implica definir algunos criterios para los sujetos que desea incluir en un cierto porcentaje de muestras para garantizar que los subgrupos específicos estén representados.  

Aunque el muestreo no basado en probabilidad tampoco garantiza la validez, suele ser más sencillo de realizar. En cualquier caso, sin embargo, ningún método de muestreo es infalible y los investigadores deben conocer las errores de muestreo que puede invalidar sus esfuerzos.