Analisis

Población estadística

Población estadística
Una población es un todo, son todos los miembros de un grupo. Una población es lo contrario a una muestra, que es una fracción o porcentaje de un grupo. A veces es posible encuestar a todos los miembros de un grupo. Un ejemplo clásico es el Censo, donde la ley obliga a responder. Nota: si se consigue encuestar a todo el mundo, en realidad se llama censo: El censo de Estados Unidos es sólo un ejemplo de censo. En la mayoría de los casos, es poco práctico encuestar a todo el mundo. Imagínese el tiempo que le llevaría llamar a todos los propietarios de perros de Estados Unidos para saber cuál es su marca preferida de comida para perros. Además, a veces la gente no quiere responder o se olvida de hacerlo, lo que da lugar a censos incompletos. Los censos incompletos se convierten en muestras por definición.

Población estadística

Si entras en una tienda de caramelos, el propietario puede tener muestras de sus productos en exposición. No te sería posible probar todo lo que hay en la tienda; económicamente el dueño no querría que lo probaras todo gratis. Y probablemente no querrías comer una muestra de caramelos de un par de cientos de tarros o podrías enfermar del estómago. Así que podrías basar tu opinión sobre toda la línea de dulces de la tienda en las muestras que ofrecen. La misma lógica es válida para la mayoría de las encuestas sobre estadísticas: sólo querrás tomar una muestra de toda la población ("población" en este ejemplo sería toda la línea de caramelos). El resultado es una estadística sobre esa población.

Leer  Derivada del cociente

Estadística vs. Parámetro

Un parámetro es un dato sobre toda una población. Por ejemplo, si quieres saber qué clases están tomando los estudiantes de primer año de una determinada universidad, puedes preguntar a todos (quizás por correo electrónico) y sería posible obtener un parámetro. La estadística es cuando basas tus datos en muestras. Por ejemplo, puedes preguntar al 20% de los estudiantes de primer año qué clases están tomando y usar esos datos para hacer suposiciones sobre lo que todos están tomando. Obviamente, si basas tus resultados en una parte de la población, tus resultados no van a ser perfectos. Ahí es donde hablamos de márgenes de error e intervalos de confianza en estadística. En la tienda de caramelos, es posible que puedas hacerte una idea de la línea de caramelos si pruebas unas cuantas muestras, pero ¿hasta qué punto estás seguro de que puedes decir con precisión si tu muestreo no estaba sesgado? Tal vez los caramelos de ese día eran muy frescos y tenían un sabor maravilloso, o tal vez los sabores que se ofrecían no le gustaban. Si tuviera la oportunidad de probarlo todo, podría ofrecer una excelente opinión sobre los parámetros de la línea de caramelos, pero con el muestreo, todo lo que tiene es una estadística.

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