Población: Este es todo el grupo de individuos o cosas que le interesan estudiar. Podrían ser todos humanos, todos los árboles en un bosque, todas las bacterias en una placa de Petri, etc.
muestra: Este es un subconjunto de la población que se selecciona para el estudio. El objetivo es elegir una muestra que refleje con precisión las características de toda la población. Esto permite a los investigadores sacar conclusiones sobre la población sin tener que estudiar cada miembro.
¿Por qué usar muestras?
* Costo y tiempo: Estudiar una población entera puede ser extremadamente costoso y lento.
* practicidad: A menudo es imposible estudiar a todos los miembros de una gran población.
Consideraciones clave para el muestreo:
* aleatorización: Un principio clave del buen muestreo es la aleatoriedad. Esto significa que cada miembro de la población tiene la misma posibilidad de ser incluido en la muestra. Esto ayuda a minimizar el sesgo.
* Tamaño de muestra: El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para ser representativo de la población.
* Métodos de muestreo: Existen diferentes métodos de muestreo, como muestreo aleatorio, muestreo estratificado y muestreo de clúster, cada uno con sus propias ventajas y desventajas.
Ejemplo:
Imagina que quieres estudiar la altura promedio de los estudiantes en una universidad. La población es todos los estudiantes de la universidad. Puede seleccionar una muestra de 100 estudiantes al azar de la base de datos de estudiantes. Luego mediría la altura de cada estudiante en la muestra y usaría esos datos para estimar la altura promedio de todos los estudiantes en la universidad.
En resumen: Una muestra es un grupo más pequeño cuidadosamente elegido para representar una población más grande, lo que permite a los científicos estudiar y sacar conclusiones sobre todo el grupo sin tener que analizar cada miembro.
