La población y la muestra: elementos importantes de estadÃsticas
Una investigación cientÃfica se define como la aplicación de procedimientos para el logro de resultados efectivos y concretos.
Este proceso van desde la selección de la situación problema con sus variables e hipótesis hasta el desarrollo de las actividades o tarea a realizar.
En el presente trabajo se desarrollan tres capÃtulos fundamentales a saber:
En el primer capÃtulo se detalla los aspectos generales sobre la población y sus unidades de estudio. Seguidamente hacemos referencia a la muestra y las técnicas de selección de muestreo. Además, se presenta un cronograma a realizar durante el desarrollo de la misma.
Por último, encontramos las conclusiones, las recomendaciones y la bibliografÃa sobre el trabajo.
Esperamos que este trabajo cumpla con las expectativas deseadas y sirva como referencia sus diferentes lectores.
![webscolar11206-1.jpg [image]](https://i0.wp.com/www.webscolar.com/wp-content/uploads/2013/02/webscolar11206-1.jpg?resize=657%2C403)
- LA POBLACIÓN
-
- Concepto
La población es cualquier conjuntos de elementos que tenga una o más propiedades comunes definidas por un investigador. Puede ser desde toda la realidad hasta un grupo muy reducido de fenómenos. Las unidades de estudios son los elementos, fenómenos, sujetos o procesos que integran la población.
Ejemplo: estudiantes, grupos de estudio, hechos, procesos, casos.
Estas unidades que conforman la población se determinan en función de la naturaleza propia de la investigación y del diseño teórico adoptado, pero hay que tener en cuenta la finalidad consciente a lograr, es decir, los objetivos o propósitos de la investigación.
Ejemplo:
Cuadro N°1
Relación objetivo y unidad de estudio
| Objetivo | Unidad de estudio |
|
Alumnos |
|
Escuela |
Fuente: tomado de material docente curso metodologÃa de la investigación educativa. (2002) Pág. 2
Las dimensiones cuantitativas y cualitativas de una población determinada son preestablecidas o prefijadas por el investigador atendiendo a los objetivos que persigue con su trabajo cientÃfico y al alcance que pretenda darle a las conclusiones de la investigación.
El estudio exhaustivo de poblaciones complejas suele ser muy costoso y tedioso, con elevadas inversiones en recursos humanos y económicos. Es por ello que en las investigaciones cientÃficas no se trabaja por lo general con todo el grupo poblacional, sino que se escoge una parte de dicho grupo, y sobre la base de los resultados obtenidos, se elaboran conclusiones generalizadoras extensivas a la población de origen.
-
- Población matemática
Con todo lo expuesto en las páginas anteriores, podemos afirmar que la población matemática es el conjunto de todos los individuos cuyo conocimiento es obtenido de interés desde un punto de vista estadÃstico.
El estudio estadÃstico de una población se puede realizar mediante un análisis exhaustivo de todos sus individuos (estadÃstica descriptiva) o mediante una inferencia realizada a partir de una muestra extraÃda de la población (estadÃstica inferencial).
Ejemplo:
Si se está interesada en las ventas de los comercios de una cierta ciudad, cada comercio es un individuo, y la población o universo e el conjunto de todos los comercios de la ciudad.
- LA MUESTRA
La muestra es un grupo relativamente pequeño de unidades de población, que supuestamente representa en mayor o menor medida las caracterÃsticas de dicha población.
La muestra debe ser escogida de forma tal que los resultados basados en su estudio se correspondan con los que se obtendrÃan si fuese estudiada toda la población.
Para seleccionar la muestra hay que cumplir con el principio básico de que cada elemento de universo tenga la misma probabilidad de ser elegido.
Para ello se deben seguir los siguientes procedimientos:
1. Definir la población
Implica determinarlos elementos o sujetos que conforman la totalidad del objeto de estudio.
2. Identificar el marco muestral
Implica identificar el listado, archivo, mapas o fuentes de donde se van a seleccionar las unidades o sujetos de estudio.
3.  Determinar el tamaño de la muestra
Se realiza mediante procedimientos estadÃsticas, porque su tamaño depende del tipo de muestreo que se haya elegido y el nivel de confiabilidad de la misma.
4. Determinar el tipo de muestreo
Este aspecto depende del problema y tipo de investigación, la hipótesis y objetivos.
5. El muestreo
El muestreo se refiere a aquellas técnicas y procedimientos utilizados para la selección de una muestra a partir de una población dada.
El empleo del muestreo como procedimiento consciente y planificado, es relativamente nuevo en el campo de las ciencias. A partir de 1920, comenzó el desarrollo sistemático de los métodos y técnicas de muestreo, lo cual ocurrió inicialmente en las ciencias naturales, y luego en las ciencias sociales.
Actualmente, el muestreo, es parte esencial de toda estrategia cientÃfica de investigación, debido a que presenta diversas ventajas.
Entre las ventajas que se presentan en el muestreo podemos mencionar las siguientes:
Economiza tiempo, recursos materiales y esfuerzo humano.
Permite un estudio más profundo y la utilización de una mayor variedad de métodos.
La calidad de la información obtenida en el trabajo con muestras y su correspondencia con las caracterÃsticas de la población, no depende del tamaño de la muestra, sino de la forma en que es seleccionada y de las técnicas de muestreo empleadas
6. Tamaño de la muestra
Para determinar el tamaño de la muestra se toma el criterio que asume los investigadores de que deben ser fundamentalmente cualitativas para que se analicen las caracterÃsticas de la población y los objetivos propuestos.
EstadÃsticamente se establece lÃmites porcentuales (%) en la proporción que debe guardar la muestra en relación con el tamaño de la población; en términos generales, se considera que el lÃmite mÃnimo de confiabilidad se sitúa en el 10% de la población. Por debajo de este valor, se considera que la muestra no es representativa, aunque se seleccione con técnicas probabilÃsticas.
Por encima del 10%, la confiabilidad aumenta, aunque nunca será realmente alta cuando se trabaje con muestras no probabilÃsticas.
Ejemplo:
Población: 400
Muestra: 40
Intervalo: 400 ¸ 40 = 10
Para realizar un investigación social no es necesario estudiar la totalidad de una población, basta con elegir una muestra representativa de la misma.
En estadÃstica la muestra es partes de una población objeto de la investigación.
Esta muestra es elegida por determinados procedimientos y su estudio conduce a conclusiones que son extensivas a la totalidad de la población, con una significativa economÃa de costo y con una mayor rapidez de ejecución.
Ejemplo gráfico de una muestra
Universo hipotético
Población
Muestra
Para utilizar las técnicas de muestreo es importante que se conozca cada uno de los siguientes aspectos sobre la muestra:
- Unidad de las muestras: está constituida por uno o varios de los elementos de la población en las que subdivide la base de la muestra y que dentro de ella se delimitan de manera precisa.
Esta unidad puede ser simple (constituida por un individuo) o colectiva (constituida por un grupo, una familia, un pueblo)
- Base de la muestra: es el conjunto de unidades individualizadas que forman un universo o población. Puede ser un censo, un padrón electoral, un catálogo, una lista, un mapa, un plano, una encuesta.
- Cualidades de una buena muestra: para que la muestra tenga validez técnico – estadÃstica debe cumplir con los siguientes requisitos:
- Ser representativa o reflejo general del conjunto o universo estudiado, reproduciendo lo más exactamente las caracterÃsticas del mismo
- El tamaño debe ser estadÃsticamente proporcionado a la magnitud del universo.
- El error muestral se mantenga dentro de los lÃmites adoptados como permitidos.
- Fases para la selección de una muestra:
- Tomar en cuenta los objetivos y finalidad de la investigación
- La disponibilidad de información sobre la base de la muestra
- Nivel de confianza adoptado
- Error de estimación permitido
- Recurso humano y equipo mecánico disponible
- Los medios financieros
- Métodos y técnicas a utilizar en la investigación
- Recopilación y análisis de los datos
- Medición de la representatividad de la muestra.
7. Técnicas de muestreos
Las técnicas de muestreos se clasifican en dos grandes grupos, las probabilÃsticas y las no probabilÃsticas.
-
-
- Técnicas probabilÃsticas
-
Garantizan que cada una de las unidades de la población tenga la misma probabilidad estadÃsticas de pertenecer a las muestra o ser elegido para integrarla. Se basan en el supuesto de equiprobabilidad. Esto quiere decir que la muestra es autoponderada porque los resultados son particularidades representativas de la población.
Esquemas #1
Tipos de Técnicas probabilÃsticas
Técnicas probabilÃsticas
- Muestreo aleatorio simple
- Muestreo sistemático
- Muestro estratificado
- Muestreo por conglomerados
En este trabajo hacemos mayor énfasis en el muestreo sistemático debido a que es más rápido y fácil de aplicar. Se divide el número de elementos de la población entre el número de sujetos que se desea integren la muestra. El resultado nos ofrece el intervalo que debemos utilizar.
Ejemplo:
Cuadro N°2
Muestreo Sistemático
| Población | 500 personas |
| Muestra | 50 |
| Intervalo | 500 ¸ 50 = 10 |
Fuente: tomado y adaptado de material docente curso metodologÃa de la investigación educativa. (2002) Pág. 4
-
- Técnicas no ProbabilÃsticas
Son aquellas que no aseguran la probabilidad que tiene cada unidad de la población de ser incluidas en la muestra. No se obtiene en estos casos la equiprobabilidad ni la representatividad de la muestra. Con estos procedimientos se tiende a sobre representar o a subrepresentar a determinados elementos de la población.
Sin embargo, a veces constituye la única forma posible de recolectar datos debido a las dificultades y los costos de las técnicas probabilÃsticas.
Esquema #2
Tipos de Técnicas de muestreo no ProbabilÃsticos
Técnicas no probabilÃsticas
- Muestreo accidental
- Muestro intencional o deliberado
- Muestro por cuotas
- EL CRONOGRAMA
El cronograma es la planificación y organización de las tareas o actividades a realizar por parte del investigador, según el tiempo probable que estima se llevará a cabo su proyecto de investigación. Esto quiere decir, que en el cronograma el investigador debe indicar el perÃodo de tiempo que considera le tomará el desarrollo de cada tarea.
Queda a criterio de cada investigador, en función de su prioridad, la disponibilidad de tiempo y otros recursos humanos, materiales y financieros de que disponga establecer el perÃodo de duración que le tomará el desarrollo de la investigación.
A continuación presentamos en el cuadro N°3 un modelo de cronograma para un proyecto de investigación cientÃfica. Detallamos las actividades, el tiempo probable y la duración del mismo.
-
- Cronograma para un proyecto de investigación
Cuadro N°3
| Actividades | Tiempo probable | Duración |
|
11 al 18 de junio | 1 semana |
|
19 al 25 de junio | 1 semana |
|
25 junio al 2 de julio | 1 semana |
|
2 al 9 de julio | 1 semana |
Observación:
Este cronograma lo elaboramos tomando en cuenta las fechas de inicio y culminación del curso de metodologÃa de la investigación.
Lo hicimos con el finalidad y e propósito de ilustrar gráficamente la forma de cómo se debe elaborar un cronograma para el control de las actividades de un proyecto de investigación.
CONCLUSIONES
- Las unidades de estudio de la población se determinan en función de la naturaleza propia de la investigación y el diseño teórico adoptado por el investigador.
- Las investigaciones cientÃficas se trabajan con una muestra o una parte de la población.
- EstadÃsticamente se considera que la muestra es más confiable cuando se selecciona el 10% de la población a estudiar.
- Para seleccionar una muestra el investigador debe tomar en cuenta los objetivos y la finalidad de la investigación, la disponibilidad, su nivel de confiabilidad, los recursos humanos y financieros y los métodos y técnicas a utilizar.
RECOMENDACIONES
- Tomar en cuenta los objetivos y la finalidad de la investigación para seleccionar la muestra de la población a estudiar.
- Evitar seleccionar más del 10% de la población para la confiabilidad de la muestra en la investigación.
- Utilizar en el desarrollo dela investigación cientÃfica el muestreo sistemático debido a que su proceso es más rápido y fácil de aplicar y los resultados nos ofrece el intervalo de muestra que debemos utilizar.
BIBLIOGRAFIA
- Matuto, Gilberto (2004) Material de apoyo básico del aprendizaje de estadÃstica. Panamá. PP. 200
- Lanuez, B. Miguel y Fernández, Ernesto (2002). Material docente básico del Curso MetodologÃa de la Investigación Educativa. IPIAC, la Habana, Cuba
- Alexis, VÃctor J. (2011) Apuntes de Clases, Proceso de la Investigación. Centro Regional Universitario de Colón. PP. 7 – 48
- Diccionario Encarta (2007) Población matemática.
Citar este texto en formato APA: _______. (2013). WEBSCOLAR. La población y la muestra: elementos importantes de estadÃsticas. https://www.webscolar.com/la-poblacion-y-la-muestra-elementos-importantes-de-estadisticas. Fecha de consulta: 23 de junio de 2026.
