Población vs Muestra

Dos de los conceptos más importantes en estadística son la "población" y la "muestra", ¿pero qué significan? Para empezar podríamos simplemente decir que la muestra es un grupo extraído de la población, por lo que dicha muestra siempre será de menor tamaño al de la población y será usada para describir o predecir el comportamiento de la población.

Como es de esperarse, nos gustaría saber el comportamiento de toda la población, pero en la mayoría de los casos es imposible, por lo que tendrémos que trabajar con muestras. Es importante aclarar que el tamaño ideal de la muestra depende del tamaño de la población.

Para entenderlo mejor, usarémos un ejemplo rápido:

• Una empresa se encuentra realizando un estudio en la ciudad de Bogotá, para lo cual decide encuestar a 1.000 personas. En este caso nuestra población son los ciudadanos que residen en Bogotá (8 millones aproximadamente) y nuestra muestra serán las 1.000 personas escogidas de dicha población.

Una vez recopilada la información de esas 1.000 personas asumirémos que la población tendrá un comportamiento homogéneo, pero es importante recordar que siempre existe un margen de error, pues puede que la muestra se haya tomado mal o sea insuficiente. ¿Qué quiere decir esto? Supongamos ahora que en el ejemplo anterior seleccionamos solo personas que viven al norte de la ciudad, naturalmente sus respuestas en la encuesta no serán un indicador adecuado para predecir el comportamiento del 100% de la población.

Si la población es demasiado heterogénea se recomienda dividirla en partes que sean más homogéneas y de esta manera poder analizar el comportamiento con mayor seguridad.