Te explicamos la Diferencia entre población y muestra con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre población y muestra?
Población frente a muestra
La palabra «población» significa simplemente el conjunto o el número total de habitantes de una misma especie en un lugar o territorio, ya sea un país, una ciudad, un estado o cualquier zona o distrito. También puede referirse a una raza o clase determinada. Un ejemplo de ello es la población nativa o la población estudiantil. Las poblaciones pueden ser pequeñas o grandes, dependiendo sobre todo de la zona geográfica en la que se centren. En estadística, sin embargo, la palabra «población» adquiere un significado ligeramente distinto: puede referirse a individuos no necesariamente animados. Es el grupo de datos, individuos, especímenes o elementos de los que se va a obtener la información para el estudio estadístico. La población también se denomina a veces «universo». Es la colección completa o íntegra que se va a analizar o estudiar, y que contiene la totalidad del objeto de interés.
Una muestra es una pequeña porción o parte tomada de algo, ya sea una raza determinada, habitantes, datos o elementos para mostrar o ser representativos del conjunto. Su significado en estadística es bastante similar a su significado original. En estadística, una muestra representa una porción de la población que se va a probar o estudiar: en otras palabras, es un subconjunto de la población, una porción de ella y de todas sus características. Una muestra debe extraerse aleatoriamente para que no haya sesgos y para estar seguro de que la muestra cubre todas las características de la población elegida: de lo contrario, el resultado no será válido. En resumen, podemos decir simplemente que cada individuo de la muestra que ha seleccionado es un miembro de su población objetivo. Resulta útil obtener muestras, ya que es difícil estudiar y obtener la información necesaria de toda la población.
He aquí algunas ventajas de recoger muestras en lugar de encuestar o estudiar a toda la población. En primer lugar, a la hora de investigar y recopilar información, sería costoso y poco práctico estudiar a toda la población en lugar de una muestra aleatoria. Tenga siempre en cuenta que las muestras también poseen las características de la población. No es necesario encuestar a todo el mundo solo para hacerse una idea de sus cualidades. En segundo lugar, ahorrará tiempo si se centra únicamente en su muestra: llevaría mucho tiempo encuestar, recopilar información y analizar los resultados de la población en su conjunto. Al llevar mucho tiempo y tener muchos datos que analizar, la posibilidad de cometer errores es mayor. Tienes un montón de datos que podrías pasar por alto. Las muestras son más controlables y más fáciles de manejar y estudiar. Asegúrese siempre de que su muestra se selecciona aleatoriamente para tener una mejor visión de las cualidades o la información que busca en la población.
Resumen:
1.Una población pertenece al todo. Una muestra es una parte de la población que se selecciona aleatoriamente para representar al conjunto.
2.Cada miembro de la muestra pertenece a la población, lo que significa que cada individuo de la muestra tiene las características de la población.
3.Para obtener resultados más precisos en su estudio, debe seleccionar la muestra de forma aleatoria y sin sesgos.
4.Realizar una encuesta o estudio de toda la población tiene más posibilidades de obtener resultados erróneos que tener que estudiar solo su muestra controlada.
5.La población abarca todo el objeto de interés, mientras que la muestra es solo una parte del objeto de interés.
