Entender la diferencia entre población y muestra es fácil una vez que recuerdas una ley fundamental de la estadística:
“Una muestra es siempre un grupo más pequeño o un subconjunto dentro de una población”.
Una investigación de mercado siempre se realiza con un estudio básico. Esta investigación se realiza observando o experimentando con una muestra de la población, con el fin de obtener ideas que expliquen un fenómeno.
Te recomiendo que leas: ¿Qué es una Muestra Representativa de la Población Nacional?
¿Qué es una población?
La población en investigación es un conjunto completo de elementos que poseen un parámetro común entre sí.
Es importante mencionar que todos somos conscientes de lo que la palabra «población» significa en nuestra vida cotidiana. A menudo se utiliza para describir la población humana o el número total de personas que viven en un área geográfica de algún país o estado.
La población en investigación no tiene que ser necesariamente humana. Puede ser cualquier colección de datos que posea un parámetro común, como por ejemplo el número total de tiendas de mascotas en una ciudad.
Aprende cómo medir una población con este artículo que tenemos para ti.
¿Qué es una muestra?
Una muestra es la parte más pequeña del total, es decir, un subconjunto de toda la población. Cuando se realizan encuestas, la muestra son los miembros de la población que son invitados a participar en la encuesta.
Dicho de manera sencilla, una muestra es un subgrupo o subconjunto dentro de la población, que puede ser estudiado para investigar las características o el comportamiento de los datos de población.
Las muestras de datos se crean utilizando varios métodos de investigación como el muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico. Los métodos de muestreo varían según los tipos de investigación y la calidad de la información requerida.
Por ejemplo: A una empresa de alimentos para gatos le gustaría conocer todas las tiendas de mascotas donde puede vender. La compañía tiene datos de población sobre el número total de tiendas de mascotas en una ciudad específica.
Este fabricante de alimentos para mascotas ahora puede crear una muestra de investigación en línea seleccionando únicamente las tiendas de mascotas que venden alimentos para gatos.
Los datos pueden ser estudiados para varias características y los resultados pueden ser mostrados en estadísticas e informes para una mejor comprensión del negocio.
Utilizando los datos de la muestra, la empresa puede descubrir formas de hacer crecer su negocio hasta llegar a la población total de tiendas de mascotas.
Conoce más acerca del tamaño de un muestra con este artículo que tenemos para ti.
Diferencia entre población y muestra
Por lo general, se utiliza una muestra de la población en la investigación, ya que es más fácil y rentable procesar un subconjunto más pequeño en lugar de todo el grupo.
En esta tabla, podemos observar más de cerca la diferencia entre población y muestra:
Razones para utilizar una muestra
Las razones principales por las que deberías utilizar una muestra durante una investigación de mercados son:
Es práctica
En la mayoría de los casos, una población puede ser demasiado grande para que el investigador recopile datos precisos teniendo en cuenta la limitación del tamaño.
Las muestras permiten a los investigadores recolectar datos que pueden ser analizados para ofrecer información a toda la población.
Ofrece datos urgentes
Cuando se trata de una investigación, la cantidad de tiempo disponible puede ser un factor definitivo para un estudio.
Una muestra ofrece un conjunto más pequeño que proporciona datos que pueden ser utilizados para representar a toda la población.
La aplicación de una encuesta a una muestra más pequeña, a diferencia de toda la población, puede ahorrar un tiempo precioso para los investigadores.
Es rentable
El costo de llevar a cabo la investigación es a menudo un parámetro para el estudio. Los investigadores deben hacer todo lo posible con los recursos que disponen para realizar un estudio y obtener una visión precisa.
Realizar un estudio en una muestra representativa de una población es rentable, ya que requiere menos recursos, como computadoras, investigadores, entrevistados, servidores y centros de recolección de datos.
Conoce la importancia de una muestra representativa para una investigación eficaz.
Está representada con exactitud
Dependiendo del método de muestreo, la investigación realizada en una muestra puede ser precisa y con menos sesgo de falta de respuesta que si se llevara a cabo por medio de un censo.
Una muestra que se selecciona utilizando el método sin probabilidad es una representación precisa de la población, y los datos recolectados pueden ser utilizados para obtener información sobre toda la población.
Ofrece estadísticas deductivas
La estadística inferencial es un proceso por el cual se utilizan datos representativos para inferir ideas sobre toda la población.
Se basan en el concepto de utilizar datos recolectados de una muestra para deducir datos que representan a toda la población. Las estadísticas inferenciales sólo pueden recopilarse utilizando muestras de datos.
Quizá te interese conocer sobre la diferencia entre encuestas y censos.
Es más precisa que un censo
Un censo de toda una población no siempre ofrece datos precisos debido a errores como la inconsistencia en las respuestas o el sesgo de falta de respuesta. Sin embargo, una muestra cuidadosamente obtenida elimina este sesgo y ofrece datos más precisos, que representan adecuadamente a la población.
Es manejable
A veces, la recolección de toda una población de datos es casi imposible, ya que algunas poblaciones son demasiado difíciles de obtener. En este caso, se puede utilizar una muestra para representar el estudio, ya que es factible y accesible.
Por último, te recomendamos utilizar nuestra calculadora de tamaño de muestra para tu investigación de mercados.
A pesar de la diferencia entre población y muestra, ambos están relacionados entre sí, es decir, las muestras se toman de la población. El objetivo principal de la muestra es hacer inferencias estadísticas sobre la población. Sin población, las muestras no pueden existir. Cuanto mejor sea la calidad de la muestra, mayor será el nivel de precisión de la generalización.
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