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¿Qué es un ejemplo representativo?

Una muestra representativa es un subconjunto de una población que busca reflejar con precisión las características del grupo más grande. Por ejemplo, un aula de 30 alumnos con 15 hombres y 15 mujeres podría generar una muestra representativa que podría estar formada por seis alumnos: tres hombres y tres mujeres. Los ejemplos son útiles en el análisis estadístico cuando el tamaño de la población es grande porque contienen versiones más pequeñas y manejables del grupo más grande.

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Ejemplo representativo

Conclusiones clave

  • Una técnica es un ejemplo representativo que se puede utilizar para obtener conocimientos y observaciones sobre un grupo de población objetivo.
  • Una muestra representativa es un pequeño subgrupo que busca representar proporcionalmente características específicas expresadas en una población objetivo.
  • Las muestras representativas a menudo dan los mejores resultados, pero pueden ser el tipo de muestra más difícil de obtener.

Comprensión de un ejemplo representativo

El muestreo se utiliza en metodologías de análisis estadístico para obtener conocimientos y observaciones sobre un grupo de población. Los estadísticos pueden utilizar una variedad de métodos de muestreo para construir muestras que busquen alcanzar los objetivos de sus estudios de investigación. Las muestras representativas son un tipo de método de muestreo. Este método utiliza un muestreo aleatorio estratificado para identificar sus componentes. Otros métodos pueden incluir muestreo aleatorio y muestreo sistemático.

Una muestra representativa busca seleccionar componentes que se adapten a las características clave de la población total que se examina.

Los estadísticos pueden seleccionar los rasgos representativos que consideren que mejor cumplen con sus objetivos de investigación. Las características representativas de la muestra suelen centrarse en categorías demográficas. Algunos ejemplos de características clave incluyen sexo, edad, nivel de educación, nivel socioeconómico y estado civil. En general, cuanto mayor sea la población examinada, más rasgos pueden surgir para su consideración.

Tipos de métodos de muestreo

La elección de un método de muestreo puede depender de varios factores. Las muestras representativas suelen ser una excelente opción para el análisis de muestreo porque se espera que proporcionen conocimientos y observaciones que se alineen estrechamente con todo el grupo de población.

Cuando una muestra no es representativa, se la puede llamar muestra aleatoria. Si bien el muestreo aleatorio es un enfoque de muestreo simplificado, existe un mayor riesgo de que se produzcan errores de muestreo que podrían dar lugar a resultados o estrategias incorrectos. El muestreo aleatorio puede seleccionar sus componentes completamente al azar, como seleccionar al azar nombres de una lista. Utilizando la muestra del aula nuevamente, una muestra aleatoria podría tener seis estudiantes varones.

El muestreo sistemático es otro tipo de muestreo que busca sistematizar componentes. Este tipo de muestreo puede incluir seleccionar una quinta parte de una lista de población para recolectar una muestra. Aunque este método tiene un enfoque sistemático, es probable que dé como resultado una muestra aleatoria.

Muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorio estratificado puede ser una parte importante del proceso de creación de una muestra representativa. El muestreo aleatorio estratificado examina las características de los grupos de población y desglosa la población en estratos. Dividir la población por estratos ayuda a los analistas a seleccionar el número apropiado de individuos de cada estrato en función de las proporciones de la población. Si bien este método lleva más tiempo y, a menudo, es más costoso porque requiere más información inicial, la información proporcionada suele ser de mayor calidad.

Consideraciones Especiales

Por lo general, se espera que una muestra representativa proporcione la mejor colección de resultados. Se sabe que las muestras representativas recopilan resultados, conocimientos y observaciones en los que se puede confiar como una indicación de la población más grande que se está estudiando. Por lo tanto, el muestreo representativo suele ser el mejor método para estudios de marketing o psicológicos.

Si bien las muestras representativas suelen ser el método de muestreo preferido, presentan algunos obstáculos. A menudo, no es práctico en términos de tiempo, presupuesto y esfuerzo obtener los datos necesarios para construir una muestra representativa. Utilizando un muestreo aleatorio estratificado, los investigadores deben identificar rasgos, dividir la población en estratos y seleccionar individuos proporcionalmente para la muestra representativa.

En general, cuanto mayor sea la población objetivo a estudiar, más difícil será el muestreo representativo. Este método puede resultar muy difícil para una población muy grande, como todo un país o una raza. Cuando se trata de grandes poblaciones, puede resultar difícil encontrar los miembros deseados para participar. Por ejemplo, las personas que están demasiado ocupadas para participar en la muestra representativa estarán subrepresentadas. Al comprender los pros y los contras del muestreo representativo y aleatorio, puede ayudar a los investigadores a elegir el mejor enfoque para su estudio específico.