Conceptos Fundamentales de Estadística: Población, Muestra, Parámetros y Estadísticos

La estadística es la ciencia de los datos. Está asociada al método científico porque ambos proveen un conjunto de principios y procedimientos que tienden a reducir la incertidumbre mediante la obtención, resumen y análisis de la información, facilitando la toma de decisiones.

Tipos de Estadística

• Estadística Descriptiva: Se dedica a recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto de datos, con el fin de describir apropiadamente sus características.
• Estadística Inferencial: Comprende los métodos y procedimientos que, por medio de la inducción, determinan propiedades de una población estadística a partir de una pequeña parte de la misma (muestra).

Población y Muestra

• Población: Es la colección de datos que corresponde a las características de la totalidad de individuos, objetos, cosas o valores en un proceso de investigación. Se clasifican en:
  • Poblaciones Finitas: Constan de un número determinado de elementos, susceptible a ser contado. Ejemplo: Los empleados de una fábrica.
  • Poblaciones Infinitas: Tienen un número indeterminado de elementos, los cuales no pueden ser contados. Ejemplo: Los números naturales.
• Muestra: Es una porción representativa de una determinada población. Cuando no se puede realizar un censo, se recurre al muestreo, que es la herramienta para determinar qué porción de la realidad se estudiará.

Técnicas de Muestreo

Existen distintos tipos de técnicas para conformar una muestra, entre ellas:

• Muestreo de Conveniencia (o por Selección Intencionada): La muestra es seleccionada a partir de métodos no aleatorios. La representatividad la determina el investigador de manera subjetiva. Suelen tener sesgos.
• Muestreo Aleatorio: Todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos. Existen distintas formas:
  • Muestreo Aleatorio Simple: Extracción de individuos de una lista de forma azarosa. No suele ser eficaz en universos grandes y complejos.
  • Muestreo Sistemático: El primer individuo se extrae al azar y, a partir de este, se elige, a intervalos constantes, el resto. No precisa de un listado elaborado. Se debe tener en cuenta que la característica estudiada no posea una periodicidad igual a la del muestreo.
  • Muestreo Aleatorio Estratificado: Se divide la población en grupos de acuerdo a un carácter específico y luego, cada grupo es muestreado aleatoriamente, obteniendo una parte proporcional a la muestra.
  • Muestreo Aleatorio por Conglomerados: La población es dividida en grupos con características similares entre ellos. Luego, algunos grupos son analizados completamente, dejando de lado al resto.
• Muestreo Mixto: Se utilizan al menos dos de los métodos mencionados anteriormente. Se aplica cuando la población es compleja.

Parámetro y Estadístico

• Parámetro: Es un valor, medida o indicador representativo de la *población* que se selecciona para ser estudiado. Es una función definida sobre valores numéricos de una población. Ejemplos: media aritmética, proporción, desviación típica.
• Estadístico: Es el elemento que describe una *muestra* y sirve como una estimación del parámetro de la población correspondiente.

Aunque el interés se fija en el valor del parámetro de la población, con frecuencia se calcula a partir de un estadístico de la muestra seleccionada.