POBLACIÓN Y MUESTRA: explicación fácil con EJEMPLOS👨🔬
Summary
TLDREl video explica las diferencias clave entre una población y una muestra en estadística. La población representa el conjunto completo de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población que se analiza. Se destacan las ventajas de trabajar con muestras para ahorrar tiempo y recursos, sin perder precisión. Además, se describen las características de las poblaciones finitas e infinitas, junto con ejemplos claros, como las encuestas electorales y los estudios de facturas. Se subraya la importancia de una selección adecuada de la muestra para obtener resultados confiables.
Takeaways
- 📊 La población es el universo completo de elementos que se desea estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población.
- 🍕 Un ejemplo de población es el total de 8 millones de habitantes en Nueva York, mientras que una muestra podría ser 5,000 personas.
- ⚖️ El análisis de una muestra en lugar de la población completa ahorra tiempo y recursos, sin perder información significativa.
- 🌍 La población puede consistir en personas, animales, objetos o eventos; ejemplos incluyen las moléculas de aire en un recipiente o las estrellas de la galaxia.
- 🔢 Las poblaciones pueden ser finitas, como una caja con 20 canicas, o infinitas, como los lanzamientos continuos de una moneda.
- ⏳ Es importante definir los límites de la población antes de un estudio, ya que influirá en la forma y tamaño de las muestras.
- 📅 La ubicación cronológica y geográfica de la población también es relevante para el análisis estadístico.
- 🎯 Una muestra debe ser representativa para que los resultados obtenidos puedan extrapolarse a la población completa.
- 🧪 Las muestras no tienen que ser únicas; una población puede generar varias muestras distintas dependiendo de los criterios de selección.
- 📉 Ejemplos de uso de muestras incluyen encuestas electorales, análisis de facturas de un almacén y exámenes médicos de tejidos.
Q & A
¿Cuál es la diferencia principal entre población y muestra en estadística?
-La población es el conjunto total de elementos que se desea estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población.
¿Por qué es ventajoso analizar una muestra en lugar de la población completa?
-Analizar una muestra reduce la cantidad de recursos, tiempo y esfuerzo requeridos, proporcionando resultados rápidos sin pérdida significativa de información.
¿Qué tipos de elementos puede incluir una población estadística?
-Una población estadística puede incluir personas, seres vivos, objetos, partículas, eventos, sucesos e ideas.
¿Cómo se clasifican las poblaciones según su extensión?
-Las poblaciones pueden clasificarse en finitas e infinitas. Una población finita tiene un número limitado de elementos, mientras que una población infinita puede considerarse como tal si no hay un límite definido para el número de elementos o muestras.
¿Qué es una población finita y puedes dar un ejemplo?
-Una población finita es aquella que puede expresarse con un número limitado de elementos. Un ejemplo sería el número de canicas en una caja.
¿Qué es una población infinita y puedes dar un ejemplo?
-Una población infinita es aquella de la que se pueden tomar un número ilimitado de muestras. Un ejemplo sería el lanzamiento de una moneda, que puede repetirse indefinidamente.
¿Por qué es importante definir los límites de una población antes de un estudio estadístico?
-Definir los límites de una población es esencial porque su tamaño determinará la forma y tamaño de las muestras a extraer, lo cual afecta los resultados del estudio.
¿Qué aspectos cronológicos y geográficos se deben tener en cuenta al definir una población?
-Se debe considerar la ubicación cronológica (época) y geográfica de la población, ya que estas variables pueden influir en los resultados de un estudio.
¿Qué es una muestra en estadística?
-Una muestra es un subconjunto de elementos seleccionados de la población con el fin de representarla y facilitar el análisis estadístico.
¿Cómo se selecciona una muestra representativa?
-La selección de una muestra representativa se realiza mediante técnicas de muestreo que siguen criterios matemáticos, asegurando que la muestra refleje adecuadamente las características de la población.
Outlines
📊 Diferencias entre población y muestra
Este párrafo explica las diferencias clave entre población y muestra en estadística. La población incluye a todos los elementos de interés en un estudio, mientras que la muestra es un subconjunto representativo de esa población. Se menciona el ejemplo de estudiar el porcentaje de personas que comen pizza diariamente en Nueva York, donde la población es de 8 millones de habitantes y la muestra sería un grupo de 5.000 personas. El análisis de muestras en lugar de poblaciones completas facilita el manejo de la información y la eficiencia de los recursos.
🌍 Características de una población en estadística
Este párrafo profundiza en el concepto de población en estadística, señalando que abarca más que solo personas, e incluye animales, objetos y eventos. Se mencionan ejemplos como moléculas de aire, estrellas en la Vía Láctea, aves en un bosque o el número de bacterias en un cultivo. También se hace hincapié en la importancia de definir adecuadamente los límites de una población antes de comenzar el estudio para garantizar que los resultados obtenidos de las muestras sean representativos.
📏 Poblaciones finitas e infinitas
Aquí se exploran las diferencias entre poblaciones finitas e infinitas. Una población finita es aquella en la que el número de elementos puede expresarse con precisión, como las canicas en una caja. Por otro lado, una población infinita permite extraer muestras indefinidamente, como en el caso de lanzar monedas o dados repetidamente. Aunque algunas poblaciones pueden parecer infinitas, en la práctica son finitas pero tan grandes que se pueden tratar como infinitas. Es fundamental establecer los límites de la población antes de un estudio para determinar el tamaño de las muestras.
🔍 La importancia de la muestra en un estudio
Este párrafo se centra en la definición y relevancia de la muestra dentro de un estudio estadístico. Una muestra es el conjunto de elementos seleccionados para representar a la población, facilitando el análisis al reducir la cantidad de datos y recursos necesarios. La muestra debe ser adecuada y seleccionada mediante técnicas matemáticas. Se presentan ejemplos de cómo obtener muestras representativas, como seleccionar alumnos de diferentes grados en una escuela o tomar una muestra de facturas de un almacén para analizar el gasto promedio de los clientes.
Mindmap
Keywords
💡Población
💡Muestra
💡Muestreo
💡Población finita
💡Población infinita
💡Representatividad
💡Recursos
💡Homogeneidad
💡Selección aleatoria
💡Resultados
Highlights
La diferencia entre población y muestra radica en que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población.
Un ejemplo de población es el total de los 8 millones de personas que viven en Nueva York, mientras que una muestra puede ser un grupo de 5,000 personas seleccionadas para el estudio.
La muestra ofrece una ventaja en el manejo de la información al ser más pequeña, lo que reduce recursos, tiempo y esfuerzo en comparación con estudiar toda la población.
Una población en estadística puede ser formada por personas, objetos, animales, partículas o eventos, entre otros.
Existen poblaciones finitas, como las 20 canicas en una caja, y poblaciones infinitas, como los lanzamientos de una moneda.
La definición cuidadosa de la población, incluyendo sus límites, es crucial para determinar el tamaño y forma de las muestras que se extraigan de ella.
Es importante considerar la ubicación cronológica y geográfica de la población para obtener resultados adecuados en el análisis.
La homogeneidad o falta de homogeneidad de la población es un aspecto a tener en cuenta en el estudio estadístico.
La muestra es un conjunto de elementos seleccionados de la población, cuyo propósito es representar a la totalidad de manera eficiente.
La selección de la muestra se realiza a través de técnicas de muestreo que siguen criterios matemáticos.
Una población puede dar lugar a diferentes muestras, dependiendo del enfoque que se quiera dar al estudio.
Un ejemplo de muestra representativa es tomar algunos alumnos de cada sección de un colegio, mientras que una muestra no representativa sería seleccionar solo de una sección.
Para estimar el gasto promedio de los clientes de un almacén, se podría extraer una muestra de 150 facturas de un año completo.
En campañas políticas, se toma una muestra de votantes para determinar la intención de voto en lugar de entrevistar a todos los electores.
Otros ejemplos de muestras incluyen el análisis de una pequeña parte de un tumor en un laboratorio o una degustación de un producto alimenticio en una tienda.
Transcripts
las diferencias entre población y
muestra en estadística derivan del hecho
de que la población es el universo de
elementos que se desean estudiar
mientras que la muestra es una parte
representativa de la población por
ejemplo digamos que queremos estudiar el
porcentaje de personas que comen a
diario pizza en nuevayork la población
son los 8 millones de personas que
habitan en nueva york' la muestra es el
número de personas que tomaremos para
nuestro estudio en este caso podría ser
una muestra de 5.000 personas analizar
una muestra tomada del conjunto en vez
de la totalidad del mismo representa una
clara ventaja en cuanto al manejo de la
información veamos a continuación con
más detalle las principales diferencias
entre ambos conceptos
es claro ahora que una población puede
consistir en un conjunto muy grande de
elementos personas animales
microorganismos o partículas abordar el
estudio de cada uno de estos elementos
por separado consume una gran cantidad
de recursos tiempo y esfuerzo pero al
escoger una muestra cuidadosamente
seleccionada los resultados que se
derivan de su estudio se extienden a la
población sin que existan pérdidas
significativas de información que es una
población en estadística el concepto de
población tiene un significado más
amplio que el cotidiano una población se
asocia a la cantidad de habitantes de un
país o una ciudad sin embargo una
población estadística puede consistir en
personas y seres vivos pero también
objetos grandes y pequeños partículas
eventos sucesos e ideas
ejemplos de poblaciones de diversa
naturaleza son las moléculas de aire
dentro de un recipiente sellado la
totalidad de las estrellas en la vía
láctea las aves que pueblan un bosque el
número total de árboles de ese mismo u
otro bosque el conjunto de suscriptores
de una compañía telefónica que tiene
sucursales en américa y europa los
lanzamientos que hagamos de una moneda
el número de bacterias en un cultivo la
producción mensual de tornillos en una
fábrica características de la población
ya sabemos las diversas que pueden ser
las poblaciones ahora veamos cómo se
pueden clasificar según su extensión una
cantidad finita es aquella que se puede
expresar mediante una cifra como por
ejemplo la cantidad de canicas en una
caja en cambio de una cantidad infinita
no podemos dar un valor preciso esta
diferencia nos permitirá definir dos
tipos de poblaciones según su extra
poblaciones finitas supongamos que se
tienen 20 canicas en una caja y se
extraen muestras de dos canicas sin
reposición eventualmente se agotarán las
canicas de la caja por lo tanto la
población es finita un número puede ser
finito aunque sea muy grande un cultivo
de bacterias consta de un gran número
pero es finito al igual que la cantidad
de estrellas en la galaxia o las
moléculas de una porción de gas
encerrado en un recipiente poblaciones
infinitas
qué pasa si cada vez que extraemos una
muestra de canicas las regresamos a la
caja luego de observarlas en ese caso
podremos sacar un número infinito de
muestras y de esta forma considerar que
la población de canicas es infinita otro
ejemplo de población infinita lo tenemos
en el lanzamiento de monedas o de dados
ya que en teoría se pueden tomar todas
las muestras que se desee
ningún límite
incluso una población finita que se sabe
contiene una gran cantidad de elementos
se puede considerar como infinita en la
práctica de ser necesario por eso es muy
importante definir la población
cuidadosamente antes de emprender el
estudio lo que significa fijar sus
límites ya que su tamaño determinará la
forma y tamaño de las muestras que se
extraigan de ella posteriormente otras
características importantes también es
importante saber la ubicación
cronológica de la población no es igual
estudiar registros de los habitantes de
una gran ciudad a comienzos del siglo 20
que hacer lo mismo con los habitantes de
la misma ciudad a comienzos del siglo 21
asimismo el analista deberá ocuparse de
tomar en cuenta la localización de la
población así como averiguar su
homogeneidad o falta de ella
qué es una muestra la muestra es el
conjunto de elementos seleccionados de
entre la población para que la
represente el objetivo de hacer esto
como dijimos es facilitar el trabajo al
manejar menos cantidad de datos se
invierte menos cantidad de recursos y se
obtienen resultados más rápidos sin
embargo para que cumpla su función
adecuadamente la muestra debe ser
adecuada el proceso de selección se
lleva a cabo mediante las técnicas de
muestreo que emplean criterios
matemáticos la muestra extraída no tiene
por qué ser única de hecho una población
puede dar lugar a diversas muestras por
ejemplo supongamos que la población sea
el conjunto de alumnos de un centro de
educación media que tiene varias
secciones por cada grado una muestra
representativa debería contener algunos
alumnos de cada una de las secciones de
cada grado por ejemplo aquellos cuyo
nombre empiece por la letra
en cambio una muestra no tan
representativa podría ser si se
escogieran a todos los alumnos de un
mismo grado veamos algunos ejemplos más
ejemplo 1 los dueños de unos grandes
almacenes desean estimar la cantidad
promedio de dinero que los clientes
gastan comprando para ello recogen todas
las facturas de un determinado periodo
digamos un año la cantidad de facturas
del último año es la población a
analizar ahora si de este grupo se
extrae una muestra completamente al azar
de 150 facturas ya sería la muestra
ejemplo 2 cuando se acercan elecciones
sea a nivel nacional o local los
partidos políticos suelen contratar
empresas especializadas para el análisis
de datos
de esta manera conocen la intención del
voto de los habitantes y planean
estrategias de campaña apropiadas
en este caso la población consiste del
universo entero de votantes inscritos en
el sistema electoral correspondiente
como tomaría mucho tiempo y esfuerzo
localizar e interrogar a cada elector
las encuestadoras escogen una muestra de
votantes para encuestar y de allí
extraen los porcentajes y determinan las
tendencias la selección de la muestra
apropiada es apenas el comienzo pero es
un paso determinante para asegurar el
éxito del estudio otros ejemplos de
muestras son un trozo de salchicha
gratis en la tienda de comestibles
diseñado para que compres una caja de
salchichas una pequeña parte de un tumor
que se toma para analizar en un
laboratorio un pequeño subconjunto de la
sociedad que es encuestado para tener
una idea de la opinión de la sociedad en
su conjunto
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