En
estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una
población. En diversas aplicaciones interesa que una muestra sea una muestra
representativa y para ello debe escogerse una técnica de muestreo adecuada que
produzca una muestra aleatoria adecuada (se obtiene una muestra sesgada cuyo
interés y utilidad es más limitado dependiendo del grado de sesgo que
presente).
Las
muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de
la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra
representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta
característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de
muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un
estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la
elección de una muestra, más abajo).
Por
otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de
toda la población porque el manejo de un menor número de datos provoca también
menos errores en su manipulación. En cualquier caso, el conjunto de individuos
de la muestra son los sujetos realmente estudiados.
El
número de sujetos que componen la muestra suele ser bastante inferior a la
población total, aunque suficiente grande como para que la estimación de los
parámetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado. Para que el
tamaño de la muestra sea idóneo es preciso recurrir a su cálculo.
Para descargar la guía de ejercicios: Guía de Ejercicios de cálculo de muestras
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