Muestra

 Una muestra estadística (o una muestra) es un subconjunto de elementos de la población estadística.
El mejor resultado para un proceso estadístico sería estudiar a toda la población. Pero esto generalmente resulta imposible, ya sea porque supone un coste económico alto o porque requiere demasiado tiempo.
Frente a la dificultad de hacer un censo (estudio de toda la población), se examina una muestra estadística que representará a la totalidad de los sujetos. Con los resultado obtenidos mediante la muestra, se intentará inferir las propiedades de todos los elementos, mediante la estadística inferencial.
La muestra elegida debe ser representativa de la población. Las muestras tienen un nivel de confianza de la bondad con la que representan a todos los sujetos, generalmente del 95% o superior.

Ejemplos 

Supongamos que se realiza un control de calidad en una fábrica que produce dvds en el transcurso de un día. Esta empresa produce un millón de dvds diarios por lo que sería imposible para los controladores examinarlos todos. Por ello, se elige una muestra de cien elementos para realizar dicho control.

Pero surge la siguiente pregunta: ¿Cómo elegimos la muestra?

Existen diferentes tipos de muestreo.

Y otra pregunta: ¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra?

Tamaño de la muestra

Calcular el tamaño de la muestra (o tamaño muestral) es fundamental. Una muestra más grande supone un desperdicio de recursos; una muestra más pequeña produce una pérdida en la calidad de los resultados.

La ecuación a emplear depende del objetivo que se persiga (p.ej. una proporción, una media, etc.) y también depende del tamaño de la población, de si ésta es N es finita o infinita o muy grande.

La elección de los parámetros intervinientes para el cálculo han de ser determinados con base experta y, en todo caso, “pecar de conservadores”.

Tamaño de una muestra para estimar una proporción

Indicado en variables cualitativas.

Para aplicarla, debemos saber:

El nivel de confianza (1-α) o nivel de seguridad.
Una estimación de la proporción (p) que se quiere medir.

Muestreo 

Distinguimos dos tipos fundamentales de muestreo:

Muestreo probabilístico (aleatorio): En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra. Por lo tanto es el tipo de muestreo que deberemos utilizar en nuestras investigaciones, por ser el riguroso y científico.
Muestreo no probabilístico (no aleatorio): En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Salvo en situaciones muy concretas en la que los errores cometidos no son grandes, debido a la homogeneidad de la población, en general no es un tipo de muestreo riguroso y científico, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.

Muestreo Probabilístico

En el contexto de muestreo probabilístico, existen varias posibilidades de obtención de una muestra:

Muestreo aleatorio simple

En un muestreo aleatorio simple todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir. Por ejemplo uno de estos mecanismos es utilizar una tabla de números aleatorios, o también con un ordenador generar números aleatorios, comprendidos entre cero y uno, y multiplicarlos por el tamaño de la población, este es el que vamos a utilizar.