poblacion y muestra1

Curso de Estadística Aplicada
a las Ciencias Sociales
Tema 8
Poblaciones y muestras

Fuentes: Manual (tema 19) y Agresti (cap. 2)

Tema 8

Tema 8. Poblaciones y
muestras
■Introducción
■Poblaciones y muestras
■Tipos de muestras
■Azar y estudios experimentales
■Error muestral y otras formas de error
■Resumen
Tema 8

Introducción
■ Contenido principal de la estadística (y deeste
curso): una vez que tenemos unos datos,
“manipularlos”, analizarlos, estudiarlos,
“explotarlos”....
■ Pero antes: ¿de dónde vienen esos datos?
■ Esencial: garbage in-garbage out

Tema 8

Introducción
■ En particular: cuando no estudiamos a toda la
población sino sólo a una muestra
■ Condiciones para que las muestras sean
“representativas”
■ Para que podamos aplicar todo lo quequeda por
delante en el curso: estadística inferencial

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■ La estadística consiste en acumular y analizar
datos
■ Los objetos de los que uno toma medidas para
generar datos son los sujetos del estudio: pueden
ser individuos, familias, países, ciudades,
empresas, instituciones...
■ La población: conjunto de sujetos sobre el que el
estudio quiere saber algo■ Una muestra: es un subconjunto de la población
sobre el que el estudio toma datos

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■ A veces se estudian poblaciones enteras:
◆Elecciones
◆Censos
◆Números “pequeños”: los alumnos de una facultad,
los habitantes de una ciudad, los miembros de una
asociación...

■ Pero otras muchas veces estudiamos muestras

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■¿Por qué estudiar muestras y no poblaciones?
◆Razones económicas
◆Tiempo: la variable cambiaría (ejemplo: paro)
◆El estudio altera el objeto (investigaciones sanitarias
o industriales, biológicas...)

■ En todos esos casos: muestra

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■ Otra razón para estudiar muestras: existen
poblaciones “virtuales” o “conceptuales” que no
podemos estudiar◆Poblaciones realmente existentes y claramente definidas:
“todos los adultos españoles”
◆Poblaciones conceptuales:
★Todas las personas que ahora o en el futuro puedan padecer
insomnio (un estudio de fármacos)
★Todos los coches que se puedan fabricar de un determinado
modelo (en estudio de consumos)
★Todos los estudiantes de universidad actuales y futuros (en un
estudio sobre efectos de un método deestudio)

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■ Por todas esas razones: hay que estudiar una
muestra, no una población
■ Ejemplo: encuestas de opinión pública
◆La población: el conjunto de los adultos españoles (o
franceses, o toledanos, o andaluces...)
◆La muestra: 1.000 personas entrevistadas por la encuesta

■ Estadística descriptiva: resumir los datos de la
muestra
■ Estadísticainferencial: de la muestra a la población

Tema 8

1. Poblaciones y muestras
■ Estimador (o estadístico): número que resume
información sobre la muestra (Por ejemplo:
porcentaje de los encuestados a favor de autorizar
la eutanasia en ciertos casos)
■ Los estimadores los obtenemos usando la
estadística descriptiva, a partir de los datos de la
muestra
■ Parámetro: número que resumeinformación sobre
la población (Por ejemplo: porcentaje de los
españoles a favor de autorizar la eutanasia en
ciertos casos).
■ Con la estadística inferencial estimamos, a partir
Tema 8
de los estimadores, que son conocidos, los
parámetros, que son desconocidos

2. Tipos de muestras
■ Preocupación principal al hacer una muestra: que
sea “representativa” de la población
■ Que sea una “buena”muestra, que se “parezca” a
la población
■ Los resultados serán “sensatos” (los parámetros
se parecerán a los estadísticos)
■ Si seguimos ciertas reglas: podremos calcular
matemáticamente, a partir del estadístico, el valor
aproximado del parámetro
Tema 8

2.1. Muestreo aleatorio simple
■ Mecanismo ideal para la mejor muestra posible: el
muestreo aleatorio simple, muestreo en el...