Muestra
La muestra es una porción de la totalidad de un fenómeno, producto o actividad que se considera representativa del total, también llamada una muestra representativa.
Muestra viene de mostrar, siendo que da a conocer a los interesados o públicos objetivos los resultados, productos o servicios que ejemplifican o sirve como demostración de un tipo de evento, calidad o la estandarización.
En estadística y probabilidad, la muestra es una porción extraída mediante métodos específicos que representan los resultados de una totalidad llamada población. Se habla de muestra representativa cuando la muestra seleccionada comparte las características de la población.
Un ejemplo sería la muestra estadística de 100 personas aleatorias que se someten a una encuesta para conocer la satisfacción de un producto. Una vez recogidos sus datos y opiniones, podemos inferir y sacar conclusiones sobre la percepción de la población sobre dicho producto.
Otro ejemplo de muestra estadística es al preguntar el salario anual a personas pertenecientes a un pueblo. En este caso se puede hacer una selección de muestras según la clase social, para comparar los salarios y ver cuánta variación hay en dicha población.
La toma de muestras también se usa en el ámbito científico para estudiar un organismo, una especie, suelos o materiales. Se suele tomar una porción de aquello que se desea analizar y, según los resultados que se obtengan, se llegan a unas conclusiones u otras.
Tipos de muestra
Las muestras se dividen en dos grandes grupos: las muestras probabilísticas aleatorias y no aleatorias.
Muestras probabilísticas aleatorias
Las muestras probabilísticas aleatorias son aquellas en las que todas las unidades de la población tienen una probabilidad de ser seleccionada como parte de la muestra. Por ejemplo, cualquier persona de un grupo puede ser elegida para realizar una encuesta. Dentro de este grupo, se hallan varios tipos de muestra.
Muestra aleatoria simple: se seleccionan de forma completamente aleatoria aquellas unidades que formarán parte de la muestra, sin ningún tipo de organización, orden o intervalo.
Muestras sistemáticas: son aquellas muestras que se han extraído de una población varias veces a lo largo del tiempo. Se suelen tomar varias muestras cada cierto tiempo cuando la población es sujeta a cambios estacionales o es demasiado grande.
Muestra estratificada: es aquella que se toma a partir de una división realizada previamente, como la división por edades o por género, pero en la que se asume homogeneidad en las características de la población.
Muestras por conglomerados: son las muestras tomadas a partir de divisiones naturales dentro de la población, de las que surgen grupos con características diferentes. Por ejemplo, no es lo mismo encuestar sobre películas a aficionados de la filmografía que a aquellos que prefieren leer libros.
Muestra probabilísticas no aleatorias
Las muestras probabilísticas no aleatorias son aquellas en las que no todas las unidades poseen la misma probabilidad de ser elegidos como muestra de una población. Por esta razón, no es posible realizar una selección completamente aleatoria. A su vez, también se divide en varios tipos.
Muestras intencionales: el investigador del estudio estadístico establece sus propios parámetros de selección de muestras, y elige bajo su propio criterio las unidades que formarán parte de la muestra de la población a estudiar.
Muestras por cuotas: mezcla el concepto de las muestras intencionales con las muestras estratificadas. Es decir, a partir de una clasificación previa de los individuos de una población, el investigador compara y decide qué muestras se tomarán en cada estrato o grupo de la población.
Muestras en cadena o por bola de nieve: es un método de selección de muestras en el que se eligen muestras nuevas a partir de las anteriores, asegurando que todas posean unas características similares.
Muestras por comodidad o conveniencia: son aquellas muestras tomadas por ser próximas al investigador, por no requerir mucho esfuerzo o por estar limitado en tiempo. Estas selecciones acostumbran a ser menos representativas de la población.
Características de una muestra
La muestra en estadística siempre forma parte de la población a estudiar, pero no representará de forma completamente fiel a la misma. Por lo tanto, mientras mayor y más diversa sea la muestra, mejor reflejará las características de la población.
La muestra también ha de ser una parte integral de la población a lo largo del tiempo. Con esto nos referimos a que, por ejemplo, si estudiamos la población natal de una ciudad, no tiene sentido tomar turistas como parte de la muestra, pues no viven ahí.
Tomar una muestra trae consigo muchas ventajas. Estudiar una muestra, en vez de toda una población, es menos costoso en tiempo y financiación. Al analizar datos de decenas, centenares o miles en vez de millones, se dedica menos tiempo y personal para sacar conclusiones similares al analizar toda una población.
Las muestras pueden estar clasificadas o divididas en categorías y grupos. Agrupar las unidades que forman una muestra nos puede dar una pista sobre las características de la población, sobre todo si los parámetros usados para agruparlos son muy específicos.
Dependiendo del tipo de estudio, la muestra puede mantenerse intacta o ser destruida. Si el estudio se basa en hacer unas preguntas a diferentes personas, la toma de muestras no es un proceso destructivo. En otros casos, como el análisis del contenido en suelos de cultivo, es preciso realizar procesos químicos para estudiar las muestras, por lo que se destruyen.
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Cómo citar: Significados, Equipo (25/03/2025). "Muestra". En: Significados.com. Disponible en: https://www.significados.com/muestra/ Consultado:
