El uso de muestras tiene el objetivo de extraer conclusiones que sean válidas para el universo del cuál se obtuvo dicha muestra. Estas conclusiones tienen 2 propósitos fundamentales:
- Estimar el valor de determinada característica de la población (problema de estimación).
- Verificación de hipótesis en relación con las características (problemas de pruebas de hipótesis).
Condiciones de una buena muestra
- Tamaño (cantidad de elementos de la población incluidos en la muestra)
- Calidad (forma en que fueron seleccionados los elementos que la integran)
Mientras mayor sea el tamaño de una muestra menor es el error de muestreo que se comete, aunque esto depende de muchos factores como recursos, tiempo disponible, etc. Se considera como error de muestreo a las diferencias que existen entre los valores parámetros y los estadígrafos.
Muestra representativa es aquella que posee calidad y tamaño apropiado para hacer mínimos los errores de muestreo. Si la inferencia estadística realiza generalizaciones sobre el comportamiento de una población estudiando solo una parte limitada de ella (muestra) entonces si la muestra (o las muestras) no es representativa la inferencia carecerá de valor científico.
Muestreo aleatorio simple.- Es el método de muestreo más importante porque además se utiliza como procedimiento en otros métodos de muestreo. Consiste en seleccionar los elementos que integrarán la muestra mediante un procedimiento aleatorio (al azar).
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Una muestra representativa posee calidad y tamaño para evitar errores de muestreo
Una muestra aleatoria es aquel método que consiste en seleccionar elementos al azar.
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