Muestras representativas — Datos, 14–17 años
Cómo conocer un grupo grande estudiando otro más pequeño, elegido de manera justa. Datos, 14–17 años.
La idea
Una muestra es un grupo más pequeño elegido para decirnos algo sobre un grupo mayor, llamado población. Solo es útil si se parece a esa población en los aspectos importantes. Preguntar a 100 estudiantes elegidos al azar puede informar mejor sobre un colegio que preguntar a los primeros 100 que pasan por una sola puerta.
Por qué la necesitamos
Normalmente no podemos preguntar a todas las personas, medir todos los árboles ni probar todos los productos: tardaríamos demasiado, costaría mucho o causaríamos daños. El muestreo resuelve el problema usando una parte manejable de la población. El peligro es que una muestra mal elegida puede producir una respuesta aparentemente precisa, pero sesgada.
Ejemplo resuelto
Un colegio tiene 800 estudiantes y quiere estimar cuántos van en bicicleta. Primero se numeran los 800 nombres. Después se eligen 80 al azar, en vez de escoger amigos o personas junto a los aparcabicis. Si 24 de esos 80 van en bicicleta, la proporción es 24/80 = 30%. La estimación para los 800 estudiantes es aproximadamente el 30%, es decir, 240 estudiantes.
El error habitual
Un error común es pensar que una muestra más grande es automáticamente mejor. El tamaño importa, pero la selección importa antes: preguntar a 1000 aficionados al fútbol por toda la población puede ser menos útil que preguntar a 100 personas elegidas justamente. El error es razonable porque más mediciones parecen más pruebas, pero repetir un sesgo no lo convierte en justicia.
Dónde se utiliza
Las empresas de encuestas usan muestras para estimar opiniones antes de unas elecciones, y las compañías las usan para probar si gusta un producto. Los científicos toman muestras de agua de ríos o de suelo sin alterar todo un ecosistema. El resultado es una estimación, no una garantía; por eso los informes deben explicar cómo se eligió a la gente y qué incertidumbre puede haber.
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