1.2: Población y muestra

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Investiguemos el caso sencillo: ¿cuál de dos helados es más popular? Sería relativamente fácil recopilar toda la información si todos estos helados se venden en una sola tienda. Sin embargo, la situación suele ser diferente y hay muchos vendedores diferentes que son realmente difíciles de controlar. En situación así, la mejor opción es el muestreo. No podemos controlar a todos pero sí podemos controlar a alguien. El muestreo también es más económico, más robusto a los errores y nos da manos libres para realizar más recolección y análisis de datos. Sin embargo, cuando recibamos la información del muestreo, otro problema se volverá evidente: ¿qué tan representativos son estos resultados? ¿Es posible estimar la pequeña porción de información muestreada a toda la gran población (este no es un término biológico) de datos de helados? La estadística (estadística matemática, incluida la teoría del muestreo) podría responder a esta pregunta.

Es interesante que el muestreo pueda ser más preciso que la investigación total. No sólo porque es difícil controlar toda la variedad de casos, y algunos datos serán inevitablemente equivocados. Hay muchas situaciones en las que el menor tamaño de la muestra permite obtener información más detallada. Por ejemplo, en el siglo XIX muchos campesinos rusos no recordaban su edad, y todos los datos del censo total relacionados con la edad se redondearon a decenas. Sin embargo, en este caso, un muestreo selectivo pero más completo (utilizando documentos y cuestionamientos cruzados) podría producir mejores resultados.

Y filosóficamente, la investigación completa es imposible. Incluso la investigación más completa es un subconjunto, muestra de algo más grande.