Glosario
Heterogeneidad
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Definición:
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Cualidad que se refiere a un grupo con diferentes caracteres o rasgos.
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Ejemplo:
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El alumnado de esa clase forman un grupo muy heterogéneo, pues tienen gustos muy distintos.
Homogeneidad
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Definición:
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Cualidad que se refiere a un grupo con iguales caracteres o rasgos.
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Ejemplo:
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Ese grupo de animales es completamente homogéneo. ¡Solo hay vacas rubias gallegas!
Representatividad
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Definición:
Cualidad que caracteriza o simboliza a un grupo, actuando como ejemplo de la muestra.
Ejemplo:
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La muestra escogida es representativa de la población total.
Sesgo
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Definición:
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En estadística el sesgo es un error que se produce al hacer el estudio que hace que los resultados no sean fiables.
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Ejemplo:
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La encuesta tiene un sesgo de selección, ya que solo se entrevistó a personas jóvenes, excluyendo a la población anciana.
El INE, una fuente fiable y longeva
Buscando el marco
Antes de empezar a recoger datos sobre longevidad, debes tener claro cuántas personas necesitas analizar para que los resultados sean parecidos a toda la población de Galicia.
Para hacer un "buen estudio estadístico" es necesario encontrar un "buen marco estadístico"; un conjunto fiable que represente a la población.
En este vídeo del INE, aprenderás a diferenciar la población (el grupo total a estudiar) de la muestra (la parte representativa a analizar).
Población y muestra
Se entiende por población el conjunto total que es objeto del estudio estadístico.
Por ejemplo, si quieres analizar los hábitos de la población gallega mayor a 80 años, todas las personas mayores de 80 residentes en Galicia son tu población de estudio.
La muestra es una parte de la población.
Por ejemplo, podrías seleccionar a un grupo reducido de 200 personas mayores de 80 años de diferentes ayuntamientos de Galicia.
Esta sería tu muestra.
¿Te representa?
Una pregunta muy lógica que te podrías hacer es la siguiente:
¿De qué tamaño debe ser la muestra que tomes para que sea representativa de la población?
Pensando en el ejemplo anterior sobre la población mayor de 80 años, tiene sentido pensar que a cuantos más individuos encueste, más fiable será la muestra.
Podrías calcular el tamaño mínimo de tu muestra con formulación matemática, pero esto se escaparía de los contenidos de este curso.
Si te decides a investigar sobre el cálculo del tamaño de muestra, ¿qué ocurriría si coges más individuos del tamaño mínimo? ¿Y si coges menos?
Lectura facilitada
¿De qué tamaño debe ser la muestra para que represente a la población?
Tiene sentido pensar que a cuantos más encueste, más fiable será.
El cálculo del tamaño mínimo de muestra se escapa de los contenidos de este curso.
Si te decides a investigar sobre el cálculo del tamaño de muestra:
¿Qué ocurriría si coges más individuos del tamaño mínimo?
¿Y si coges menos?
Reflexión
Si preguntaras a toda la población, ya tendrías todas las respuestas y, por tanto, un 100 % de fiabilidad.
Con una muestra muy pequeña, dentro de una población muy grande, tendrás un margen de equivocarte muy grande.
Por ejemplo, si quieres saber el consumo medio de vino en los hombres gallegos mayores de 80 años y tu muestra es demasiado pequeña, para tener fiabilidad en tus palabras podrías decir que el consumo medio está entre 1 y 10 vasos diarios.
Sin embargo, si hubiera una muestra más fiable, podrías, quizá, acotar lo anterior a un consumo medio de entre 0,5 y 1,5 vasos diarios.
¿Ves cuánto cambiaría la conclusión del estudio?
¿Ves cómo de importante es escoger bien la muestra?
Lectura facilitada
Si preguntaras a toda la población tendrías un 100 % de fiabilidad.
Con una muestra muy pequeña tendrás un margen de equivocarte muy grande.
Por ejemplo, si quieres saber el consumo medio de vino en los hombres gallegos mayores de 80 años:
- Podrías decir que el consumo medio está entre 1 y 10 vasos diarios, con mucha fiabilidad.
- Con una muestra más amplia podrías acotar a un consumo medio entre 0,5 y 1,5 vasos diarios.
¿Ves cuánto cambiaría la conclusión del estudio?
¿Ves cómo de importante es escoger bien la muestra?
¡A por el dato!
Si en tu estudio necesitases obtener tus propios datos, deberías:
- Fijar la población objetivo.
- Seleccionar la muestra representativa.
Tiene que ser un número de individuos que recoja las características de toda la población.
Por ejemplo, no tendría sentido hacer un estudio sobre la estatura gallega y recoger todos los datos a las puertas del lugar de entrenamiento de equipos de baloncesto. Así, la muestra de toda la población gallega no sería representativa, estaría sesgada.
Lectura facilitada
Si en tu estudio necesitases datos primarios, deberías:
- Fijar la población objetivo
- Seleccionar la muestra representativa. Tiene que ser un número de individuos que recoja las características de toda la población.
Por ejemplo, si vas a estudiar la estatura gallega, ¿recogerías todos los datos en un equipo de baloncesto?
Así, la muestra de toda la población gallega no sería representativa, estaría sesgada.
Muestreo aleatorio simple
Se seleccionan individuos de una población al azar.
Todos los individuos tienen la misma probabilidad de pertenecer a la muestra.
Por ejemplo, realizas tu encuesta en diferentes zonas de mi ayuntamiento, en distintas franjas horarias y aleatoriamente seleccionas a un número de individuos.
Muestreo por conglomerados
Se divide la población en grupos heterogéneos y se selecciona al azar un número determinado de individuos de cada grupo creado.
Por ejemplo, coges el censo de población de tu ayuntamiento y, por orden alfabético, divides a la población en 10 conglomerados.
Tendrás una mezcla heterogénea de individuos en cada conglomerado y, en cada uno de estos, escogerás un número de individuos determinado.
Muestreo estratificado
Se divide la población en grupos con un cierto rasgo. El número de individuos que se elige varía según la proporción que representa en la población.
Por ejemplo, crearás estratos según la posición laboral de la población del ayuntamiento. Un estrato con los estudiantes, otro con la población activa, otro con los parados, otro con los jubilados y otro con el resto de la población inactiva.
Dentro de estos estratos, es lógico pensar dónde habrá más número de personas según su edad, por eso aquí los estratos son más homogéneos.
Dentro de ellos escogerás individuos de forma aleatoria.
¿Te fías de la muestra?
Buscando el dato modelo
Se van a realizar una serie de estudios estadísticos sobre los hábitos de vida saludables.
Hay diferentes opciones de población objetivo. Relaciona qué muestra sería representativa de cada población.
Se van a realizar una serie de estudios estadísticos sobre los hábitos de vida saludables.
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