Población en Estadística

En términos generales, una población es el conjunto completo de individuos, ya sea que ese grupo comprenda una nación o un grupo de personas con una característica común.

En estadística, una población es el conjunto de individuos de los que se extrae una muestra para un estudio. Por lo tanto, cualquier selección de individuos agrupados por una característica común se puede decir que es una población. En este sentido, una muestra se referiere a una porción estadísticamente significativa de una población, no a una población completa. Por esta razón, un análisis estadístico de una muestra debe reportar la desviación estándar aproximada, o error estándar de sus resultados en relación a la población total.

Comprender las poblaciones

Los investigadores se refieren a cualquier grupo que estén estudiando como población. Por ejemplo, la población de un estudio podría ser bebés nacidos en América del Norte en 2022, la cantidad total de nuevas empresas tecnológicas en Asia desde el año 2000, la estatura promedio de todos los candidatos al examen de contabilidad o el peso promedio de las personas que se ejercitan en Latinoamérica.

Al respecto, los estadísticos e investigadores deben establecer las características de cada entidad en una población para sacar las conclusiones más precisas posibles. Sin embargo, esto es imposible o poco práctico la mayor parte del tiempo, ya que los conjuntos de población tienden a ser bastante grandes.

Por ejemplo, si una empresa quisiera saber si la mayoría de sus 50.000 clientes estaban satisfechos con el servicio de atención al cliente el pasado año, no sería práctico llamar a cada cliente por teléfono para realizar una encuesta. Se debe tomar una muestra de la población ya que las características de cada individuo en una población no se pueden medir debido a limitaciones de tiempo, recursos y accesibilidad.

Sin embargo, hay que aclarar que una población se puede definir también de manera restringida, como la cantidad de bebés recién nacidos en América del Norte con ojos marrones, la cantidad de nuevas empresas en Asia que fracasaron en menos de tres años, la estatura promedio de todas las candidatas a exámenes de contabilidad o el peso promedio de todos los contribuyentes estadounidenses mayores de 30 años.

El significado demográfico de la Población y su significado en la Investigación

Mientras que la población puede referirse a cualquier conjunto completo de datos en el sentido estadístico, la población adquiere otro significado cuando hablamos del contexto demográfico o geopolítico. Aquí, una población se refiere a la totalidad de las personas que habitan una región en particular, un país o incluso todo el planeta. Los conteos del censo realizan un seguimiento de la cantidad de ciudadanos que pueblan diferentes condados junto con sus características, como edad, raza, género, ingresos, ocupación, etc. Los recuentos de población son importantes para los gobiernos a fin de recaudar impuestos y asignar la cantidad adecuada de fondos a diversos programas sociales y de infraestructura.

En investigación, el conjunto completo de unidades (el universo de las cosas) que se estudia se conoce colectivamente como la población. Puede ser un grupo de personas, empresas, organismos, bonos del gobierno o cualquier otra cosa. Lo que importa es que la población incluye cada una de esas cosas. Si se selecciona al azar, una muestra tomada de la población puede usarse para estudiar asociaciones o atributos que pueden ser representativos de la población más grande.

Parámetros de la población

Un parámetro son datos basados en una población completa. Estadísticas tales como promedios (medias) y desviaciones estándar, cuando se toman de poblaciones en estudio, se denominan parámetros de la población. La media de la población y la desviación estándar de la población están representadas por las letras griegas µ y σ, respectivamente.

Mientras que un parámetro es una característica de una población, una estadística es una característica de una muestra. Las estadísticas inferenciales permiten hacer una conjetura fundamentada sobre un parámetro de población en función de una estadística calculada a partir de una muestra extraída al azar de esa población. Una estadística válida se puede extraer de una muestra de población o de una población completa.

La desviación estándar, por ejemplo, es la variación de alguna variable en la población, que se puede inferir de la variación observada en la muestra. Pero, debido a que esto se infiere de una muestra, siempre habrá algún tipo de término de error que describa la probabilidad de que el análisis de la muestra no refleje la verdadera desviación estándar (o media, etc.). Varias herramientas estadísticas, como los intervalos de confianza, la prueba t y los valores p, pueden informar a un analista sobre la confianza que podría tener al hacer tales inferencias.

Población vs Muestra

Una muestra es una selección aleatoria de los miembros de una población. Es un grupo más pequeño extraído de la población que tiene las características de toda la población. Las observaciones y conclusiones realizadas contra los datos de la muestra se atribuyen a la población en su conjunto.

La información obtenida de la muestra estadística permite a los estadísticos desarrollar hipótesis sobre la población más grande. En las ecuaciones estadísticas, la población generalmente se denota con una N mayúscula, mientras que la muestra generalmente se denota con una n minúscula.

La ciencia de las encuestas políticas ofrece un buen ejemplo de la dificultad de seleccionar una muestra aleatoria de la población. Una de las razones por las que muchas de las últimas encuestas relacionadas con las elecciones presidenciales en diversos países del mundo han sido incorrectas, podría ser que el tipo de personas que responde voluntariamente a las preguntas de las encuestas puede no constituir una muestra aleatoria de la población de votantes probables.

No obstante, las encuestas y sondeos pueden ser la única forma eficiente de identificar y validar problemas y tendencias que afectan a la población en general. Por ejemplo, se han expresado preocupaciones crecientes sobre el acoso en línea, pero ¿qué tan común es? Un estudio de Pew Research indica que el 41 % de los adultos estadounidenses han sufrido acoso en línea, el 11 % informa que ha sido acosado abiertamente y el 14 % dice que ha sido amenazado físicamente. Estos temas tan importantes y cómo afectan a muchas personas, sólo pueden establecerse mediante los conceptos de población y muestra y así se pueden establecer las medidas necesarias.

Similitudes entre población y muestra

Datos

Tanto la población como la muestra involucran datos. La población se refiere a todo el grupo o conjunto de individuos, objetos o eventos que se estudian, mientras que una muestra es un subconjunto de la población que se utiliza para el análisis.

Estadística descriptiva

La estadística descriptiva se puede utilizar para analizar tanto poblaciones como muestras. Por ejemplo, las medidas de tendencia central, como la media y la mediana, y las medidas de variabilidad, como la desviación estándar y el rango, se pueden calcular tanto para poblaciones como para muestras.

Probabilidad

La teoría de la probabilidad se puede utilizar para analizar tanto poblaciones como muestras. Por ejemplo, la probabilidad de que ocurra un evento se puede calcular tanto para poblaciones como para muestras.

Estadística inferencial

La estadística inferencial se pueden utilizar para sacar conclusiones sobre la población en función de la muestra. Mediante el uso de la teoría de la probabilidad, las estadísticas inferenciales pueden estimar los parámetros de la población, como la media y la varianza, a partir de las estadísticas de la muestra.

Error de muestreo

El error de muestreo es una fuente potencial de error tanto en poblaciones como en muestras. El error de muestreo se refiere a la diferencia entre las estadísticas de la muestra y los parámetros de la población que deben estimar.

Importancia de una definición y medición precisas de la población

La definición y medición precisas de la población son cruciales en muchos campos, incluida la salud pública, las ciencias sociales y los negocios, entre otros. Aquí hay algunas razones de por qué:

Validez de los Resultados

Si la población no se define y mide con precisión, los resultados obtenidos pueden no ser válidos. Por ejemplo, si un estudio sobre la prevalencia de una enfermedad solo incluye ciertos subgrupos de la población, los resultados pueden no ser representativos de toda la población.

Capacidad de generalización

La definición y medición precisas de la población son esenciales para garantizar que los resultados obtenidos de un estudio puedan generalizarse a toda la población. Si la población no está bien definida o no se mide con precisión, es posible que los hallazgos no sean aplicables a otros grupos o contextos.

Asignación de recursos

En muchos casos, la definición y medición precisas de la población son necesarias para las decisiones de asignación de recursos. Por ejemplo, las agencias gubernamentales necesitan datos de población precisos para determinar las prioridades de financiamiento para varios programas y servicios.

Planificación y desarrollo de políticas

Los datos de población precisos son necesarios para una planificación y un desarrollo de políticas efectivos. Por ejemplo, en la planificación urbana, los datos de población precisos pueden ayudar a identificar áreas de alta densidad de población e informar las decisiones sobre dónde construir nueva infraestructura.

Consideraciones éticas

La definición y medición precisas de la población también son importantes por razones éticas. Los datos de población inexactos o sesgados pueden conducir a un trato injusto de ciertos grupos o poblaciones.