¿Qué es una población en estadística?

En estadística, el término población se usa para describir los sujetos de un estudio en particular: todo o todos los que son objeto de una observación estadística. Poblaciones puede ser grande o pequeño en tamaño y definido por cualquier número de características, aunque estos grupos generalmente se definen específicamente en lugar de vagamente, por ejemplo, una población de mujeres mayores de 18 años que compran café en Starbucks en lugar de una población de mujeres mayores de 18 años 18.

Las poblaciones estadísticas se utilizan para observar comportamientos, tendencias y patrones en la forma en que los individuos en un grupo definido interactúan con el mundo que los rodea, permitiendo estadísticos para sacar conclusiones sobre las características de los sujetos de estudio, aunque estos sujetos son con mayor frecuencia humanos, animales y plantas, e incluso objetos como estrellas

La Oficina de Estadísticas del Gobierno de Australia señala:

Es importante comprender la población objetivo que se está estudiando, para que pueda comprender a quién o a qué se refieren los datos. Si no ha definido claramente quién o qué quiere en su población, puede terminar con datos que no son útiles para usted.

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Existen, por supuesto, ciertas limitaciones con el estudio de poblaciones, principalmente porque es raro poder observar a todos los individuos en un grupo dado. Por esta razón, los científicos que usan estadísticas también estudian subpoblaciones y toman muestras estadísticas de pequeñas porciones de poblaciones más grandes para analizar con mayor precisión el espectro completo de comportamientos y características de la población en grande.

Una población estadística es cualquier grupo de individuos que son objeto de un estudio, lo que significa que casi cualquier cosa puede conforman una población siempre que los individuos puedan agruparse por una característica común, o, a veces, dos comunes caracteristicas. Por ejemplo, en un estudio que intenta determinar la media peso de todos los varones de 20 años en los Estados Unidos, la población sería todos los varones de 20 años en los Estados Unidos.

Otro ejemplo sería un estudio que investigue cuántas personas viven en Argentina en donde la población sería cada persona que viva en Argentina, independientemente de su ciudadanía, edad o género. Por el contrario, la población en un estudio separado que preguntó cuántos hombres menores de 25 años vivían en Argentina podrían ser todos hombres de 24 años y menores que viven en Argentina independientemente de su ciudadanía.

Las poblaciones estadísticas pueden ser tan vagas o específicas como los deseos estadísticos; en última instancia, depende del objetivo de la investigación que se realiza. Un criador de vacas no querría saber las estadísticas sobre cuántas vacas hembras rojas posee; en cambio, le gustaría conocer los datos sobre cuántas vacas hembras que tiene todavía pueden producir terneros. Ese agricultor querría seleccionar a este último como su población de estudio.

Hay muchas formas de utilizar los datos de población en las estadísticas. StatisticsShowHowto.com explica un escenario divertido en el que resistes la tentación y entras en una tienda de dulces, donde el propietario podría estar ofreciendo algunas muestras de sus productos. Comerías un dulce de cada muestra; no querrás comer una muestra de cada dulce en la tienda. Eso requeriría tomar muestras de cientos de frascos y probablemente te enfermaría bastante. En cambio, el sitio web estadístico explica:

"Puede basar su opinión sobre la línea de dulces de toda la tienda en (solo) las muestras que tienen para ofrecer. La misma lógica es válida para la mayoría de las encuestas en estadísticas. Solo querrá tomar una muestra de toda la población ("población" en este ejemplo sería toda la línea de golosinas). El resultado es una estadística sobre esa población ".

La oficina de estadísticas del gobierno australiano da un par de otros ejemplos, que se han modificado ligeramente aquí. Imagine que desea estudiar solo a las personas que viven en los Estados Unidos que nacieron en el extranjero, un tema político candente hoy a la luz del acalorado debate nacional sobre inmigración. En cambio, sin embargo, miró accidentalmente a todas las personas nacidas en este país. Los datos incluyen a muchas personas que no quieres estudiar. "Podría terminar con datos que no necesita porque su población objetivo no estaba claramente definida", señala la oficina de estadísticas.

Otro estudio relevante podría ser un vistazo a todos los niños de primaria que beben refrescos. Debería definir claramente la población objetivo como "niños de primaria" y "aquellos que beben refrescos", de lo contrario, usted podría terminar con datos que incluyan a todos los niños en edad escolar (no solo a los alumnos de primaria) y / o todos los que beben refrescos popular. La inclusión de niños mayores y / o aquellos que no beben refrescos sesgaría sus resultados y probablemente haría inutilizable el estudio.

Aunque la población total es lo que los científicos desean estudiar, es muy raro poder realizar un censo de cada miembro individual de la población. Debido a las limitaciones de recursos, tiempo y accesibilidad, es casi imposible realizar una medición en cada tema. Como resultado, muchos estadísticos, científicos sociales y otros usan Estadística inferencial, donde los científicos pueden estudiar solo una pequeña porción de la población y aún así observar resultados tangibles.

En lugar de realizar mediciones en cada miembro de la población, los científicos consideran un subconjunto de esta población llamado muestra estadística. Estas muestras proporcionan mediciones de los individuos que informan a los científicos sobre las mediciones correspondientes en el población, que luego puede repetirse y compararse con diferentes muestras estadísticas para describir con mayor precisión el conjunto población.

La cuestión de qué subconjuntos de población deben seleccionarse, entonces, es muy importante en el estudio de las estadísticas, y hay una variedad de formas diferentes de seleccionar una muestra, muchas de las cuales no producirán ningún significado resultados. Por esta razón, los científicos están constantemente en busca de subpoblaciones potenciales porque normalmente obtienen mejores resultados al reconocer la mezcla de tipos de individuos en las poblaciones que están siendo estudió.

Diferentes técnicas de muestreo, como la formación muestras estratificadas, puede ayudar a lidiar con subpoblaciones, y muchas de estas técnicas suponen que un tipo específico de muestra, llamado muestra aleatoria simple, ha sido seleccionado de la población.