Población estadística para niños
En estadística, una población es un grupo completo de elementos o eventos que son importantes para una pregunta o un experimento. Piensa en ella como el conjunto total de cosas que quieres estudiar. Por ejemplo, la población podría ser todas las estrellas en nuestra Vía Láctea o todos los posibles resultados al lanzar un dado. El objetivo principal de la estadística es aprender cosas sobre esta población que hemos elegido.
Cuando los científicos usan la estadística inferencial, no siempre pueden estudiar a toda la población. En su lugar, eligen un grupo más pequeño de la población, llamado muestra. Esta muestra se usa para representar a la población en el estudio. La relación entre el tamaño de la muestra y el tamaño de la población se llama fracción de muestreo. Con la muestra, se pueden hacer estimaciones sobre las características de toda la población.
Imagina que quieres saber el peso de 1000 estudiantes en un gimnasio. Sería mucho trabajo pesar a todos. En su lugar, podrías elegir a 50 estudiantes al azar y anotar sus pesos. Aquí, la "población" son los 1000 estudiantes, y la "muestra" son los 50 estudiantes que pesaste. Si eliges bien la muestra, sus características (como el peso promedio) serán muy parecidas a las de toda la población.
Contenido
¿Cómo surgió la idea de población estadística?
El concepto de población estadística se empezó a desarrollar a principios del siglo XVIII. Matemáticos importantes como John Graunt, que estudió datos sobre las personas, y Thomas Bayes, con su trabajo en la teoría de la probabilidad, ayudaron a sentar las bases de la estadística moderna.
La idea de que las poblaciones estadísticas son clave para la estadística se hizo más fuerte en el siglo XIX. Esto fue gracias a matemáticos como Pierre-Simon Laplace y Carl Friedrich Gauss, quienes avanzaron en la teoría de la probabilidad. Más tarde, el trabajo de Ronald A. Fisher y Jerzy Neyman sobre la teoría de muestreo cambió la forma en que los investigadores estudiaban los datos de las poblaciones.
En el siglo XX, el campo de las encuestas y el análisis de datos hicieron que el concepto de población estadística fuera aún más preciso. Las nuevas herramientas de computadora permitieron simular poblaciones muy grandes y usar métodos de muestreo más complejos. Esto hizo que los estudios basados en poblaciones se usaran en muchos campos, como la economía, la medicina y las ciencias sociales.
Hoy en día, la población estadística sigue siendo una idea fundamental en la investigación. Ayuda a definir cómo se toman las muestras, cómo se prueban las ideas y cómo se hacen estimaciones en muchas áreas. Esta idea ha crecido junto con la tecnología y las teorías, dándonos formas prácticas y teóricas de entender cómo se comportan los grupos y cómo podemos conocer sus características con precisión.
Tipos de poblaciones en estadística
Una población estadística es el grupo completo de individuos, elementos o datos que tienen algo en común y que son el centro de un estudio. Es el grupo del cual se puede tomar una muestra y sobre el cual se sacan conclusiones estadísticas. Entender los tipos de poblaciones es muy importante en estadística, probabilidad y ciencia de datos.
Las poblaciones estadísticas se pueden clasificar de varias maneras:
- Población finita: Es un grupo con un número limitado de elementos. Es el tipo más sencillo de población. Por ejemplo, el número de estudiantes en tu escuela o la cantidad de coches fabricados en una fábrica durante un año. Se pueden contar todos los elementos.
- Población infinita: Se refiere a una población teórica o imaginaria con un número ilimitado de elementos. En la práctica, estas poblaciones son difíciles de observar directamente. Son útiles en la teoría estadística, como todos los posibles resultados al lanzar una moneda muchas veces.
- Población objetivo y población de muestreo: La población objetivo es el grupo que realmente te interesa estudiar. La población de muestreo es el grupo de la población objetivo que puedes observar o medir de forma realista. A veces, hay diferencias entre estas dos poblaciones, lo que puede afectar los resultados del estudio.
- Población homogénea y población heterogénea: Una población homogénea tiene elementos muy parecidos entre sí, con pocas diferencias. Una población heterogénea, en cambio, tiene elementos muy diversos con grandes diferencias. Si una población es heterogénea, se necesitan métodos de muestreo más complejos para asegurar que la muestra represente bien a todo el grupo.
¿Qué es la media de una población?
La media poblacional es un valor que nos dice cuál es el "centro" o el valor promedio de una población. También se le llama el "valor esperado".
Para una población finita (un grupo que podemos contar), la media poblacional de una característica es igual al promedio de esa característica en todos los miembros de la población. Por ejemplo, si quieres saber la altura promedio de todos los estudiantes de tu clase, sumarías la altura de cada estudiante y dividirías por el número total de estudiantes.
La media de la muestra (el promedio de tu grupo pequeño) puede ser diferente de la media de la población, especialmente si la muestra es pequeña. Sin embargo, una regla importante en estadística, llamada la ley de los grandes números, dice que cuanto más grande sea tu muestra, más probable es que la media de tu muestra se acerque a la media real de la población.
¿Qué es una subpoblación?
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Una subpoblación es una parte de una población más grande que comparte una o más características adicionales. Por ejemplo, si la población es "todos los estudiantes de tu escuela", una subpoblación podría ser "todos los estudiantes de sexto grado". Una muestra, en cambio, es solo un grupo más pequeño de la población que no se elige por tener una característica extra específica.
A veces, los resultados de un estudio pueden ser diferentes para distintas subpoblaciones. Por ejemplo, un medicamento podría funcionar de manera diferente en niños que en adultos. Si no se identifican y estudian estas subpoblaciones por separado, esos efectos podrían pasar desapercibidos.
También es común que se puedan estimar las características de una población con más precisión si se dividen en subpoblaciones. Por ejemplo, para estudiar la altura de las personas, es mejor considerar a hombres y mujeres como subpoblaciones separadas, ya que sus alturas promedio suelen ser diferentes.
Encuestas y métodos estadísticos
Para entender poblaciones que no se han registrado por completo, se usan métodos estadísticos, especialmente la estadística matemática. Se recolectan datos de una muestra que se cree que representa bien a la población, y a partir de esos datos, se sacan conclusiones sobre la población real. En la investigación, a esto se le llama población o población objetivo.
Por ejemplo, en las encuestas para saber por quién votará la gente, no se le pregunta a todas las personas que pueden votar. En su lugar, se toma una muestra de personas cuyas características (como edad, género, lugar donde viven) son similares a las de toda la población. Los datos de esta muestra se usan para predecir el resultado de la elección. En este caso, la población es el número de personas que votarán por un partido específico en una fecha determinada. Después de la elección, se cuenta a toda la población al sumar todos los votos.
Es importante saber que la población objetivo (por ejemplo, todos los adultos mayores de 18 años en un país) a menudo no es exactamente igual a la población real de la que se toma la muestra. Esto sucede porque algunas personas tienen menos posibilidades de ser incluidas en la muestra que otras. Por ejemplo, las personas que viven en residencias de estudiantes o prisiones, o las personas sin hogar, pueden ser difíciles de incluir en una encuesta. Además, algunas personas que sí son elegidas para la muestra pueden no responder a la encuesta, lo que también afecta los resultados.
Véase también
En inglés: Population (statistics) Facts for Kids
