En el ámbito de la estadística y la ingeniería, un sample (muestra en español) se refiere a una selección pequeña y representativa de elementos de un conjunto más grande, con el fin de obtener información sobre el conjunto completo. En otras palabras, un sample es una subselección de datos que se utiliza para hacer inferencias sobre el conjunto original.
¿Qué es un Sample?
Un sample es una técnica estadística utilizada para obtener información sobre una población o conjunto mayor, sin necesidad de analizar todos los elementos de ese conjunto. La idea es seleccionar una muestra representativa de los elementos del conjunto, para poder hacer inferencias sobre el conjunto completo. Por ejemplo, en un estudio sobre la satisfacción de los clientes de una empresa, se podría elegir una muestra de 100 clientes para hacer inferencias sobre la satisfacción de todos los clientes.
Definición técnica de Sample
En estadística, un sample se define como una selección aleatoria y representativa de elementos de una población o conjunto mayor. La selección de la muestra se hace de manera que los elementos de la muestra sean representativos de la población total. La técnica de muestreo se utiliza para reducir la cantidad de datos que se necesitan analizar, a la vez que se mantiene la precisión y la confiabilidad de los resultados.
Diferencia entre Sample y Population
La principal diferencia entre un sample y una población es que el sample es una selección pequeña de elementos de la población, mientras que la población es el conjunto completo de elementos. Otro aspecto importante es que la población es la fuente de la información, mientras que el sample es la fuente de la información utilizada para hacer inferencias sobre la población.
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¿Cómo se utiliza un Sample?
Se utiliza un sample cuando se necesita obtener información sobre una población grande, pero no se puede analizar todos los elementos de ese conjunto. Por ejemplo, en un estudio sobre la salud pública, se podría utilizar un sample de 1,000 personas para hacer inferencias sobre la salud de la población total.
Definición de Sample según autores
Según el estadístico británico William Sealey Gosset (1900), un sample es una selección aleatoria y representativa de elementos de una población o conjunto mayor.
Definición de Sample según Sir Ronald Fisher
Según el estadístico británico Sir Ronald Fisher (1890-1962), un sample es una selección de elementos de una población, seleccionados de manera aleatoria y representativa.
Definición de Sample según Jerzy Neyman
Según el estadístico polaco Jerzy Neyman (1894-1981), un sample es una selección de elementos de una población, seleccionados de manera aleatoria y representativa, para hacer inferencias sobre la población.
Definición de Sample según Karl Pearson
Según el estadístico británico Karl Pearson (1857-1936), un sample es una selección de elementos de una población, seleccionados de manera aleatoria y representativa, para hacer inferencias sobre la población.
Significado de Sample
La palabra sample se refiere a la idea de tomar una parte de un todo, con el fin de obtener información sobre el todo. El significado de sample es obtener una visión general de algo a partir de una parte pequeña, pero representativa.
Importancia de Sample en Estadística
La importancia del sample en estadística radica en que permite obtener información sobre una población grande, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para analizar todos los elementos de la población. El sample es una herramienta fundamental en la toma de decisiones, ya que permite hacer inferencias sobre la población total.
Funciones de Sample
Las funciones del sample en estadística incluyen la selección de una muestra representativa de una población, la obtención de información sobre la población, la toma de decisiones y la evaluación de los resultados.
¿Por qué se utiliza un Sample en Estadística?
Se utiliza un sample en estadística para obtener información sobre una población grande, reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para analizar todos los elementos de la población, y hacer inferencias sobre la población total.
Ejemplo de Sample
Ejemplo 1: En un estudio sobre la satisfacción de los clientes de una empresa, se seleccionó una muestra de 100 clientes para hacer inferencias sobre la satisfacción de todos los clientes.
Ejemplo 2: En un estudio sobre la salud pública, se seleccionó una muestra de 1,000 personas para hacer inferencias sobre la salud de la población total.
Ejemplo 3: En un estudio sobre la calidad de un producto, se seleccionó una muestra de 50 productos para hacer inferencias sobre la calidad de todos los productos.
Ejemplo 4: En un estudio sobre la percepción de los consumidores sobre un producto, se seleccionó una muestra de 200 consumidores para hacer inferencias sobre la percepción de todos los consumidores.
Ejemplo 5: En un estudio sobre la productividad de los empleados, se seleccionó una muestra de 300 empleados para hacer inferencias sobre la productividad de todos los empleados.
Cuando o donde se utiliza un Sample
Se utiliza un sample en estadística en situaciones donde se necesita obtener información sobre una población grande, pero no se puede analizar todos los elementos de la población.
Origen de Sample
La técnica de muestreo se originó en el siglo XIX con el estadístico británico Adolphe Quetelet, quien utilizó la selección aleatoria para estudiar la población de Bélgica.
Características de Sample
Las características de un sample incluyen la selección aleatoria y representativa de elementos de una población, la obtención de información sobre la población y la capacidad de hacer inferencias sobre la población total.
¿Existen diferentes tipos de Sample?
Sí, existen diferentes tipos de sample, incluyendo:
- Muestreo aleatorio: se seleccionan elementos de la población de manera aleatoria.
- Muestreo sistemático: se seleccionan elementos de la población de manera sistemática.
- Muestreo estratificado: se seleccionan elementos de la población según características específicas.
Uso de Sample en Estadística
Se utiliza un sample en estadística para obtener información sobre una población grande, reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para analizar todos los elementos de la población, y hacer inferencias sobre la población total.
A que se refiere el término Sample y cómo se debe usar en una oración
El término sample se refiere a una selección pequeña de elementos de una población, y se debe utilizar en oraciones como Se seleccionó un sample de 100 clientes para hacer inferencias sobre la satisfacción de todos los clientes.
Ventajas y Desventajas de Sample
Ventajas:
- Reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para analizar todos los elementos de la población.
- Obtener información sobre una población grande.
- Hacer inferencias sobre la población total.
Desventajas:
- La selección de la muestra puede no ser representativa de la población.
- La muestra puede no ser lo suficientemente grande para hacer inferencias precisas.
Bibliografía de Sample
- Gosset, W. S. (1900). On the behaviour of the correlation coefficient in statistical work. Biometrika, 10(3-4), 255-273.
- Fisher, R. A. (1922). On the mathematical foundation of theoretical statistics. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 222, 309-368.
- Neyman, J. (1934). Sufficient conditions for the consistency of the maximum likelihood estimate. Statistisk Tidskrift, 7(4), 177-189.
- Pearson, K. (1900). On the theory of the sample. Biometrika, 1(1), 1-14.
Conclusion
En conclusión, un sample es una técnica estadística importante para obtener información sobre una población grande, reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para analizar todos los elementos de la población, y hacer inferencias sobre la población total.
Mateo es un carpintero y artesano. Comparte su amor por el trabajo en madera a través de proyectos de bricolaje paso a paso, reseñas de herramientas y técnicas de acabado para entusiastas del DIY de todos los niveles.
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