Mostra
Una mostra fa referència a una versió més petita i manejable d’un grup més gran. És un subconjunt que conté les característiques d’una població més gran. Les mostres s’utilitzen en proves estadístiques quan la mida de la població és massa gran perquè el test inclogui tots els membres o observacions possibles. Una mostra ha de representar la població en conjunt i no reflecteix cap biaix cap a un atribut específic.
Compres per emportar
- Una mostra fa referència a una versió més petita i manejable d’un grup o subconjunt més gran d’una població més gran.
- L’ús de mostres permet als investigadors realitzar els seus estudis fàcilment i de manera puntual.
- Per tal d’aconseguir una mostra imparcial, la selecció ha de ser aleatòria de manera que tothom de la població tingui les probabilitats iguals i probables d’afegir-se al grup de mostres.
- En el mostreig aleatori simple, totes les entitats de la població són idèntiques, mentre que el mostreig aleatori estratificat divideix la població en grups més petits.
Exemple de mostres
Una mostra és un nombre imparcial d’observacions preses d’una població. En termes bàsics, una població és el nombre total d'individus, animals, ítems, observació, dades, etc. d'un tema determinat. De manera que la mostra, és a dir, és una part, part o fracció de tot el grup i actua com a subconjunt de la població. Les mostres s’utilitzen en una varietat d’ambients on es fa recerca. Científics, comercialitzadors, agències governamentals, economistes i grups de recerca es troben entre els que utilitzen mostres per als seus estudis i mesures.
L'ús de poblacions senceres per a la investigació comporta reptes, i és per això que s'utilitzen mostres Els investigadors poden tenir problemes per accedir llest a poblacions senceres. I a causa de la naturalesa d’alguns estudis, els investigadors poden tenir dificultats per obtenir els resultats que necessiten puntualment. És per això que les persones que realitzen estudis utilitzen mostres. Si s’utilitza un nombre menor de persones que representen tota la població, encara es poden produir resultats vàlids alhora que es redueix el temps i els recursos.
Les mostres utilitzades pels investigadors han de semblar molt a la població. Tots els participants de la mostra han de compartir les mateixes característiques i qualitats. Per tant, si l'estudi tracta sobre estudiants de primer any en estudis universitaris, la mostra hauria de suposar un percentatge reduït de homes que s'adaptin a aquesta descripció. De la mateixa manera, si un grup de recerca realitza un estudi sobre els patrons de son de dones solteres majors de 50 anys, la mostra només hauria d’incloure les dones dins d’aquesta situació demogràfica.
Penseu en un equip d’investigadors acadèmics que vulguin saber quants estudiants van estudiar durant menys de 40 hores per a l’examen CFA i encara van passar. Com que més de 200.000 persones fan l'examen a nivell mundial cada any, arribar a tots i tots els participants en un examen poden ser extremadament tediosos i necessiten molt temps. De fet, en el moment en què es recollissin i s’analitzessin les dades de la població, haurien passat un parell d’anys, sense que l’anàlisi fos inútil des que hauria sorgit una nova població. El que poden fer els investigadors en lloc és prendre una mostra de la població i obtenir dades d’aquesta mostra.
Per obtenir una mostra imparcial, la selecció ha de ser aleatòria, de manera que tots els habitants de la població tinguin la possibilitat d'afegir-se al grup.
Per tal d’aconseguir una mostra imparcial, la selecció ha de ser aleatòria de manera que tothom de la població tingui les probabilitats iguals i probables d’afegir-se al grup de mostres. Això és similar a un sorteig de loteria i és la base per a un simple mostreig aleatori.
Tipus de mostreig
Mostreig aleatori simple
El mostreig aleatori simple és ideal si totes les entitats de la població són idèntiques. Si als investigadors no els interessa si els seus subjectes són tots homes o totes dones o una combinació d’ambdós sexes d’alguna forma, el mostreig aleatori simple pot ser una bona tècnica de selecció.
Diguem que hi va haver 200.000 persones que van examinar-se de proves per a l’examen CFA el 2016, dels quals el 40% eren dones i el 60% eren homes. La mostra aleatòria extreta de la població hauria de tenir, per tant, 400 dones i 600 homes per a un total de 1.000 proves.
Però, què passa amb els casos en què és important conèixer la relació entre homes i dones que han superat una prova després d’estudiar durant menys de 40 hores? Aquí, una mostra aleatòria estratificada seria preferible a una mostra aleatòria simple.
Sample aleatori estratificat
Aquest tipus de mostreig, també conegut com a mostreig aleatori proporcional o mostreig aleatori de quota, divideix la població en grups més petits. Es coneixen com a estrats. Les persones dins dels estrats comparteixen característiques similars.
Què passaria si l’edat fos un factor important que els investigadors voldrien incloure en les seves dades? Utilitzant la tècnica de mostreig aleatori estratificat, podrien crear capes o estrats per a cada grup d’edat. La selecció de cadascun dels estrats hauria de ser aleatòria de manera que tots els claudàtors tinguin probabilitats de ser inclosos a la mostra. Per exemple, dos participants, Alex i David, tenen 22 i 24 anys, respectivament. La selecció de la mostra no es pot seleccionar una sobre l'altra basant-se en algun mecanisme preferent. Els dos haurien de tenir la mateixa possibilitat de ser seleccionats del grup d’edat. Els estrats podrien semblar una cosa així:
A partir de la taula, la població s’ha dividit en grups d’edat. Per exemple, 30.000 persones entre els 20 i els 24 anys d’edat van fer l’examen CFA el 2016. Utilitzant aquesta mateixa proporció, el grup de mostres tindrà (30.000 ÷ 200.000) x 1.000 = 150 probadors que formen part d’aquest grup. L’àlex o el David —amb els dos o els dos— es poden incloure entre els 150 participants de l’examen aleatori.
Hi ha molts més estrats que es poden recopilar a l’hora de decidir la mida de la mostra. Alguns investigadors podrien poblar les funcions de treball, els països, l'estat civil, etc. dels estudiants a l'hora de decidir la forma de crear la mostra.
Exemples de mostres
A partir del 2017, la població del món era de 7.500 milions, dels quals el 49, 6% eren dones i el 50, 4% eren masculins. El nombre total de persones en un país determinat també pot ser una mida de població. El nombre total d’estudiants d’una ciutat es pot prendre com a població i el nombre total de gossos d’una ciutat també és de mida de població. Es poden treure mostres d’aquestes poblacions amb finalitats de recerca.
Seguint el nostre exemple d’examen CFA, els investigadors podrien prendre una mostra de 1.000 participants de CFA del total de 200.000 participants en proves – la població– i fer dades sobre aquest número. La mitjana d'aquesta mostra s'hauria de calcular per estimar la mitjana de persones que han superat l'examen CFA, tot i que només han estudiat menys de 40 hores.
El grup de mostres pres no s’ha de polaritzar. Això vol dir que si la mitjana de la mostra dels 1.000 participants a l'examen CFA és de 50, la mitjana de la població dels 200.000 participants en proves també hauria de ser d'aproximadament 50 anys.
Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.