En este post te explicamos qué es la población objetivo en estadística. Así pues, encontrarás la definición de una población objetivo, ejemplos de poblaciones objetivos y cuál es la diferencia entre la población objetivo y la muestra de un estudio.
Índice
¿Qué es la población objetivo?
En estadística, la población objetivo es el conjunto de individuos que se pretenden investigar. Es decir, la población objetivo está formada por todas aquellas personas, animales u objetos sobre los cuales se quiere hacer un estudio estadístico.
Por lo tanto, todos los elementos que forman una población objetivo tienen en común unas características que es lo que permite definirlos como grupo.
El concepto de población objetivo también se conoce como población de estudio o población estadística.
Por otro lado, el tamaño de la población (o tamaño poblacional) se refiere al número total de elementos que componen la población objetivo. Aunque en ocasiones no se puede conocer con exactitud el número exacto del tamaño de la población objetivo.
Ejemplos de la población objetivo
Una vez hemos visto la definición de población objetivo, en este apartado veremos varios ejemplos de poblaciones objetivos para entender mejor su significado.
Un ejemplo básico, cuando se hace un estudio estadístico sobre las notas obtenidas por los alumnos de una clase durante un año, los alumnos de esa clase son la población objetivo.
Otro ejemplo, si se quiere hacer un análisis estadístico de la calidad de las piezas producidas en una fábrica durante un periodo de tiempo, todas las piezas que produzca esa fábrica durante ese periodo son la población objetivo, pues son los elementos que se investigan.
Los habitantes de un territorio también son una población objetivo cuando se hacen estadísticas sobre dicho territorio. Por ejemplo, cuando se calcula la esperanza de vida de un país, los habitantes de ese país representan la población objetivo del estudio estadístico.
Población objetivo y muestra estadística
A continuación vamos a ver en qué se diferencia la población objetivo y la muestra de un análisis estadístico, pues son dos conceptos estadísticos importantes.
En estadística, la diferencia entre población objetivo y muestra es la proporción respecto al número total de elementos del estudio. La población objetivo son todos los elementos sobre los cuales se hace el estudio, en cambio, la muestra estadística representa solamente una parte de todos los elementos del estudio.
Por lo tanto, el tamaño de la muestra siempre es menor o igual que el tamaño de la población objetivo.
Normalmente, para estudiar estadísticamente la población objetivo no se toman datos de cada elemento de la población, sino que se escoge una muestra representativa, se hace el estudio sobre la muestra, y luego se extrapolan las conclusiones a toda la población.
Por ejemplo, cuando se quiere hacer un estudio de mercado no se pregunta a todas las personas interesadas en el producto, sino que se hace una encuesta a una muestra y con los datos recopilados se investiga el mercado.
Ten en cuenta que tamaño de la muestra de un estudio estadístico no es fácil de determinar, ya que cuanto mayor sea el tamaño de la muestra mejor representará esta a la población, pero cuanto más grande sea el tamaño de la muestra más complicada será de analizar y por tanto se necesitarán más recursos y más dinero. Puedes ver más información sobre esta tema aquí:
Población objetivo y muestreo
En estadística, el muestreo es el proceso por el que se selecciona la muestra de la población objetivo. Es decir, el muestreo es un método mediante el cual se selecciona el grupo de individuos de la población objetivo que participarán en el estudio estadístico.
Como podrás imaginar, el muestreo es muy importante cuando se lleva a cabo una investigación estadística, ya que la muestra seleccionada debe ser fiel a la población objetivo y representar correctamente las características de la población objetivo. Lógicamente, si se hace un análisis sobre una muestra cuyas características son diferentes a la población objetivo, las conclusiones que se saquen del estudio serán erróneas.
Por ejemplo, cuando se quiere hacer un sondeo de una elecciones, se debe tener especial cuidado en la selección de las personas entrevistadas. Pues si solo se pregunta a personas que tienen un pensamiento similar, los resultados del sondeo serán muy diferentes a los resultados reales de las elecciones. Por lo tanto, es importante escoger el método de muestreo adecuado para conseguir una muestra representativa.