Razonamiento basado en lo que sabemos sobre una muestra, que usamos para sacar conclusiones sobre la población objetivo más grande.

Una muestra es una representación finita de un grupo estadístico, cuyas propiedades se utilizan para determinar hechos sobre todo el grupo. Debemos utilizar la estadística inferencial para determinar las características de la población mediante la observación de la muestra. Esta técnica se usa cuando es más práctica o más barata que un censo completo, pero existen peligros involucrados en el uso de estadísticas inferenciales.

Cuando se usa una muestra, la muestra debe reflejar la población de la que proviene, pero es posible que la muestra no sea una representación precisa. El error de muestreo puede ocurrir porque las unidades seleccionadas no representan con precisión a toda la población. Esto puede ocurrir por casualidad o por sesgo en la selección de la muestra. En cualquier caso, resultará en inferencias que no son precisas sobre toda la población. La subcobertura puede ocurrir si se excluye de la muestra a un grupo de la población en general.

No ocurre ninguna respuesta cuando un miembro de la muestra no responde, como en una encuesta. El sesgo de respuesta puede ocurrir durante entrevistas y encuestas basadas en el comportamiento del entrevistador o miembro de la muestra o en la redacción de una encuesta y puede causar respuestas engañosas. Se puede utilizar un muestreo aleatorio estratificado para ayudar a evitar errores de muestreo. Esto implica clasificar a toda la población en grupos llamados estratos. A continuación, se utiliza un miembro igual de cada estrato para identificar el grupo de muestra.

El tamaño de la muestra también es una consideración importante al inferir estadísticas. Una muestra demasiado pequeña no representará con precisión a toda la población. Una muestra demasiado grande niega los beneficios del muestreo. El tamaño de muestra correcto se basa en la población total, el nivel de confianza y el intervalo de confianza. El intervalo de confianza es el margen de error, una cifra más o menos que da un rango para los resultados. El intervalo de confianza es la frecuencia con la que el porcentaje real de la población coincidiría con sus hallazgos. En la mayoría de los casos, el nivel de confianza es del 95 por ciento.

Razonamiento basado en lo que sabemos sobre una muestra, que usamos para sacar conclusiones sobre la población objetivo más grande.