En el tema de estadísticas para ingeniería, física, ciencias de la computación, química y ciencias de la tierra, uno de los desafíos de muestreo es la precisión, es decir, qué tan representativa es la muestra de la población de la que se extrajo. Se desarrollaron una serie de estadísticas para medir la diferencia entre las distribuciones de la población (teórica) y la muestra (observada). Otro problema relacionado es la presencia de valores extremos, posibles observaciones que pueden haber sido recopiladas erróneamente y que no pertenecen a la población seleccionada para el estudio. Al someter estos dos problemas a estudio, proponemos un nueva estadística para evaluar la calidad del muestreo destinado a ser utilizado para cualquier distribución continua. Dependiendo del tamaño de la muestra, la estadística propuesta es operativa para distribuciones conocidas (con una función de densidad de probabilidad conocida) y proporciona el riesgo de error al asumir que una cierta muestra ha sido extraída de una población. Se propone una estrategia para el análisis de la muestra, analizando la información sobre la calidad del muestreo proporcionada por las estadísticas de orden en uso. Se realizó un estudio de caso evaluando la calidad del muestreo para diez casos, estos últimos se utilizaron para proporcionar un análisis de patrones de las estadísticas.