Tipos de muestra y errores en la investigación
En estadísticas, una muestra es un subconjunto de una población que se utiliza para representar a todo el grupo como un todo. Cuando se hace una investigación, a menudo no es práctico encuestar a todos los miembros de una población en particular porque la cantidad de personas es simplemente demasiado grande. Para hacer inferencias sobre las características de una población, los investigadores pueden usar una muestra aleatoria.
¿Por qué los investigadores usan muestras??
Al investigar un aspecto de la mente o el comportamiento humano, los investigadores simplemente no pueden recopilar datos de cada individuo en la mayoría de los casos. En su lugar, eligen una muestra más pequeña de individuos que representan el grupo más grande. Si la muestra es verdaderamente representativa de la población en cuestión, los investigadores pueden tomar sus resultados y generalizarlos al grupo más grande..
Tipos de Muestreo
En la investigación psicológica y otros tipos de investigación social, los experimentadores suelen confiar en unos pocos métodos de muestreo diferentes.
1. Probabilidad de muestreo
El muestreo de probabilidad significa que cada individuo en una población tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado. Debido a que el muestreo probabilístico implica una selección aleatoria, asegura que un subconjunto diferente de la población tenga las mismas posibilidades de estar representado en la muestra. Esto hace que las muestras de probabilidad sean más representativas, y los investigadores pueden generalizar mejor sus resultados al grupo en general..
Hay algunos tipos diferentes de muestreo probabilístico:
- Muestreo aleatorio simple Es, como su nombre indica, el tipo más simple de muestreo probabilístico. Los investigadores toman a cada individuo en una población y seleccionan aleatoriamente su muestra, a menudo usando algún tipo de programa de computadora o generador de números aleatorios.
- Muestreo aleatorio estratificado implica separar la población en subgrupos y luego tomar una muestra aleatoria simple de cada uno de estos subgrupos. Por ejemplo, una investigación podría dividir la población en subgrupos según la raza, el género o la edad y luego tomar una muestra aleatoria simple de cada uno de estos grupos. El muestreo aleatorio estratificado a menudo proporciona mayor precisión estadística que el muestreo aleatorio simple y ayuda a garantizar que ciertos grupos estén representados con precisión en la muestra.
- Muestreo de conglomerados implica dividir una población en grupos más pequeños, a menudo basados en la ubicación geográfica o los límites. Luego se selecciona una muestra aleatoria de estos grupos y se miden todos los sujetos dentro del grupo. Por ejemplo, imagine que está tratando de hacer un estudio sobre los directores de escuelas en su estado. La recopilación de datos de cada director de una sola escuela sería costosa y requeriría mucho tiempo. Al usar un método de muestreo en grupo, selecciona aleatoriamente cinco condados de su estado y luego recopila datos de cada sujeto en cada uno de esos cinco condados.
2. Muestreo no probabilístico
El muestreo no probabilístico, por otro lado, implica seleccionar a los participantes utilizando métodos que no dan a cada individuo en una población la misma posibilidad de ser elegido. Un problema con este tipo de muestra es que los voluntarios pueden ser diferentes en ciertas variables que los no voluntarios, lo que podría dificultar la generalización de los resultados a toda la población.
También hay un par de tipos diferentes de muestreo no probabilístico:
- Muestreo de conveniencia implica el uso de participantes en un estudio porque son convenientes y están disponibles. Si alguna vez se ha ofrecido como voluntario para un estudio de psicología realizado a través del departamento de psicología de su universidad, entonces ha participado en un estudio que se basó en una muestra de conveniencia. Los estudios que se basan en solicitar voluntarios o mediante el uso de muestras clínicas disponibles para el investigador también son ejemplos de muestras de conveniencia..
- Muestra deliberada Implica la búsqueda de individuos que cumplan ciertos criterios. Por ejemplo, los mercadólogos pueden estar interesados en saber cómo perciben sus productos las mujeres entre los 18 y los 35 años. Pueden contratar a una firma de investigación de mercado para que realice entrevistas telefónicas que intencionalmente busquen y entrevisten a mujeres que cumplan con sus criterios de edad.
- Muestreo de cuota implica muestrear intencionalmente una proporción específica de un subgrupo dentro de una población. Por ejemplo, los encuestadores políticos podrían estar interesados en investigar las opiniones de una población sobre un tema político determinado. Si usan un muestreo aleatorio simple, podrían perderse ciertos subconjuntos de la población por casualidad. En su lugar, establecen criterios de que un cierto porcentaje de la muestra debe incluir estos subgrupos. Si bien la muestra resultante puede no ser realmente representativa de las proporciones reales que existen en la población, tener una cuota garantiza que estos subgrupos más pequeños estén representados.
Obtenga más información sobre algunas de las formas en que difieren las muestras de probabilidad y de no probabilidad.
Errores de muestreo
Debido a que el muestreo naturalmente no puede incluir a cada individuo en una población, pueden ocurrir errores.
Las diferencias entre lo que está presente en una población y lo que está presente en una muestra se conocen como errores de muestreo.
Si bien es imposible saber exactamente cuán grande es la diferencia entre la población y la muestra, los investigadores pueden estimar estadísticamente el tamaño de los errores de muestreo. En las encuestas políticas, por ejemplo, a menudo se puede escuchar el margen de errores expresados por ciertos niveles de confianza..
En general, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el nivel de error. Esto es simplemente porque a medida que la muestra se acerca más al tamaño de la población total, es más probable que capte con precisión todas las características de la población. La única forma de eliminar completamente el error de muestreo es recolectar datos de toda la población, lo que a menudo es simplemente demasiado costoso y demasiado prohibitivo. Sin embargo, los errores de muestreo se pueden minimizar utilizando pruebas de probabilidad aleatorias y un tamaño de muestra grande.
