El método de investigación de selección aleatoria

Cuando los investigadores necesitan seleccionar una muestra representativa de una población más grande, a menudo utilizan un método conocido como selección aleatoria. En este proceso de selección, cada miembro de un grupo tiene las mismas posibilidades de ser elegido como participante en el estudio.

Selección aleatoria versus experimentos de asignación aleatoria

¿En qué se diferencia la selección aleatoria de una asignación aleatoria? Selección aleatoria se refiere a como se dibuja la muestra de la población en su conjunto, mientras que la asignación aleatoria se refiere a cómo se asignan los participantes a los grupos experimentales o de control.

Es posible tener una selección aleatoria y una asignación aleatoria en un experimento. Imagine que utiliza la selección aleatoria para atraer a 500 personas de una población para participar en su estudio. Luego utiliza la asignación aleatoria para asignar 250 de sus participantes a un grupo de control (el grupo que no recibe el tratamiento o la variable independiente) y asigna 250 de los participantes al grupo experimental (el grupo que recibe el tratamiento o la variable independiente).

¿Por qué los investigadores utilizan la selección aleatoria? El propósito es aumentar la generalización de los resultados. Al extraer una muestra aleatoria de una población más grande, el objetivo es que la muestra sea representativa del grupo más grande y que sea menos probable que esté sujeta a sesgos..

Factores involucrados en la selección aleatoria

Imagina que un investigador está seleccionando personas para participar en un estudio. Para elegir a los participantes, pueden elegir personas que utilicen una técnica que sea el equivalente estadístico de un lanzamiento de moneda. Podrían comenzar utilizando una selección aleatoria para seleccionar regiones geográficas de las cuales dibujar participantes. Luego, pueden usar el mismo proceso de selección para elegir ciudades, vecindarios, hogares, rangos de edad y participantes individuales..

Otra cosa importante a recordar es que las muestras más grandes tienden a ser más representativas, porque incluso la selección aleatoria puede llevar a una muestra sesgada o limitada si el tamaño de la muestra es pequeño. Cuando el tamaño de la muestra es pequeño, un participante inusual puede tener una influencia indebida sobre la muestra como un todo. El uso de un tamaño de muestra mucho mayor tiende a diluir los efectos de participantes inusuales al sesgar los resultados.