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Cuando los investigadores necesitan seleccionar una muestra representativa de una población más grande, suelen utilizar 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.
Índice
Selección aleatoria vs. asignación aleatoria
¿En qué se diferencia la selección aleatoria de la asignación aleatoria ? La selección aleatoria se refiere a cómo se extrae 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 tanto selección aleatoria como asignación aleatoria en un experimento.
Imagina que utilizas una selección aleatoria para elegir a 500 personas de una población para que participen en tu estudio. Luego utilizas una asignación aleatoria para asignar 250 de tus participantes a un grupo de control (el grupo que no recibe el tratamiento o la variable independiente) y asignas 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 objetivo 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 tenga menos probabilidades de estar sujeta a sesgos.
Factores involucrados
Imaginemos que un investigador está seleccionando a personas para que participen en un estudio. Para elegir a los participantes, puede hacerlo utilizando una técnica que es el equivalente estadístico del lanzamiento de una moneda.
Pueden comenzar utilizando una selección aleatoria para elegir regiones geográficas de las cuales extraer participantes. Luego pueden utilizar el mismo proceso de selección para elegir ciudades, vecindarios, hogares, rangos de edad y participantes individuales.
Otra cosa importante que hay que recordar es que los tamaños de muestra más grandes tienden a ser más representativos. Incluso la selección aleatoria puede dar lugar 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 en su conjunto. El uso de un tamaño de muestra mayor tiende a diluir los efectos de los participantes inusuales y evitar que sesguen los resultados.