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El muestreo aleatorio es una técnica en la que cada persona tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. En términos simples, una muestra aleatoria es un subconjunto de individuos seleccionados al azar por los investigadores para representar a un grupo entero. El objetivo es obtener una muestra de personas representativa de la población más grande.
Esto implica determinar la población objetivo, determinar el número de participantes necesarios y luego seleccionar a los participantes de manera que todos tengan la misma posibilidad de ser seleccionados al azar.
Índice
De un vistazo
El muestreo aleatorio es importante en psicología porque ayuda a garantizar que las muestras de investigación sean representativas de todo el grupo. Este método de muestreo puede reducir el sesgo, pero también puede ser costoso y requerir mucho tiempo.
Conocer más sobre cómo funciona el muestreo aleatorio puede ayudarle en sus propios estudios y permitirle comprender mejor cómo funciona la investigación y lo que podría significar para la población en general.
Ejemplo de muestreo aleatorio en psicología
Por ejemplo, si los investigadores estuvieran interesados en aprender sobre el consumo de alcohol entre los estudiantes universitarios de los Estados Unidos, la población más grande (en otras palabras, el “grupo de interés”) estaría formada por todos los jóvenes de todas las universidades del país.
Sería prácticamente imposible entrevistar a todas y cada una de estas personas para averiguar si beben, qué tipos de alcohol beben, con qué frecuencia, en qué circunstancias, cuánto (una o dos cervezas por semana frente a las suficientes para emborracharse cada fin de semana), etcétera.
En lugar de emprender una tarea tan monumental, los científicos reunirán una muestra aleatoria de estudiantes universitarios para representar a la población total de estudiantes universitarios.
Tipos de muestreo aleatorio en psicología
El muestreo aleatorio puede ocurrir de diferentes maneras:
- El muestreo aleatorio simple implica tener una lista de cada miembro de la población objetivo. A cada persona se le asigna un número y luego se elige al azar el número necesario de participantes mediante un método de lotería.
- El muestreo aleatorio estratificado implica dividir a los miembros de la población objetivo en grupos homogéneos según características específicas de interés (como edad, género, diagnóstico, etc.) y luego extraer una muestra aleatoria de cada subgrupo.
- El muestreo aleatorio por conglomerados implica dividir la población más grande en conglomerados más pequeños que sean representativos del grupo más grande. Luego, los investigadores extraen una cantidad aleatoria de conglomerados para incluirlos en la muestra.
- El muestreo aleatorio sistemático implica el uso de un método de muestreo sistemático, como seleccionar a cada 15 miembros del grupo para incluirlo en la muestra.
Cómo crean los investigadores muestras aleatorias
El muestreo aleatorio puede ser costoso y requerir mucho tiempo. Sin embargo, este método de recolección de datos para la investigación ofrece la mejor posibilidad de reunir una muestra imparcial que sea verdaderamente representativa de un grupo en su conjunto.
Volviendo al estudio imaginario del consumo de alcohol entre estudiantes universitarios, así es como podría funcionar el muestreo aleatorio:
Determinar la población total
Según el Centro Nacional de Estadísticas de Educación (NCES), aproximadamente 19,7 millones de estudiantes estaban matriculados en colegios y universidades de Estados Unidos en 2020, las estadísticas más recientes disponibles. Estos 20 millones de individuos representan la población total a estudiar.
Determinar las características de la población
Para poder extraer una muestra aleatoria de este grupo, todos los estudiantes deben tener las mismas posibilidades de ser seleccionados. Por ejemplo, los científicos que lleven a cabo el estudio deberán asegurarse de que la muestra incluya el mismo porcentaje de hombres y mujeres que la población general.
Según las estadísticas del NCES, 11,3 millones de la población total de estudiantes universitarios son mujeres y 8,5 millones son hombres. El grupo de muestra debería reflejar esta misma proporción de mujeres y hombres.
Representar todas las características en la muestra aleatoria
Además del género, los investigadores también querrían pasar por el mismo proceso para otras características, por ejemplo, raza, origen cultural, año en la escuela, nivel socioeconómico, etc., dependiendo del propósito específico del estudio.
Por ejemplo, si quisieran centrarse en el consumo de alcohol entre los estudiantes asiáticos, crearían una muestra aleatoria formada únicamente por estudiantes asiáticos. Del mismo modo, si el estudio se centrara en cuánto beben los estudiantes durante la semana, crearían un cuestionario u otro método para encontrar únicamente a los jóvenes que beben durante la semana para su investigación.
Pros y contras del muestreo aleatorio en psicología
El beneficio más importante del muestreo aleatorio es que ayuda a reducir el riesgo de sesgo. Los investigadores también sugieren que puede mejorar el análisis estadístico y permitirles cuantificar las respuestas no obtenidas.
La mayor desventaja del muestreo aleatorio es que puede ser difícil de obtener.
Este tipo de muestreo suele ser más costoso en términos de dinero, tiempo y recursos, por lo que a veces los investigadores tienen que utilizar otros métodos de muestreo.
Qué significa esto para usted
Cuando lea un estudio de salud basado en una muestra aleatoria, tenga en cuenta que los resultados no se basan en cada persona de la población que cumple determinados criterios, sino en un subconjunto de sujetos elegidos para representarlos. Esto debería ayudarle a poner el estudio en perspectiva.