Muy bien / Nusha Ashjaee
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En estadística, una muestra es un subconjunto de una población que se utiliza para representar a todo el grupo en su conjunto. Al realizar investigaciones en psicología, a menudo resulta poco práctico encuestar a todos los miembros de una población en particular porque el número de personas es simplemente demasiado grande. Para realizar inferencias sobre las características de una población, los investigadores en psicología utilizan una muestra aleatoria .
Continúe leyendo para aprender sobre cómo se utilizan las muestras en la investigación psicológica, los diferentes tipos de muestras y los errores que pueden ocurrir al usarlas.
Índice
¿Por qué los investigadores en psicología utilizan muestras?
Al investigar un aspecto de la mente o el comportamiento humano , los psicólogos rara vez pueden recopilar datos de cada individuo afectado. En cambio, utilizan una muestra más pequeña de individuos para representar al grupo más grande.
El objetivo al elegir una muestra es asegurarse de que represente a todo el grupo con precisión. Esto significa que la muestra debe reflejar las diversas características presentes en la población total. La muestra debe representar con precisión a la población en cuestión para que los investigadores puedan generalizar sus resultados al grupo más grande mediante análisis estadístico .
En la investigación psicológica y otros tipos de investigación en ciencias sociales , los investigadores suelen recurrir a unos pocos métodos de muestreo diferentes, que pueden agruparse en muestras probabilísticas y no probabilísticas.
Tipos de muestras probabilísticas
El muestreo probabilístico significa que cada individuo de una población tiene una probabilidad de ser seleccionado. Debido a que el muestreo probabilístico utiliza una selección aleatoria , cada subconjunto de la población tiene la misma probabilidad de estar representado en la muestra.
Las muestras probabilísticas son más representativas de poblaciones grandes y los investigadores pueden generalizar mejor sus resultados al grupo en su conjunto cuando utilizan muestras probabilísticas.
Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple es, como sugiere su nombre, el tipo más simple de muestreo probabilístico. Los investigadores en psicología toman a todos los individuos de una población y seleccionan aleatoriamente a los individuos para que compongan su muestra, a menudo utilizando algún tipo de programa informático o generador de números aleatorios.
Muestreo aleatorio estratificado
El muestreo aleatorio estratificado implica dividir la población en subgrupos y luego tomar una muestra aleatoria simple de cada uno de estos subgrupos. Por ejemplo, los investigadores pueden dividir la población en subgrupos según la raza, el sexo o la edad y luego tomar una muestra aleatoria simple de cada uno de estos grupos.
El muestreo aleatorio estratificado a menudo proporciona una mayor precisión estadística que el muestreo aleatorio simple porque garantiza que cada uno de los subgrupos esté representado con precisión en la muestra.
Muestreo por conglomerados
El muestreo por conglomerados implica dividir una población en conglomerados más pequeños, a menudo en función de la ubicación geográfica. Luego se selecciona una muestra aleatoria de estos conglomerados y se miden todos los sujetos dentro del conglomerado.
Por ejemplo, imagine que está realizando un estudio sobre los directores de las escuelas de su estado. Recopilar datos de cada uno de los directores de las escuelas sería prohibitivo en términos de costos y demandaría mucho tiempo. Pero, si utilizara un método de muestreo por conglomerados, seleccionaría al azar cinco condados de su estado y luego recopilaría datos de todos los sujetos de cada uno de esos cinco condados para crear una muestra representativa.
Resumen
Los métodos de muestreo probabilístico permiten a los investigadores en psicología obtener una muestra más representativa. Las técnicas que se pueden utilizar incluyen el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo por conglomerados.
Tipos de muestras no probabilísticas
El muestreo no probabilístico implica la selección de participantes mediante métodos que no otorgan a cada subconjunto de una población la misma probabilidad de estar representado. Por ejemplo, un estudio puede reclutar participantes de un grupo ya establecido de voluntarios.
Un problema con este tipo de muestra es que los voluntarios pueden diferir de los no voluntarios en ciertas variables, lo que puede dificultar la generalización de los resultados a toda la población.
Muestreo de conveniencia
El muestreo por conveniencia implica seleccionar a los participantes de un estudio en función de lo que resulte más conveniente: personas a las que se pueda acceder fácilmente y que tengan tiempo. 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 un muestreo por conveniencia.
Los estudios que se basan en solicitar voluntarios o en utilizar muestras clínicas disponibles para el investigador también son ejemplos de muestras de conveniencia.
Muestreo intencional
El muestreo intencional implica buscar individuos que cumplan con ciertos criterios. Por ejemplo, un investigador podría estar interesado en saber qué piensan los graduados universitarios de entre 20 y 35 años sobre un tema. En el muestreo intencional, el investigador podría realizar entrevistas telefónicas para buscar intencionalmente a personas que cumplan con sus criterios.
Muestreo por cuotas
El muestreo por cuotas implica muestrear intencionalmente proporciones específicas de cada subgrupo dentro de una población. Por ejemplo, los encuestadores políticos podrían estar interesados en investigar las opiniones de una población sobre un determinado tema político. Si utilizan un muestreo aleatorio simple, podrían pasar por alto ciertos subconjuntos de la población por casualidad.
En lugar de ello, establecen criterios para asignar a cada subgrupo un determinado porcentaje de la muestra. Esto difiere del muestreo estratificado porque, para encontrar individuos dentro de cada subgrupo, los investigadores utilizan métodos no aleatorios para completar las cuotas de cada subgrupo.
Resumen
El muestreo no probabilístico también se puede utilizar para seleccionar una muestra en la investigación psicológica. Estos métodos son menos representativos de la población general. Las técnicas incluyen el muestreo por conveniencia, el muestreo intencional y el muestreo por cuotas.
Errores de muestreo
Los errores de muestreo son las diferencias entre lo que está presente en una población y lo que está presente en una muestra. Como el muestreo no puede incluir a todos los individuos de una población, pueden producirse errores que, en última instancia, pueden repercutir en los resultados de la investigación psicológica.
Si bien es imposible saber con exactitud qué tan grande puede ser 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, es posible que escuche hablar con frecuencia sobre el margen de error expresado por ciertos niveles de confianza.
En general, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el nivel de error. Esto se debe simplemente a que cuanto más cercana sea la muestra al tamaño de la población total, más probabilidades habrá de que capture con precisión todas las características de la población.
La única manera de eliminar por completo el error de muestreo es recolectar datos de toda la población, lo que a menudo resulta demasiado costoso y requiere mucho tiempo. Sin embargo, los errores de muestreo se pueden minimizar mediante pruebas de probabilidad aleatorias y muestras de gran tamaño.
Resumen
Las muestras son importantes en la investigación en psicología porque permiten a los científicos estudiar lo que sucede en una población más grande sin tener que llegar a cada individuo del grupo entero.
Se pueden utilizar distintos tipos de muestras según lo que estudien los investigadores y los recursos que tengan disponibles para recopilar datos. Las muestras probabilísticas tienden a ser más representativas del grupo más grande. Las muestras no probabilísticas, por otro lado, tienden a implicar la selección de participantes en función de la disponibilidad y el estudio de subconjuntos específicos de un grupo más grande, lo que es menos representativo del grupo más grande.
Sin embargo, pueden producirse errores de muestreo con cualquier tipo de muestreo. Para minimizar los errores, los investigadores procuran utilizar muestras grandes y representativas.