La relación entre población, muestra y generalización

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Muestreo

Matt es un psicólogo que está interesado en estudiar cuánto recuerdan los niños de ver un programa de televisión sobre ciencia. Quiere saber si esta podría ser una buena herramienta educativa para que las escuelas la usen para ayudar a los niños a aprender conceptos científicos.

Entonces, Matt decide hacer un estudio: mostrará el programa de televisión a los estudiantes y luego les dará un breve cuestionario de ciencias para ver si recuerdan lo que enseñó el programa.

Eso parece bastante sencillo, pero incluso antes de comenzar el estudio, se enfrenta a preguntas: ¿a qué estudiantes debería mostrar el programa? ¿Estudiantes de primer grado? ¿Estudiantes de tercer grado? ¿Niños en escuelas urbanas o rurales?

Las preguntas de Matt se centran en su muestra o en el grupo de sujetos de un estudio. Dado que no es práctico para Matt probar a todos los niños del mundo, tiene que reducirlo un poco.

El muestreo es el proceso mediante el cual un investigador elige la muestra para su estudio. Por ejemplo, Matt puede optar por evaluar solo a los estudiantes de una escuela en particular o solo a los estudiantes de una edad en particular. Tal vez elija su muestra según el género o el libro favorito. Hay muchas formas en las que puede elegir su muestra.

Veamos más de cerca la relación entre muestras, poblaciones y generalización de resultados.

Marco de población y muestreo

De acuerdo, Matt quiere saber cuánto recuerdan los niños del programa de televisión. Si está realmente interesado en estudiar cuánto recuerdan todos los niños de todo el mundo, son muchos niños y, como mencionamos antes, tiene que reducirlo un poco.

La población de un estudio es el grupo de personas que le interesa a un investigador. Por lo general, la población es demasiado grande para medirla. Por ejemplo, la población de Matt podría ser de todos los niños del mundo entero.

Incluso si una población no es tan grande como la de todos los niños del mundo, aún puede ser demasiado grande para estudiar. Por ejemplo, tal vez Matt no esté interesado en todos los niños del mundo. Tal vez solo esté interesado en todos los niños del distrito escolar donde trabaja. ¡Eso todavía puede ser un gran número de estudiantes!

Para reducirlo, Matt tiene que elegir a quién estudiar de un marco de muestreo o grupo de personas del que se extrae una muestra. Tal vez Matt elige una escuela primaria específica para hacer su investigación. Su población puede ser la de los niños de todo el distrito y su marco de muestreo son todos los niños de toda la escuela.

Todavía no va a estudiar a todos los estudiantes de la escuela; tal vez solo elija a la mitad de los estudiantes de primer, segundo y tercer grado. Su muestra es solo una parte de su marco de muestreo, al igual que su marco de muestreo es solo una parte de su población.

Representatividad

El objetivo del estudio de Matt, al igual que el objetivo de todos los estudios, es que las cosas que observa en su muestra digan algo sobre la población en general. Matt quiere poder decir que todos los estudiantes de primer, segundo y tercer grado del distrito se comportarán de la misma manera que los de su muestra.

De esa manera, el objetivo principal del muestreo es elegir una muestra que represente bien a la población. Si Matt solo elige a los niños de ojos azules para estudiar, pero la mayoría de los estudiantes en el distrito tienen los ojos marrones, entonces su muestra no representa bien a la población.

Hay tres factores que influyen en la representatividad de una muestra.

1. Procedimiento de muestreo. Hay muchas formas diferentes de elegir una muestra y algunas son mejores que otras. Si Matt elige deliberadamente solo a los niños más inteligentes de la escuela, su muestra no representará a la población. Pero si elige a los niños lanzando una moneda, es más probable que obtenga una muestra representativa.

2. Tamaño de la muestra. Cuanto más grande sea una muestra, más probable es que represente a la población. Si Matt solo elige a dos niños, probablemente no serán como la mayoría de los niños del distrito. Pero si elige doscientos niños, es más probable que tenga una muestra representativa.

3. Tasa de participación. Imagina que Matt elige a doscientos niños, les muestra el programa y luego les da el cuestionario de ciencias. Pero, ¿y si solo veinte niños realmente toman el cuestionario? Todos los demás simplemente tiran el cuestionario a la basura. Entonces la muestra de Matt ha pasado de doscientos a veinte. No solo eso, los estudiantes que tienen más probabilidades de tirar el cuestionario son los que encuentran difícil la ciencia. Entonces, ahora Matt se queda con los niños que generalmente son buenos en ciencias, y su muestra ya no es representativa.

En el caso de Matt, esto puede parecer un poco tonto; después de todo, es probable que la mayoría de los niños realmente responda el cuestionario. Pero las tasas de participación son motivo de preocupación en muchos estudios, especialmente cuando se trata de encuestas. Las personas que responden a las encuestas generalmente no son representativas de toda la población.

Generalizando

Con todos estos factores que afectan la representatividad, es posible que se pregunte por qué es importante. ¿Por qué no hacer el estudio de la muestra que tiene y seguir adelante?

El problema con eso es que si la muestra no representa a la población, los resultados no se generalizarán. En otras palabras, el investigador no podrá decir nada sobre la población en general.

¿Qué pasa si Matt solo elige a niños que son buenos en ciencias? ¿Y si solo elige a los que tienen buena memoria? Entonces, los resultados de su estudio no dirán nada sobre la población en general. Si Matt solo quiere hablar sobre niños que son buenos en ciencias y tienen buena memoria, entonces su muestra está bien porque representa a su población.

Pero recuerde que su población no son niños que sean buenos en ciencias y tengan buena memoria. En cambio, su población son todos los estudiantes del distrito. Eso significa que necesita algunos niños que sean buenos en ciencias y algunos niños que sean malos en ciencias. Necesita algunos niños que tengan buena memoria y algunos que no recuerden nada.

Tener una muestra que represente a la población es importante porque, de lo contrario, los resultados no se generalizarán mucho más allá de la muestra. Y dado que el objetivo de la investigación es generalizar a la población en general, la mayoría de los investigadores están muy concentrados en tratar de obtener una muestra que represente adecuadamente su población de interés.

Resumen de la lección

La muestra de un estudio es el grupo de sujetos del estudio. Una muestra se elige mediante muestreo , que es el proceso de elegir una muestra de un marco de muestreo, que es parte de una población. Es muy importante que una muestra represente a la población para que los resultados del estudio se puedan generalizar más allá del mundo del estudio. Pero hay tres factores que pueden afectar la representatividad de la muestra: el procedimiento de muestreo, el tamaño de la muestra y la tasa de participación.

Los resultados del aprendizaje

Al completar esta lección, podrá:

  • Muestra de contraste y muestreo
  • Comprender por qué es importante que una muestra represente a la población general.
  • Enumere tres factores que afectan la representatividad de la muestra