Muestras y poblaciones en la investigación: Definición

Publicado el 21 septiembre, 2020

Participantes

Cuando realiza un experimento o una encuesta, recopila información de un grupo de personas. Ahora bien, si bien “grupo de personas” puede parecer una descripción adecuada, de hecho no lo es. Necesitamos un término más específico porque las estadísticas que usamos son diferentes según el grupo que usamos. Pero no se preocupe, no hay un proceso complicado para identificar el grupo de personas que utiliza.

El primer grupo de personas es una población , que se define como la colección completa a estudiar. El segundo grupo es una muestra , que se define como una sección de la población. Veamos algunos ejemplos para ayudar a aclarar un poco esto.

Población

Cuando intentas estudiar una población, debes recopilar información de todos los miembros de ese grupo. Esto hace que sea extremadamente difícil estudiar poblaciones. Por ejemplo, imagina si vas a estudiar:

  • Todas las personas con esquizofrenia en los Estados Unidos (aproximadamente 3,1 millones de personas).
  • Opinión de los californianos sobre las pasas (38 millones).
  • Creencias de los inmigrantes sobre la política exterior de Estados Unidos (nadie sabe realmente cuántas si se incluyen lo ilegal y lo legal).

Entonces puedes ver la dificultad de estudiar poblaciones. Las poblaciones más pequeñas, como los colegios comunitarios, son más fáciles de recopilar datos de población. Sin embargo, el problema aquí es que si tiene una persona que no contribuye, entonces no tiene población.

Muestra

La mayoría de los investigadores sociales se dan cuenta de que es casi imposible obtener información de todas las personas de una población. Entonces, en lugar de intentar recopilar la información de todos, recopilan una muestra de la población. Pero a diferencia de una población, que es todo el mundo, existen diferentes formas de recopilar una muestra de una población. Las diferentes formas de tomar una muestra son algo así como cómo hay diferentes formas de cortar un pastel. Aquí hay una lista de las diferentes técnicas de muestreo:

  • Muestra aleatoria : cada individuo de la población tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado.
  • Muestra estratificada : un investigador divide la población en grupos en función de las características, y luego el investigador selecciona aleatoriamente de cada grupo en función de su tamaño.
  • Muestra de cuota : un investigador establece deliberadamente un requisito para garantizar que un grupo en particular esté representado.
  • Muestra intencionada: un investigador se centra intencionadamente en un subconjunto particular de una población.
  • Muestra de conveniencia : la selección de la muestra se basa en la facilidad de acceso.

Entonces, ya basta de hablar de pastel; ¿Cómo serían estas muestras si fueran estudios científicos reales? Supongamos que está interesado en estudiar a personas con esquizofrenia en los Estados Unidos.

Una muestra aleatoria significaría que cada persona con esquizofrenia tiene las mismas posibilidades de formar parte de su estudio. Esto podría significar muchos viajes ya que EE. UU. Es un lugar grande.

Una muestra estratificada sería útil si estuviera interesado en observar un subconjunto particular de personas con esquizofrenia. ¿Qué pasaría si estuviera interesado en comparar el nivel de síntomas entre el nivel socioeconómico alto y el nivel socioeconómico más bajo?

Una muestra de cuotas podría ser útil si estuviera interesado en cómo la cultura afecta la esquizofrenia. Por lo tanto, puede establecer el requisito de que ciertos porcentajes de su grupo sean nativos americanos, afroamericanos, mexicoamericanos, asiáticos americanos y europeos americanos.

Propósito, como varios de los otros, significa que usted, como investigador, está mirando a un grupo selecto. Pero en lugar de comparar la estabilidad financiera baja con la alta, puede centrarse en una estabilidad financiera baja.

Por último, una muestra de conveniencia. Esta es a menudo la forma en que se realizan la mayoría de los experimentos porque puede ser difícil obtener poblaciones específicas. Si fue un investigador sin mucho dinero, es posible que solo pueda estudiar a personas con esquizofrenia en su propia ciudad.

Representar

El propósito de una muestra es que no tenga que recopilar información de todos los miembros de la población. Sin embargo, algunos métodos de muestreo son mejores que otros. Las muestras aleatorias y estratificadas intentan representar la población tal como es. Esto hace que sus resultados sean más aplicables a la población. Para volver a mi ejemplo de pastel, si tuvieras un trozo de pastel, podrías averiguar cómo era todo el pastel.

Cuota, intencionalidad y conveniencia no representan también a la población, pero permiten que un investigador se concentre en un subconjunto particular de la población. Esto significa que los resultados se aplicarán al grupo específico que observaron, pero su generalización a la población no será tan buena. Si le di un plato de glaseado o relleno, ¿podría decirme cómo era el pastel? Quizás un poco, pero estaría distorsionado.

Resumen de la lección

La descripción de un grupo de personas tiene dos categorías principales: población , que se define como la colección completa que se va a estudiar, y muestra , que se define como una sección o parte de la población. Hay varios tipos de muestras, dependiendo de cómo un investigador recopile su información:

  • Muestra aleatoria : cada individuo de la población tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado.
  • Muestra estratificada : un investigador divide la población en grupos en función de las características, y luego el investigador selecciona aleatoriamente de cada grupo según el tamaño.
  • Muestra de cuota : un investigador establece deliberadamente un requisito para garantizar que un grupo en particular esté representado.
  • Muestra intencionada: un investigador se centra intencionadamente en un subconjunto particular de la población.
  • Muestra de conveniencia : la selección de la muestra se basa en la facilidad de acceso.

Los resultados del aprendizaje

Cuando termine esta lección, debería poder:

  • Reconocer la necesidad del estudio de poblaciones en la investigación.
  • Identificar las diferencias entre la población y la muestra de población en la investigación.
  • Detallar el propósito de una muestra de población

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