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Al realizar una investigación en psicología, verás que los investigadores necesitan elegir una muestra basada en las muestras de población sobre las que el investigador pretende hacer conclusiones o inferencias. En esta explicación, exploraremos las diferencias entre población y muestras y comprenderemos sus propósitos en la investigación.
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Las muestras de población son las personas del planeta que el investigador está investigando, freepik.com/gstdioimagen
En la investigación psicológica, te encontrarás con dos términos importantes: población y muestra.
La población es básicamente toda persona u organismo del planeta que al investigador le interesa investigar. Mientras tanto, una muestra es el grupo de personas que participan en el experimento y de las que el investigador recoge los datos.
Es casi imposible que un investigador recoja datos de toda la población. Por lo tanto, los investigadores necesitan reclutar una muestra representativa de la población. Cuando una muestra es representativa, las conclusiones del estudio pueden considerarse generalizables. Esto significa que es probable que las inferencias realizadas en la investigación sean aplicables a la población objetivo.
Como hemos mencionado anteriormente, el muestreo se refiere al proceso de selección de un grupo que representará a la población para el proyecto de investigación. En la investigación psicológica, normalmente buscaremos información sobre grandes grupos de personas que compartan algunas características comunes, lo que se define como población diana.
Al realizar una investigación en psicología, los investigadores necesitan reclutar una muestra que sea representativa de la población objetivo, freepik.com/studiogstock
Al reclutar participantes para una investigación, el investigador debe tener en cuenta distintos tipos de poblaciones. Éstas afectarán a la muestra reclutada.
A partir de la población (los seres humanos del planeta), los investigadores determinarán una población diana basada en la hipótesis/pregunta de investigación que estén investigando (como las personas mayores de 65 años con demencia). A continuación, el investigador puede anunciar su investigación para ver quién está disponible para participar en el experimento (lo que se conoce como población accesible). Se utilizará un método de muestreo, como el muestreo aleatorio, para reclutar una muestra representativa.
El muestreo aleatorio es un tipo de muestreo probabilístico en el que cada individuo de toda la población objetivo tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado. Al elegir el muestreo aleatorio, es necesario nombrar o numerar la población objetivo y, potencialmente, utilizar un método de sorteo para elegir y seleccionar a los individuos que formarán parte de la muestra.
Existen otros métodos, aparte de las rifas, como los generadores de números, siempre que los participantes tengan las mismas posibilidades de ser seleccionados en el estudio.
El muestreo aleatorio se considera el mejor método para seleccionar una muestra para la investigación a partir de la población de interés. En cuanto a las ventajas, se eliminará cualquier forma de sesgo de muestreo, teniendo en cuenta que tu muestra representa a la población objetivo. Por otro lado, la desventaja del muestreo aleatorio es que es difícil de conseguir debido al tiempo, esfuerzo y dinero que se invierte en este tipo de método de muestreo.
Si piensas en la lotería nacional, por ejemplo, si la población representa a todas las personas que tienen un billete de lotería, entonces todas las personas de la población tienen las mismas posibilidades de ganar el premio.
La población y las muestras tienen usos diferentes en la investigación, y el tipo utilizado viene determinado por si es posible investigar a toda la población o no.
Las poblaciones se utilizan cuando las preguntas de la investigación necesitan datos de cada una de las partes individuales de la población. Es sencillo recopilar datos de toda la población cuando ésta es de pequeño tamaño, los datos/participantes están fácilmente disponibles y son capaces de cooperar.
A un administrador de un instituto le gustaría analizar las puntuaciones de los exámenes finales de todos los alumnos de último curso para comprobar si existe una tendencia. Teniendo en cuenta que sólo quieren aplicar sus resultados a los alumnos de último curso de ese instituto, pueden utilizar el conjunto de datos de toda la población.
Para poblaciones más grandes, suele ser difícil reunir datos de cada individuo. Un ejemplo es el gobierno de EE.UU. y el censo estadounidense que se realiza cada diez años. Históricamente, ha sido difícil ponerse en contacto con grupos de personas con bajos ingresos o pertenecientes a minorías. Por lo tanto, los resultados no siempre han sido precisos debido a la falta de respuestas o a respuestas incompletas. En estos casos, el muestreo parece más apropiado para hacer inferencias precisas sobre la población.
En el caso de una población grande, como hemos mencionado, es más apropiado utilizar una muestra. Mediante análisis estadísticos, el investigador puede utilizar los datos de la muestra para probar hipótesis.
Un investigador que investigue la población objetivo de 200.000 estudiantes universitarios en Francia tendría que seleccionar una muestra representativa, ya que no resulta práctico estudiar a todos estos individuos. El investigador puede reclutar a 200 estudiantes de tres universidades francesas: esta muestra completará las tareas del proyecto de investigación.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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