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Todo investigador se esfuerza por llevar a cabo una investigación que pueda generalizarse a su población objetivo. Para estar seguro al 100% de ello, tendría que realizar su investigación con todas las personas que encajan en el perfil. Sin embargo, en la mayoría de los casos, esto es prácticamente imposible. Así que, en su lugar, extraen una muestra adecuada tras identificar la población objetivo de su investigación. Pero, ¿cómo saben a quién incluir en la muestra? Por eso hay que entender los marcos de muestreo.
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Regístrate gratisSupongamos que la población de interés es la población del Reino Unido. Una muestra formada por un 80% de estudiantes universitarios varones blancos de Inglaterra no refleja las características de toda la población del Reino Unido. ¿Es representativa esta muestra?
Disponer de tres marcos de muestreo de personas en el grupo demográfico pertinente para cada muestra facilita la captación de participantes.
Supongamos que la población de interés es la población del Reino Unido. Una muestra formada por un 80% de estudiantes universitarios varones blancos de Inglaterra no refleja las características de toda la población del Reino Unido. ¿Es representativa esta muestra?
Disponer de tres marcos de muestreo de personas en el grupo demográfico pertinente para cada muestra facilita la captación de participantes.
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Enviar comentariosEmpecemos por saber qué se entiende exactamente por marco de muestreo.
Tras identificar una población objetivo en la investigación, puedes utilizar un marco de muestreo para extraer una muestra representativa para tu investigación.
Un marco de muestreo se refiere a una lista o una fuente que incluye a cada individuo de toda tu población de interés y debe excluir a cualquiera que no forme parte de la población objetivo.
Los marcos muestrales deben organizarse sistemáticamente, de modo que todas las unidades de muestreo y la información puedan encontrarse fácilmente.
Si estás investigando el consumo de bebidas energéticas por parte de los estudiantes-atletas de tu centro, tu población de interés son todos los estudiantes-atletas de ese centro. ¿Qué debe incluir tu marco de muestreo?
Sería útil disponer de información como los nombres, los datos de contacto y el deporte que practican todos los estudiantes-atletas de tu centro.
No debe omitirse a ningún estudiante-atleta del marco de muestreo, y no debe incluirse a ningún no-atleta. Disponer de una lista como ésta te permitirá extraer una muestra para tu estudio utilizando el método de muestreo que elijas.
Fig. 1 - Los marcos de muestreo ayudan a mantenerse organizado cuando se maneja una población muestral grande.
El muestreo es una parte vital de la investigación; se refiere a la selección de un grupo de participantes de una población de interés más amplia. Si queremos generalizar los resultados de la investigación a una población concreta, nuestra muestra debe ser representativa de esa población.
Elegir el marco muestral adecuado es un paso importante para garantizarlo.
Muestras representativas frente a no representativas
Supongamos que la población de interés es la población del Reino Unido. En ese caso, la muestra debe reflejar las características de esta población. Una muestra formada por un 80% de estudiantes universitarios varones blancos de Inglaterra no refleja las características de toda la población del Reino Unido. Por tanto, no es representativa.
Los marcos de muestreo son importantes para que los investigadores se mantengan organizados y se aseguren de que se utiliza la información más actualizada de una población. Esto puede reducir el tiempo a la hora de reclutar participantes durante la investigación.
Un tipo de marco de muestreo del que ya hemos hablado son las listas. Podemos crear listas de escuelas, hogares o empleados de una empresa.
Supongamos que tu población objetivo son todas las personas que viven en Londres. En ese caso, podrías utilizar los datos del censo, la guía telefónica o los datos de un censo electoral para seleccionar un subconjunto de personas para tu investigación.
Fig. 2 - Las listas son un tipo de marco de muestreo.Y otro tipo de marco de muestreo sonlos marcos de área, que incluyen unidades territoriales (por ejemplo, ciudades o pueblos) de las que puedes extraer muestras. Los marcos de área pueden utilizar imágenes de satélite o una lista de diferentes áreas.
También puedes utilizar imágenes por satélite para identificar hogares en distintas zonas de Londres que puedan servirte de marco de muestreo. De este modo, tu marco de muestreo tal vez pueda tener en cuenta con mayor precisión a las personas que viven en Londres aunque no estén inscritas en el censo electoral, no figuren en la guía telefónica o se hayan mudado recientemente.
Un marco de muestreo es la base de datos de todas las personas de tu población objetivo. Es probable que tu población sea grande, y quizá no puedas permitirte incluir a todo el mundo en tu investigación, o lo más probable es que simplemente no sea posible.
Si éste es el caso, los investigadores pueden utilizar el proceso de muestreo para seleccionar un grupo más pequeño de la población que sea representativo. Éste es el grupo del que recoges los datos.
Un ejemplo de método de muestreo es el muestreo aleatorio.
Si tu marco de muestreo incluye 1200 individuos, puedes seleccionar al azar (por ejemplo, utilizando un generador de números aleatorios) 100 personas de esa lista con las que ponerte en contacto y pedirles que participen en tu investigación.
Como ya se ha dicho, los marcos de muestreo permiten a los investigadores organizarse a la hora de reclutar participantes.
Los investigadores que llevan a cabo una investigación sobre seguridad vial quieren llegar a las personas que conducen, van en bicicleta o caminan habitualmente por la ciudad.
Tener tres marcos de muestreo de personas que conducen, van en bicicleta o caminan facilita el contacto con las personas de cada muestra a la hora de reclutar participantes, de modo que pueda haber la misma cantidad de personas en cada grupo de muestra.
Aunque son útiles en su mayor parte, el uso de marcos de muestreo en la investigación plantea algunos problemas.
Pueden surgir varios problemas al utilizar marcos de muestreo.
No todo el mundo está en la guía telefónica o en el censo electoral. Del mismo modo, no todas las personas cuyos datos figuran en estas bases de datos siguen viviendo donde podrían estar empadronadas.
El número de viviendasde una ciudad visitada con frecuencia por turistas podría no reflejar el número de hogares que viven allí durante todo el año.
Si alguien está inscrito para votar en dos ciudades distintas, aparecerá dos veces en un marco de muestreo compuesto por votantes.
Fig. 3. - Las personas pueden dejar de participar como parte de un grupo de muestra en cualquier momento, lo que puede causar problemas en la 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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