Métodos de muestreo

Métodos de muestreo en la investigación

En todas las facetas de la ciencia aplicada, especialmente en la investigación psicológica, la selección de los participantes en una encuesta o estudio puede ser lo que "haga o deshaga" la importancia de los resultados. Todos los datos y observaciones proceden, en última instancia, de esta muestra representativa de individuos. Por lo tanto, es crucial asegurarse de que los participantes sean una gran representación de la diversidad requerida para la población del estudio en cuestión. La selección de estos participantes mediante métodos de muestreo es importante tanto para la importancia de los resultados, como para el bienestar del público objetivo y de los consumidores.

Métodos de muestreo en Psicología

¿Cómo empiezan los investigadores a identificar los métodos de muestreo para el estudio concreto que están realizando?

En primer lugar, los investigadores deben evaluar el contenido y la estructura del estudio para seleccionar el tipo de método de muestreo más adecuado. Al hacerlo, se proporcionan criterios a seguir que dictan qué tipo de participantes se necesitan para la investigación. En psicología, muchos estudios requieren participantes que tengan determinadas experiencias, síntomas o trastornos que, en última instancia, estarán relacionados con el tema o fenómeno estudiado.

En cambio, también se exige que la selección de los participantes sea completamente aleatoria y diversa para los grupos de control u otros medios. Para que el estudio se establezca como fiable y válido, la muestra de participantes debe ser representativa de la población objetivo.

Tipos de métodos de muestreo

Ahora que hemos hablado de por qué los métodos de muestreo son tan importantes para la investigación psicológica, debes estar preguntándote cuáles son los distintos tipos de métodos de muestreo y cómo los seleccionan los investigadores.

Hay cuatro tipos principales de métodos de muestreo utilizados en la investigación. Cada técnica depende del tipo de estudio y de la población que se generalice dentro de cada estudio. Repasaremos cuándo se utiliza cada método y los pros y los contras de los distintos métodos de muestreo.

Muestreo aleatorio estratificado

Como a veces las poblaciones pueden ser desproporcionadas, la muestra tomada también debe representar esto en sus datos demográficos(Jackson, 2016). Esto significa que si una población que se está generalizando tiene más mujeres que hombres o más personas mayores que jóvenes, la muestra también debe simular esto para ser representativa. El muestreo aleatorio estratificado ayuda a garantizar esto dividiendo una población por esos subgrupos, también conocidos como estratos, y luego seleccionando aleatoriamente a los participantes de cada estrato para obtener la muestra más representativa para el estudio.

Ventajas: Garantiza una representación más exacta de las dimensiones de la población. Es más eficiente en cuanto al tamaño de la muestra.

Contras: Puede resultar difícil analizar las diferencias entre estratos. No es tan sencillo de realizar.

Muestreo por conglomerados

Similar al muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados utiliza un grupo más pequeño que la población para seleccionar una muestra. Esto se debe principalmente a que la población es demasiado grande para seleccionar de ella una muestra igualmente representativa. Seleccionando un conglomerado de la población, puedes obtener una buena variedad de participantes para utilizar en una muestra.

Ventajas: Utiliza menos fuentes de población, ahorra dinero y tiempo, y permite obtener muestras más precisas.

Contras: Podría dar lugar a muestras sesgadas. También puede dejar fuera a algunos subgrupos infrarrepresentados.

Muestreo de conveniencia

Como su nombre indica, el muestreo de conveniencia es realmente por conveniencia para los investigadores y los parámetros del estudio. A diferencia de los métodos de muestreo mencionados anteriormente, éste no es tan cuidadoso en la selección de los participantes, y en su lugar utiliza una muestra de participantes de cualquier fuente que resulte más conveniente. Imagina que estás realizando un estudio para tu clase de métodos de investigación. Debido a tu limitado alcance y conexiones, te plantas fuera de la cafetería y preguntas a cualquiera de los estudiantes que pasean por allí si les gustaría participar en tu estudio. Como sólo recoges participantes que se encuentran en el mismo lugar y a la misma hora, éste sería un ejemplo de método de muestreo conveniente.

Ventajas: Eficaz en cuanto a costes y tiempo, fácil para los estudiantes, fácil de reunir participantes.

Contras: Alto riesgo de infrarrepresentación, baja precisión y validez, resultados incoherentes, alto riesgo de errores de muestreo.

Muestreo por cuotas

En el muestreo por cuotas, el objetivo es garantizar que la muestra seleccionada de participantes represente a la población en determinadas cualidades. Sin embargo, también se eligen a través de cualquier fuente conveniente. Al igual que en el muestreo de conveniencia, los participantes se seleccionan de dondequiera que se encuentren, pero luego se filtran para garantizar que cumplen los criterios de representatividad.

Ventajas: Bajo coste, mayor esfuerzo de representación, ahorro de tiempo.

Contras: Alto riesgo de sesgo de selección en los participantes, no aleatorio, no generalizable a la población.

Para seleccionar el ideal para su estudio, los investigadores deben evaluar tanto los pros como los contras de los distintos métodos de muestreo para alcanzar el resultado más representativo y válido.

Error en los métodos de muestreo

¿Qué ocurre cuando los métodos de muestreo se llevan a cabo incorrectamente o con un sesgo no intencionado? Esto se conoce como errores de muestreo y puede ocurrir en cualquier estudio. Estos errores son comunes tanto entre investigadores noveles como entre equipos de profesionales bien establecidos. Sin embargo, pueden identificarse y evitarse en futuros intentos.

Los errores de muestreo pueden incluir equivocaciones en la selección de los participantes. Esto ocurre cuando los propios investigadores eligen a los participantes o cuando los participantes se presentan voluntarios, lo que puede dar lugar a posibles sesgos. Los datos posteriores extraídos de los resultados de los participantes pueden verse afectados por este error, y deben evitarse utilizando un método de selección más aleatorio.

Los errores de falta de respuesta también pueden perjudicar la validez de los métodos de muestreo debido a la falta total de participación. Normalmente, estos errores de falta de respuesta se observan en métodos de muestreo como el muestreo de conveniencia, debido al limitado compromiso de la muestra.

Loserrores del marco mues tral suponen una amenaza para los estudios al seleccionar simplemente muestras irrelevantes de participantes, lo que en última instancia repercute en los resultados y los datos.

Los investigadores deben analizar cuidadosamente las características, el tamaño y la relevancia de la población objetivo de la que pretenden tomar muestras para evitar estos errores comunes. Al hacerlo, es menos probable que se produzcan estos errores, y el estudio dará lugar a conclusiones más relativas y significativas.