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Paseando por el centro comercial, una persona con un sujetapapeles te pide que respondas a unas preguntas. Tú respondes con tus opiniones, y el preguntador las registra. Acabas de pasar a formar parte de una muestra de población en psicología. Pero, ¿qué significa eso?
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Regístrate gratisUn investigador reparte folletos a la gente fuera de una iglesia para preguntar a los asistentes si están dispuestos a participar en su experimento. ¿Qué tipo de técnica de muestreo es ésta?
¿Qué técnica de muestreo utiliza a menudo un registro para reclutar participantes?
¿Qué técnica de muestreo utiliza a menudo un sistema basado en la lotería para reclutar participantes?
¿Cuál de los siguientes suele considerarse el mejor método de muestreo?
En el muestreo aleatorio, las personas tienen una probabilidad .... de ser seleccionadas para participar en el estudio. Rellena el hueco.
Un investigador reparte folletos a la gente fuera de una iglesia para preguntar a los asistentes si están dispuestos a participar en su experimento. ¿Qué tipo de técnica de muestreo es ésta?
¿Qué técnica de muestreo utiliza a menudo un registro para reclutar participantes?
¿Qué técnica de muestreo utiliza a menudo un sistema basado en la lotería para reclutar participantes?
¿Cuál de los siguientes suele considerarse el mejor método de muestreo?
En el muestreo aleatorio, las personas tienen una probabilidad .... de ser seleccionadas para participar en el estudio. Rellena el hueco.
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Enviar comentariosAlgunos estudios se dirigen a toda la población humana, mientras que otros sólo se interesan por un grupo más reducido, por ejemplo, personas de grupos de edad específicos o de determinadas profesiones, etc.
En psicología, la población también se denomina población diana. La población es el grupo de personas en el que está interesado un investigador.
Normalmente, los investigadores no pueden reclutar a toda la población para que participe en sus estudios. Por lo tanto, los investigadores seleccionan en su lugar un pequeño grupo dentro de la población llamado muestra. En psicología, este método se denomina muestreo.
La muestra extraída debe representar a la población en la que los investigadores están interesados en hacer generalizaciones sobre la población. Lo ideal es que los investigadores seleccionen una muestra con la máxima representatividad y el mínimo sesgo. Así, los investigadores pueden generalizar los resultados a la población objetivo con mayor confianza.
Pero, ¿cuál es la diferencia entre una población y una muestra? ¿No son lo mismo? No, ¡son diferentes! Recuerda que una población es un grupo entero del que los investigadores extraen conclusiones. En cambio, una muestra esun grupo específico sobreel que se recogen datos.
En la investigación psicológica pueden realizarse dos tipos diferentes de muestreo: probabilístico y no probabilístico.
El muestreoprobabilístico significa que cada miembro de la población tiene una oportunidad de ser seleccionado y se utiliza principalmente en la investigación cuantitativa. ¿Y si quisieras obtener resultados que representaran a toda la población? Estos resultados deseados pueden obtenerse utilizando el muestreo probabilístico. La probabilidad permite a los investigadores hacer una inferencia sólida sobre todo el grupo de interés.
En el muestreo probabilístico, si tuvieras una población de 100 personas, ¡cada persona tendría una probabilidad de 1 sobre 100 de ser elegida!
En el muestreono probabilístico, los individuos se seleccionan bas ándose encriterios no aleatorios. Utilizar el muestreo no probabilístico significa que no todos los individuos tienen las mismas probabilidades de ser incluidos. El muestreo no probabilístico se considera una opción más barata y mucho más fácil. Aunque barato y fácil suena muy bien para los investigadores, existe un alto riesgo de muestreo (lo que significa que las inferencias realizadas sobre la población son débiles a partir de las muestras tomadas, y las conclusiones se considerarán limitadas).
La investigación exploratoria y cualitativa utiliza el muestreo no probabilístico, en el que el objetivo no es probar una hipótesis sobre una población amplia, sino crear una comprensión inicial de una población poco investigada (normalmente también pequeña).
El muestreo de amigos, compañeros de trabajo o compradores en una tienda son ejemplos de muestreo no probabilístico.
Una muestra estratificada es aquella en la que los investigadores seleccionan a los participantes según su frecuencia en la población objetivo. El investigador identifica los distintos grupos que componen la población objetivo y calcula las proporciones necesarias para que la muestra sea representativa.
Los grupos identificados se denominan estratos (o subgrupos), como el sexo o la edad. Los participantes se seleccionan aleatoriamente de cada estrato en proporción a su presencia en la población. Por tanto, la muestra debe reflejar los porcentajes relativos de los subgrupos en la población.
Aunque el estratificado parece ser el más utilizado en las técnicas de muestreo, existen varios tipos diferentes en función de la investigación que se realice: de oportunidad, voluntario, aleatorio y sistemático.
Una muestra de oportunidad es una muestra que se recluta en función de quien esté disponible.
Podemos obtener una muestra de oportunidad preguntando a los miembros de la población si están interesados y dispuestos a participar en el estudio.
Estás tomando una muestra de compañeros que vienen de la biblioteca. Estás tomando la oportunidad de los estudiantes procedentes de la biblioteca como grupo de muestreo.
Una muestra vol untaria es una muestra reclutada por autoselección. En otras palabras, los participantes se autoseleccionan y se ponen en contacto con el investigador. Las muestras voluntarias se obtienen mediante el boca a boca o la publicidad.
¿Has visto esos programas de talentos de la televisión, como los concursos de canto? Cuando el presentador pide a la audiencia en casa, a ti, que envíes un mensaje de texto de tu cantante favorito, es un ejemplo de muestreo voluntario.
El inconveniente en este caso es que sólo enviarán sus votos los espectadores que tengan opiniones firmes sobre quién debería ser el ganador.
Elmuestreo voluntario se produce cuando los investigadores buscan voluntarios para participar en estudios. Los voluntarios pueden ser contratados en persona, por Internet o a través de anuncios públicos. Los investigadores que utilizan el muestreo voluntario suelen hacer pocos esfuerzos por controlar la composición de la muestra.
Fig. 1 Enviar por SMS tu voto para la próxima gran sensación de la canción es un muestreo voluntario.
Una muestra aleatoria es aquella en la que todas las personas de la población objetivo tienen las mismas posibilidades de ser seleccionadas.
Un método posible para seleccionar una muestra aleatoria es el método de la lotería. Los investigadores asignan un número a cada participante potencial y luego crean una lista de números aleatorios para seleccionar a los participantes de la muestra aleatoria.
Una muestra sistemática consiste en seleccionar a los participantes de acuerdo con una serie de patrones.
Para extraer una muestra sistemática, es posible hacer una lista de todos los miembros de la población y, a continuación, determinar el tamaño de muestra deseado. Si divides el número de personas de la población objetivo por el tamaño de muestra deseado, obtendrás un número que llamamos n. Si seleccionas cada enésimo nombre, obtendrás una muestra sistemática del tamaño que desees. Por ejemplo, si vas a extraer una muestra de 100 estudiantes de una universidad con 1.000 estudiantes, n = 1000/100 = 10, puedes tomar uno de cada diez nombres.
El muestreovoluntario se produce cuando los investigadores buscan voluntarios para que participen en los estudios. Los voluntarios pueden ser contratados en persona, por Internet o a través de anuncios públicos. Los investigadores que utilizan el muestreo voluntario suelen hacer pocos esfuerzos por controlar la composición de la muestra.
¿Alguna vez has ido caminando por una calle concurrida cuando alguien te llama para que, por favor, hagas su encuesta sobre algunos temas concretos, como el gobierno local o los cambios en la comunidad? La persona que realiza la encuesta entre los voluntarios está utilizando el muestreo voluntario.
El sesgo demuestreo se produce cuando algunos miembros de una muestra de población tienen más probabilidades de ser seleccionados en una muestra que otros. El sesgo de muestreo limita la generalizabilidad de los resultados de la muestra porque es una amenaza para la validez externa (en concreto, la validez de la población).
Fig. 2 Hacer sólo a estos alumnos las preguntas de la encuesta sería una muestra sesgada si la hipótesis requiriera preguntar a todo el instituto.
Una encuesta realizada a estudiantes de secundaria para medir el consumo de drogas ilegales por parte de los adolescentes será una muestra sesgada. Pero, ¿por qué es así? Esta encuesta no incluye a otras poblaciones, como los alumnos que estudian en casa o los que abandonan los estudios. Una muestra también está sesgada si determinados miembros están infrarrepresentados o sobrerrepresentados en relación con otros de la población, y en este caso, esos son los alumnos que se escolarizan en casa o los que nunca se graduaron.
La generalización se produce al aplicar los resultados de un estudio a la población objetivo más amplia. Se basa en la suposición de que las conclusiones de la muestra original serán las mismas para todos los demás miembros de la población objetivo. Esto puede verse en los alumnos educados en casa del ejemplo anterior.
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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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