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Definición de una muestra aleatoria en la investigación

El término «muestra aleatoria» aparece mucho cuando lees sobre investigaciones médicas. Comprender este término puede ayudarlo a interpretar los estudios de salud que encuentra en las noticias y obtener una mejor comprensión de cómo pueden o no aplicarse a usted.

En pocas palabras, una muestra aleatoria es un subconjunto de individuos seleccionados al azar por investigadores para representar a un grupo completo como un todo. El objetivo es obtener una muestra de personas que sea representativa de la población más grande.

Por ejemplo, si los investigadores estuvieran interesados ​​en aprender sobre el consumo de alcohol entre los estudiantes universitarios de los Estados Unidos, la población más grande (en otras palabras, el «grupo de interés») estaría compuesta por todos los niños de todos los colegios y universidades del país. país. Sería prácticamente imposible entrevistar a todas y cada una de estas personas para saber si beben, qué tipo de alcohol beben, con qué frecuencia, en qué circunstancias, cuánto (una cerveza o dos por semana versus suficiente para intoxicarse cada fin de semana), etc. En lugar de emprender una tarea tan gigantesca, los científicos reunirán una muestra aleatoria de estudiantes universitarios para representar la población total de estudiantes universitarios.

Cómo los investigadores crean muestras aleatorias

El muestreo aleatorio puede ser costoso y llevar mucho tiempo. Sin embargo, este enfoque para recopilar datos para la investigación brinda la mejor oportunidad de reunir una muestra imparcial que sea verdaderamente representativa de todo un grupo en su conjunto.

Volviendo al estudio imaginario del consumo de alcohol entre los estudiantes universitarios, así es como podría funcionar el muestreo aleatorio. Según el Centro Nacional de Estadísticas Educativas (NCES), aproximadamente 19,7 millones de estudiantes se inscribieron en colegios y universidades de EE. UU. en 2020, las estadísticas más recientes disponibles. Estos 20 millones de individuos representan la población total a estudiar.

Con el fin de obtener una muestra aleatoria de este grupo, todos los estudiantes deben tener las mismas posibilidades de ser seleccionados. Por ejemplo, los científicos que realicen el estudio deberán asegurarse de que la muestra incluya el mismo porcentaje de hombres y mujeres que la población más grande. Según las estadísticas de NCES, 11,3 millones de la población total de estudiantes universitarios son mujeres y 8,5 millones son hombres. El grupo de muestra necesitaría reflejar esta misma proporción de mujeres a hombres.

Además del género, los investigadores también querrían pasar por el mismo proceso para otras características, por ejemplo, raza, antecedentes culturales, año en la escuela, nivel socioeconómico, etc., según el propósito específico del estudio. Por ejemplo, si quisieran centrarse en el consumo de alcohol entre los estudiantes asiáticos, crearían una muestra aleatoria compuesta solo por estudiantes asiáticos. Del mismo modo, si el estudio se centrara en cuánto beben los estudiantes durante la semana, crearían un cuestionario u otro método para encontrar solo a los niños que beben entre semana para su investigación.

Cuando lea un estudio de salud basado en una muestra aleatoria, tenga en cuenta que los hallazgos no se basan en cada persona de la población que se ajusta a ciertos criterios, sino en un subconjunto de sujetos elegidos para representarlos. Esto debería ayudarlo a poner el estudio en perspectiva.

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