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Muestras en la investigación en psicología: tipos y errores comunes

En estadística, una muestra es un subconjunto de una población que se utiliza para representar a todo el grupo como un todo. Al realizar una investigación en psicología, a menudo no es práctico encuestar a todos los miembros de una población en particular porque la cantidad de personas es simplemente demasiado grande. Para hacer inferencias sobre las características de una población, los investigadores de psicología pueden usar una muestra aleatoria.

Este artículo analiza cómo se utilizan las muestras en la investigación en psicología. También cubre los diferentes tipos de muestras que usan los investigadores y los errores que pueden ocurrir.

Por qué los investigadores de psicología usan muestras

Al investigar un aspecto de la mente o el comportamiento humanos, los investigadores de psicología no pueden recopilar datos de cada individuo en la mayoría de los casos. En cambio, eligen una muestra más pequeña de individuos que representan al grupo más grande.

El objetivo al elegir una muestra es asegurarse de que represente a todo el grupo con precisión. Esto significa que la muestra debe reflejar las características presentes en la población total. Si la muestra realmente representa a la población en cuestión, los investigadores pueden tomar sus resultados y generalizarlos al grupo más grande.

En la investigación psicológica y otros tipos de investigación en ciencias sociales, los experimentadores generalmente se basan en algunos métodos de muestreo diferentes.

Tipos de muestras probabilísticas

El muestreo probabilístico significa que todos los individuos de una población tienen la posibilidad de ser seleccionados. Debido a que el muestreo probabilístico implica una selección aleatoria, garantiza que cada subconjunto de la población tenga la misma posibilidad de estar representado en la muestra.

Las muestras de probabilidad son más representativas y los investigadores pueden generalizar mejor sus resultados al grupo en su conjunto.

Hay algunos tipos diferentes de muestreo probabilístico:

Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple es, como su nombre indica, el tipo más simple de muestreo probabilístico. Los investigadores de psicología toman a cada individuo en una población y seleccionan su muestra al azar, a menudo usando algún tipo de programa de computadora o generador de números aleatorios.

Muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorio estratificado implica separar la población en subgrupos y luego tomar una muestra aleatoria simple de cada uno de estos subgrupos. Por ejemplo, la investigación podría dividir a la población en subgrupos según la raza, el sexo o la edad y luego tomar una muestra aleatoria simple de cada uno de estos grupos.

El muestreo aleatorio estratificado a menudo proporciona una mayor precisión estadística que el muestreo aleatorio simple y ayuda a garantizar que ciertos grupos estén representados con precisión en la muestra.

Muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados implica dividir una población en conglomerados más pequeños, a menudo según la ubicación geográfica o los límites. Luego se selecciona una muestra aleatoria de estos grupos y se miden todos los sujetos dentro del grupo.

Por ejemplo, imagina que estás tratando de hacer un estudio sobre directores de escuelas en tu estado. La recopilación de datos de cada director de escuela sería prohibitiva en términos de costos y requeriría mucho tiempo. Utilizando un método de muestreo por conglomerados, selecciona al azar cinco condados de su estado y luego recopila datos de cada sujeto en cada uno de esos cinco condados.

Resumen

Los métodos de muestreo probabilístico permiten a los investigadores de psicología obtener una muestra más representativa. Las técnicas que podrían utilizarse incluyen el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio estratificado y el muestreo por conglomerados.

Tipos de muestras no probabilísticas

El muestreo no probabilístico, por otro lado, implica la selección de participantes utilizando métodos que no dan a todos los subconjuntos de una población las mismas posibilidades de estar representados. Por ejemplo, un estudio puede reclutar participantes de voluntarios.

Un problema con este tipo de muestra es que los voluntarios pueden diferir de los no voluntarios en ciertas variables, lo que puede dificultar la generalización de los resultados a toda la población.

También hay un par de tipos diferentes de muestreo no probabilístico:

Muestreo de conveniencia

El muestreo por conveniencia implica seleccionar participantes para un estudio porque son convenientes y están disponibles. Si alguna vez se ha ofrecido como voluntario para un estudio de psicología realizado a través del departamento de psicología de su universidad, entonces ha participado en un estudio que se basó en una muestra de conveniencia.

Los estudios que se basan en la solicitud de voluntarios o en el uso de muestras clínicas que están disponibles para el investigador también son ejemplos de muestras de conveniencia.

Muestra deliberada

El muestreo intencional implica buscar individuos que cumplan con ciertos criterios. Por ejemplo, los especialistas en marketing podrían estar interesados ​​en saber cómo perciben sus productos las mujeres de entre 18 y 35 años. Podrían contratar a una empresa de investigación de mercado para realizar entrevistas telefónicas que intencionalmente busquen y entrevisten a mujeres que cumplan con sus criterios de edad.

Muestreo por cuotas

El muestreo por cuotas implica el muestreo intencional de proporciones específicas de cada subgrupo dentro de una población. Por ejemplo, los encuestadores políticos pueden estar interesados ​​en investigar las opiniones de una población sobre un determinado tema político. Si utilizan un muestreo aleatorio simple, podrían pasar por alto ciertos subconjuntos de la población por casualidad.

En su lugar, establecen criterios para asignar a cada subgrupo un determinado porcentaje de la muestra. A diferencia del muestreo estratificado, los investigadores utilizan métodos no aleatorios para llenar las cuotas de cada subgrupo.

Resumen

El muestreo no probabilístico también se puede utilizar al seleccionar una muestra en la investigación psicológica. Dichos métodos son menos representativos e incluyen técnicas como el muestreo por conveniencia, el muestreo intencional y el muestreo por cuotas.

Errores de muestreo

Los errores de muestreo son diferencias entre lo que está presente en una población y lo que está presente en una muestra. Debido a que el muestreo, naturalmente, no puede incluir a todos los individuos de una población, pueden ocurrir errores. En última instancia, esto puede tener un impacto en los resultados de la investigación en psicología.

Si bien es imposible saber exactamente qué tan grande puede ser la diferencia entre la población y la muestra, los investigadores pueden estimar estadísticamente el tamaño de los errores de muestreo. En las encuestas políticas, por ejemplo, es posible que a menudo escuche hablar del margen de error expresado por ciertos niveles de confianza.

En general, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el nivel de error. Esto se debe simplemente a que a medida que la muestra se acerca al tamaño de la población total, es más probable que capture con precisión todas las características de la población.

La única forma de eliminar por completo el error de muestreo es recopilar datos de toda la población, lo que a menudo es simplemente demasiado costoso y lento. Sin embargo, los errores de muestreo se pueden minimizar mediante el uso de pruebas de probabilidad aleatorias y un tamaño de muestra grande.

Resumen

Las muestras son importantes en la investigación en psicología porque permiten a los científicos estudiar lo que sucede en una población más grande sin tener que realizar una investigación en todo el grupo.

Se pueden usar diferentes tipos de muestras según lo que los investigadores estén estudiando y los recursos que tengan disponibles para recopilar datos. Las muestras de probabilidad tienden a ser más representativas del grupo más grande. Las muestras no probabilísticas, por otro lado, tienden a implicar la selección de participantes en función de la disponibilidad y para estudiar subconjuntos específicos de un grupo más grande.

Sin embargo, pueden ocurrir errores de muestreo. Los investigadores se esfuerzan por minimizar los errores mediante el uso de muestras grandes y representativas.

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