En la investigación científica social, una población es el grupo de personas en las que más le interesan; A menudo es el «quién» en el que quieres poder decir algo al final de tu estudio. Las poblaciones en la investigación pueden ser bastante grandes, como «el pueblo estadounidense», pero generalmente son menos vagas que eso. Por ejemplo, un gran estudio para el cual la población de interés es más generalmente «el pueblo estadounidense» probablemente especificará qué pueblos estadounidenses, como adultos mayores de 18 años o ciudadanos o residentes permanentes legales que está examinando.
Es bastante raro que los investigadores recopilen datos de toda su población de interés. Esto puede sonar sorprendente o decepcionante hasta que piense en los tipos de preguntas de investigación que los trabajadores sociales suelen hacer. Por ejemplo, supongamos que deseamos responder a la siguiente pregunta de investigación: «¿Cómo impacta el género el éxito en un programa de intervención de los bateadores?» ¿Esperaría poder recopilar datos de todas las personas en los programas de intervención de los bateristas en todas las naciones de todos los períodos de tiempo históricos? A menos que planee hacer que respondiera esta pregunta de investigación el trabajo de toda su vida (y algo más), su respuesta es probablemente un rotundo no. ¿Entonces lo que hay que hacer? ¿Tiene que renunciar a su interés de investigación porque no tiene el tiempo o los recursos para recopilar datos de cada persona de interés?
Absolutamente no. En cambio, los investigadores usan una muestra más pequeña que está destinada a representar a la población en sus estudios.
Un punto intermedio entre la población general y la muestra que se dibuja para la investigación se llama marco de muestreo. Un marco de muestreo es una lista de personas de las cuales los investigadores dibujan una muestra. Pero, ¿dónde encuentras un marco de muestreo? Responder esta pregunta es uno de los primeros pasos para realizar la investigación de sujetos humanos. Los investigadores de trabajo social deben pensar en ubicaciones o grupos en los que su población objetivo se reúne o interactúa. Por ejemplo, un estudio sobre la calidad de la atención en hogares de ancianos puede elegir un hogar de ancianos local porque es fácil de acceder. El marco de muestreo podría ser todos los pacientes en el hogar de ancianos. Seleccionaría a sus participantes para su estudio de la lista de pacientes en el hogar de ancianos. Un administrador en el hogar de ancianos le daría una lista con el nombre de cada residente desde el que seleccionaría a sus participantes. Si decidió incluir más hogares de ancianos en su estudio, entonces su marco de muestreo podría ser todos los pacientes en todos los hogares de ancianos que incluía.
El ejemplo del hogar de ancianos es quizás fácil. Consideremos algunos ejemplos más. A diferencia de los pacientes con hogares de ancianos, los sobrevivientes de cáncer no viven en un lugar cerrado y ya no pueden recibir tratamiento en un hospital o clínica. Para que los investigadores de trabajo social lleguen a los participantes, pueden considerar asociarse con un grupo de apoyo que sirve a esta población. Quizás haya un grupo de apoyo en una iglesia local en la que los sobrevivientes pueden entrar y salir en bicicleta en función de la necesidad. Sin una lista establecida de personas, su marco de muestreo simplemente serían las personas que se presentaron al grupo de apoyo en las noches que estuvo allí. En este caso, no comienza con una lista real; Tienes uno hipotético. El marco de muestreo solo surge después de ir al grupo de soporte y recopilar nombres.
¿Qué es el muestreo resumen?
Finalmente hemos llegado al final de nuestra discusión sobre la probabilidad con nuestra discusión sobre las distribuciones de muestreo, que se pueden ver de dos maneras. Por un lado, las distribuciones de muestreo se pueden ver como un caso especial de variables aleatorias, ya que discutimos dos variables aleatorias especiales: la media de muestra (X-BAR) y la proporción de muestra (P-HAT). Por otro lado, las distribuciones de muestreo se pueden ver como el puente que nos lleva de la probabilidad a la inferencia estadística.
Como se menciona en la introducción, este último concepto en probabilidad es el puente entre la sección de probabilidad y la inferencia. Se centra en la relación entre los valores de muestra (estadísticas) y los valores de la población (parámetros). Las estadísticas varían de una muestra a otra debido a la variabilidad del muestreo y, por lo tanto, pueden considerarse variables aleatorias cuya distribución llamamos la distribución de muestreo.
En nuestra discusión sobre las distribuciones de muestreo, nos centramos en dos estadísticas, la proporción de la muestra, el HAT P y la media de la muestra, X-Bar. Nuestro objetivo era explorar la distribución de muestreo de estas dos estadísticas en relación con sus respectivos parámetros de población, P y μ (MU), y encontramos en ambos casos que, bajo ciertas condiciones, la distribución de muestreo es aproximadamente normal. Este resultado se conoce como el teorema del límite central. Como veremos en la siguiente sección, el teorema del límite central es la base de la inferencia estadística.
Un parámetro es un número que describe a la población, y una estadística es un número que describe la muestra.
- Los parámetros son fijos y en la práctica, generalmente desconocidos.
- Las estadísticas cambian de muestra a muestra debido a la variabilidad de muestreo.
- El comportamiento de los posibles valores que el estadístico puede tomar en muestras repetidas se denomina distribución de muestreo de esa estadística.
- La siguiente tabla resume la información importante sobre las dos distribuciones de muestreo que cubrimos. Ambos resultados se deducen del teorema del límite central que básicamente establece que a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la distribución del promedio de una muestra de tamaño N se vuelve cada vez más distribuida.
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