El muestreo ayuda mucho en la investigación. Es uno de los factores más importantes que determina la precisión del resultado de su investigación/encuesta. Si algo sale mal con su muestra, se reflejará directamente en el resultado final. Hay muchas técnicas que nos ayudan a reunir muestras dependiendo de la necesidad y la situación. Esta publicación de blog trata de explicar algunas de esas técnicas.
Para empezar, echemos un vistazo a la terminología básica
La población es la colección de los elementos que tiene algunas o la otra característica en común. El número de elementos en la población es del tamaño de la población.
La muestra es el subconjunto de la población. El proceso de selección de una muestra se conoce como muestreo. El número de elementos en la muestra es el tamaño de la muestra.
Hay muchas técnicas de muestreo que se agrupan en dos categorías como
- Muestreo de probabilidad
- Muestreo sin probabilidad
La diferencia radica entre los dos anteriores es si la selección de la muestra se basa en la aleatorización o no. Con la aleatorización, cada elemento tiene la misma oportunidad de ser recogido y ser parte de la muestra para el estudio.
Esta técnica de muestreo utiliza la aleatorización para asegurarse de que cada elemento de la población tenga la misma oportunidad de ser parte de la muestra seleccionada. Alternativamente, se conoce como muestreo aleatorio.
Muestreo aleatorio simple: cada elemento tiene la misma posibilidad de ser seleccionado para ser la muestra de piezas. Se usa cuando no tenemos ningún tipo de información previa sobre la población objetivo.
¿Qué es la técnica de muestreo simple?
Supongamos que, como parte de su disertación, está evaluando las prácticas de liderazgo en el equilibrio entre el trabajo y la vida en ABC Limited que tiene 600 empleados. Ha elegido la encuesta como método de recopilación de datos primarios para esta investigación. En este escenario, puede aplicar un método de muestreo aleatorio simple implica la siguiente manera:
- Prepare la lista de todos los 600 empleados que trabajan para ABC Limited
- Asigne un número secuencial para cada empleado de 1 a N (en su caso de 1 a 600).
- Determine el tamaño de la muestra. En su caso, el tamaño de la muestra de 150 encuestados podría ser suficiente para lograr objetivos de investigación.
- Use el generador de números aleatorios y genere 150 números de 1 a 600. Puede hacerlo utilizando software como Investigation Randomizer, STAT Trek o cualquier otro. Una vez que se generan números aleatorios, en total 150 empleados asignados con números generados respectivos representarán a los miembros del grupo de muestra para su investigación.
- Si se aplica adecuadamente, el muestreo aleatorio simple se asocia con la cantidad mínima de sesgo de muestreo en comparación con otros métodos de muestreo.
- Dado que el marco de muestra grande está disponible, la facilidad de formar el grupo de muestra, es decir, seleccionar muestras es una de las principales ventajas de este método.
- Los resultados de la investigación pueden generalizarse debido a la representatividad de esta técnica de muestreo y una pequeña relevancia de sesgo.
- Es el método de muestreo sencillo que no requiere conocimiento técnico avanzado
- Es importante tener en cuenta que la aplicación del método de muestreo aleatorio requiere que una lista de todos los encuestados potenciales (marco de muestreo) esté disponible de antemano y esto puede ser costoso y llevar mucho tiempo para grandes estudios.
- La necesidad de tener un tamaño de muestra grande puede ser una desventaja importante en los niveles prácticos.
- Este método de muestreo no es adecuado para estudios que involucran entrevistas cara a cara que cubren un área geográfica grande debido a las consideraciones de costo y tiempo.
Mi libro electrónico, The Ultimate Guide para escribir una disertación en estudios de negocios: un enfoque paso a paso contiene una explicación detallada pero simple de los métodos de muestreo. El libro electrónico explica todas las etapas del proceso de investigación a partir de la selección del área de investigación hasta escribir reflexión personal. Los elementos importantes de las disertaciones como la filosofía de investigación, el enfoque de investigación, el diseño de la investigación, los métodos de recopilación de datos y el análisis de datos se explican en este libro electrónico en palabras simples.
¿Cuándo se debe utilizar el muestreo aleatorio simple?
El desgaste se refiere a los participantes que abandonan un estudio. Siempre sucede en cierta medida, por ejemplo, en ensayos controlados aleatorios para la investigación médica.
El desgaste diferencial ocurre cuando las tasas de desgaste o abandono difieren sistemáticamente entre la intervención y el grupo de control. Como resultado, las características de los participantes que abandonan difieren de las características de aquellos que permanecen en el estudio. Debido a esto, los resultados del estudio pueden estar sesgados.
Si bien la validez de constructo es el grado en que una prueba u otro método de medición mide lo que dice medir, la validez del criterio es el grado en que una prueba puede (en el futuro) o simultáneamente (en el presente) medir algo.
La validez aparente y la validez del contenido son similares, ya que ambos evalúan cuán adecuado es el contenido de una prueba. La diferencia es que la validez aparente es subjetiva y evalúa el contenido a nivel de superficie.
Cuando una prueba tiene una fuerte validez aparente, cualquiera estaría de acuerdo en que las preguntas de la prueba parecen medir lo que pretende medir.
Por ejemplo, observando una prueba de matemáticas de cuarto grado que consiste en problemas en los que los estudiantes tienen que agregar y multiplicarse, la mayoría de las personas estarían de acuerdo en que tiene una fuerte validez aparente (es decir, parece una prueba de matemáticas).
Por otro lado, la validez del contenido evalúa qué tan bien una prueba representa todos los aspectos de un tema. Evaluar la validez del contenido es más sistemática y se basa en la evaluación de expertos. De cada pregunta, analizando si cada uno cubre los aspectos que la prueba fue diseñada para cubrir.
¿Cómo elegir una técnica de muestreo?
Las evaluaciones pueden estar orientadas a todo el grupo o subconjunto de participantes del programa, o una muestra aleatoria de una población específica para recopilar información de referencia. Elegir un tamaño de muestra para los métodos estadísticos adecuados es importante, al igual que los métodos de recopilación de datos adecuados. ¿Cómo también garantiza una tasa de respuesta aceptable? Los siguientes recursos proporcionan información sobre cómo elegir técnicas de muestreo.
Comprender el muestreo
Esta guía de capacitación en línea del Instituto Pell para el Estudio de Oportunidades en Educación Superior, el Instituto de Política de Educación Superior y Pathways to College Network, se centra en los métodos estadísticos adecuados para seleccionar una muestra de participantes que sean representativos de la población que usted deseo de estudiar. Parte de una serie de entrenamiento en línea titulada «Kit de herramientas de evaluación»; Consulte la sección Materiales de capacitación para obtener más detalles.
¿Datos de línea de base para su programa? Este artículo de Journal of Extension de Nancy Ellen Kiernan, Universidad de Penn State, presenta cómo usar técnicas de muestreo para recopilar datos de referencia para programas de varios condados. 2006.
Muestras aleatorias: cómo y por qué esta hoja de hábil por Nancy Ellen Kiernan, Universidad Penn State, proporciona información sobre cómo seleccionar muestras aleatorias de topografía. Buen consejo sobre técnicas de muestreo aleatorio. 2002.
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