El conjunto de elementos a estudiar es importante para el éxito del proyecto.

El conjunto universal es el conjunto de todos los elementos o miembros de todos los conjuntos relacionados. El conjunto universal generalmente se denota por el símbolo E o U. Por ejemplo, para el conjunto de todo tipo de prismas, el conjunto universal es el conjunto de todas las formas tridimensionales.

Si todos los elementos del conjunto A también son los elementos de otro conjunto B, entonces podemos decir que A es el subconjunto de B. Entonces, los subconjuntos se pueden crear a partir de cualquier conjunto universal dado. También debemos tener en cuenta que cualquier conjunto universal es en realidad un subconjunto de sí mismo. Pero los elementos en un subconjunto son menores que los elementos en el conjunto universal desde el cual se crea el subconjunto.

El complemento del conjunto universal puede considerarse como un conjunto vacío porque cuando el conjunto universal contiene el conjunto de todos los elementos, el conjunto vacío no contendrá elementos de los subconjuntos. El conjunto nulo es otro término utilizado para el conjunto vacío, y se denota por el símbolo ‘{}’.

La mayoría de las veces usamos el diagrama de Venn para mostrar la relación entre los sets para obtener más claridad. Los diagramas de Venn son la representación gráfica de los conjuntos en los que el conjunto universal está representado por rectángulos y sus subconjuntos están representados por círculos.

Consideremos un ejemplo con tres conjuntos, A, B y C. Aquí, a = {2, 4, 6}, b = {1, 3, 7, 9, 11} y C = {4, 8, 11 }. Necesitamos encontrar el conjunto universal para los tres conjuntos A, B y C. Todos los elementos de los conjuntos dados están contenidos en el conjunto universal. Por lo tanto, el conjunto universal U de A, B y C viene dado por: U = {1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 11}. Podemos ver que todos los elementos de los tres conjuntos están presentes en el conjunto universal sin ninguna repetición. Por lo tanto, podemos decir que todos los elementos en el conjunto universal son únicos.

¿Cómo se le llama al conjunto formado por el total de los elementos de estudio?

A medida que la teoría del conjunto ganó popularidad como base para las matemáticas modernas, ha habido apoyo para la idea de introducir los conceptos básicos de la teoría de sets ingenuos temprano en la educación en matemáticas.

En los Estados Unidos en la década de 1960, el nuevo experimento matemático tenía como objetivo enseñar teoría básica de conjuntos, entre otros conceptos abstractos, a los estudiantes de primaria, pero recibió muchas críticas. El plan de estudios matemáticos en las escuelas europeas siguió esta tendencia, y actualmente incluye la asignatura en diferentes niveles en todos los grados. Los diagramas de Venn están ampliamente empleados para explicar las relaciones teóricas básicas del conjunto a los estudiantes de primaria (a pesar de que John Venn originalmente los ideó como parte de un procedimiento para evaluar la validez de las inferencias en la lógica a término).

Además de eso, los conjuntos se mencionan comúnmente en la enseñanza matemática cuando se habla de diferentes tipos de números (los conjuntos n { displaystyle mathbb {n}} de números naturales, z { displaystyle mathbb {z}} de enteros, R { displaystyle mathbb {r}} de números reales, etc.), y al definir una función matemática como una relación de un conjunto (el dominio) a otro conjunto (el rango).

• ^En su artículo de 1925 «» Una axiomatización de la teoría del set «, John Von Neumann observó que» la teoría del conjunto en su primera versión «ingenua», debido a Cantor, condujo a contradicciones. Estas son las antinomías bien conocidas del conjunto de todos los conjuntos que no se contienen (Russell), del conjunto de todos los números ordinales transfinitos (Burali-Forti), y el conjunto de todos los números reales finitamente definibles (Richard) «. Continúa observando que dos «tendencias» intentaban «rehabilitar» la teoría del conjunto. Del primer esfuerzo, ejemplificado por Bertrand Russell, Julius König, Hermann Weyl y L. E. J. Brouwer, Von Neumann llamó al «efecto general de su actividad». . . devastador «. Con respecto al método axiomático empleado por el segundo grupo compuesto por Zermelo, Fraenkel y Schoenflies, Von Neumann le preocupaba que» solo veamos que los modos conocidos de inferencia que conducen a las antinomías fallan, pero ¿quién sabe dónde hay otros? «Y se puso a la tarea,» en el espíritu del segundo grupo «, para» producir, por medio de un número finito de operaciones puramente formales. . . Todos los conjuntos que queremos ver formados «pero no permiten las antinomías (todas las citas de von Neumann 1925 reimpresas en Van Heijenoort, Jean (1967, Tercera Printing 1976), de Frege a Gödel: un libro de origen en Logic Mathematical, 1879–1931, Harvard University Press, Cambridge MA, ISBN0-674-32449-8 (PBK). Una sinopsis de la historia, escrita por Van Heijenoort, se puede encontrar en los comentarios que preceden al artículo de Von Neumann en 1925.
• ^Kunen 1980, p. XI: «La teoría del conjunto es la base de las matemáticas. Todos los conceptos matemáticos se definen en términos de las nociones primitivas de conjunto y membresía. En la teoría de conjuntos axiomáticos formulamos algunos axiomas simples sobre estas nociones primitivas en un intento de capturar lo básico» obviamente » Verdadero «Principios teóricos establecidos. De tales axiomas, todas las matemáticas conocidas pueden derivarse».
• ^Rodych 2018, §2.1: «Cuando probamos un teorema o decidimos una proposición, operamos de una manera puramente formal y sintáctica. Al hacer matemáticas, no descubrimos verdades preexistentes que» ya no saben «((( PG 481)-Inventamos matemáticas, bit-by-little bit «. Tenga en cuenta, sin embargo, que Wittgenstein no identifica tal deducción con la lógica filosófica; C.F. Rodych §1, párrs. 7-12.
• ^Rodych 2018, §3.4: «Dado que las matemáticas son una» multicipatrina de técnicas de prueba «(RFM III, §46), no requiere una base (RFM VII, §16) y no se puede dar un sentido propio evidente Fundación (PR §160; WVC 34 y 62; RFM IV, §3). Dado que la teoría del conjunto se inventó para proporcionar a las matemáticas una base, es, mínimamente, innecesaria «.
• ^Rodych 2018, §2.2: «Una expresión que cuantifica sobre un dominio infinito nunca es una proposición significativa, ni siquiera cuando hemos demostrado, por ejemplo, que un número particular N tiene una propiedad particular».

¿Cómo se llama al conjunto formado por el total de los elementos en estudio?

La datación del descubrimiento de tales elementos químicos que se han conocido desde temprano o la antigüedad es solo inexacta y puede fluctuar por varios siglos dependiendo de la fuente de literatura. Las fechas seguras solo son posibles desde el siglo XVIII. Hasta entonces, 15 elementos solo se conocían y describían como tales: 12 metales (hierro, cobre, plomo, bismuto, arsénico, zinc, estaño, antimonio, platino, plata, mercurio y oro) y tres no metales (carbono, azufre y fósforo). La mayoría de los elementos fueron descubiertos y descritos científicamente en el siglo XIX. A principios del siglo XX, solo diez de los elementos naturales eran desconocidos. Desde entonces, se han representado elementos muy accesibles, a menudo radiactivos. Muchos de estos elementos no ocurren en la naturaleza y son el producto de los procesos de fusión del núcleo artificial. Fue solo en diciembre de 1994 que se produjeron los dos elementos artificiales de Darmstadtium (EKA Platinum) y Roentgenium (EKA-Gold). Hasta que se determinen los nombres de los elementos, se mencionan nuevos elementos con nombres de elementos sistemáticos.

Este sistema periódico proporciona una visión general de los descubridores o productores de los elementos individuales haciendo clic en la detección de elementos. Para los elementos para los cuales no se conoce ningún descubridor/productor, el nivel histórico actual de conocimiento se reproduce brevemente bajo el plan de descripción general.

Las Naciones Unidas (ONU) explicaron en 2019 el «Año internacional del sistema periódico de elementos químicos» (IYPT 2019): Esto quiere crear conciencia en todo el mundo, como promover el desarrollo del eje químico y las soluciones a los desafíos mundiales en la energía, la educación, la educación, La agricultura o la salud pueden ofrecer. Los recientes descubrimientos y nombres de cuatro elementos «súper pesados» del sistema de período con los números de pedido 113 (Nihonium), 115 (Moscovium), 117 (Tenness) y 118 (Oganesson) también se deben dar a conocer. La dedicación también coincide con el 150 aniversario del desarrollo del sistema periódico. [210] Los eventos en París, Murcia y Tokio conmemorarán el evento. [211]

Se continúan los experimentos para la producción de elementos sintéticos y se espera que conduzcan a la generación de elementos con números de pedido superiores a 118. Si estos encajan en el esquema anterior, una unidad G (es decir, la del quinto caparazón principal) se llena en el octavo período por primera vez. Dado que la diferencia G contiene nueve orbitales que pueden absorber 18 electrones, el octavo período incluirá un total de cincuenta (2 · 52) elementos: ocho elementos del grupo principal (rellenando las diferencias 8S y 8P), diez elementos de transición externos (rellenado los 7d -unterchale), catorce elementos de transición interna en los que se llena la unidad 6F y otros dieciocho elementos de transición interna en los que se llena la diferencia 5G. [55] [212] Analógico se aplicaría al noveno período.

¿Qué es elemento o individuo?

Los elementos de características individuales deben diseñarse de manera tal que
Pueden delinear cualquier característica que pueda poseer un objeto. Sin embargo,
La expresividad no debe sacrificar la simplicidad, como características complejas
todavía puede ser igualado por un grupo de elementos simples. Por lo tanto, la
La definición de los atributos de nuestros elementos codifica solo lo esencial
Características de las características:

¿Qué son los elementos de una población?

La población generalmente se define como el número de personas que habitan un área en particular, como una ciudad, ciudad, región, país, continente o incluso el mundo entero. Las poblaciones se miden en decenas, cientos, miles, millones y miles de millones. Sin embargo, figuras crudas como estas solo pueden dar una pequeña parte de la historia. La composición de la población se refiere a la composición estadística de una población. El campo de la demografía es el estudio de las estadísticas y busca determinar la composición de la población, con respecto a elementos como la edad, el sexo, el origen étnico, la riqueza y otros factores.

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Hay muchos elementos de la composición de la población que observan los demógrafos, cada uno de los cuales tiene diferentes implicaciones.

• Años. La edad promedio de la población, o la porción de la población sobre o menos de cierta edad, puede decirle mucho a los demógrafos. Si una población tiene una edad media más baja, entonces la población está creciendo, lo que significa que con el tiempo, una gran cantidad de personas necesitarán empleos, viviendas y servicios sociales. Si la población tiene una edad media más alta, por otro lado, la población que envejece dependerá del gobierno mucho más, al tiempo que contribuye mucho menos a la fuerza laboral. En una población que crece rápidamente, esperaríamos que la mediana de edad tenga inferior a 50 años.
• Sexo. Por lo general, se espera que la composición de una población con respecto al sexo sea aproximadamente 50/50. Sin embargo, no es exacto, debido a una serie de factores. Los machos superan un poco en número a las mujeres en todo el mundo, pero en muchas poblaciones, las hembras superan en número a los hombres. Los machos tienden a superar en número a las mujeres por relación de nacimiento, pero las mujeres tienden a tener una mayor esperanza de vida que los hombres. La mayoría de las poblaciones, sin embargo, tienen una proporción de hombres y mujeres que es de casi 50/50.
• Etnia. Después de la edad y el sexo, la etnia es a menudo el tercer elemento más comúnmente estudiado de la composición de la población. La definición de etnia es un poco más complicada, pero un grupo étnico generalmente se considera un grupo de personas con una tradición cultural e historia compartidas que los distinguen de otros grupos. La etnia de una población puede tener implicaciones para la representación política y la inclusión social, especialmente en naciones étnicamente diversas.
• Distribución y densidad. Este factor se refiere a dónde y cuán cerca viven las personas de una determinada población. Por ejemplo, la proporción de personas que viven en áreas rurales versus áreas urbanas es un factor importante en la demografía.
• Riqueza. La riqueza de una población, y más específicamente, la brecha entre las personas más ricas y pobres de esa población, también es un factor importante. Además, la distribución de la riqueza por grupo en una población, como el sexo o el origen étnico, también es significativa.
• Tamaño de la poblacion. Esto simplemente se refiere al número de personas que viven en un área determinada, independientemente de cualquier otro factor.
• Fecundidad. Esto describe la fertilidad de una población o la tasa a la que una población puede reproducirse en un cierto período de tiempo. Obviamente, este factor está relacionado con la distribución del sexo y es uno de los dos factores principales en el crecimiento de la población.
• Mortalidad. Este es el otro factor en el crecimiento de la población, ya que contrarresta la fecundidad. La tasa de mortalidad mide el número promedio de muertes en la población en un momento determinado. Sin contabilizar los desastres, la tasa de fecundidad menos la tasa de mortalidad se utiliza para describir el crecimiento de la población. Esto también se ve afectado por la edad promedio de una población, ya que una edad media más alta significaría una tasa de mortalidad más alta.

Los demógrafos de todo el mundo usan estos factores para determinar el cambio de población o el cambio en cualquier población determinada con respecto a cierto factor. Utilizarán algunos factores, como la fecundidad y la mortalidad, para determinar la biología de la población de una sociedad. En muchos lugares del mundo, los gobiernos llevarán a cabo un censo semi-regularmente, para determinar muchos de los factores enumerados anteriormente. Usando esta información y comparar cada censo con los anteriores, los gobiernos y los demógrafos pueden determinar cada uno de estos factores y usar la información para afectar cosas como las políticas públicas. Algunas formas en que se pueden describir estas cifras incluyen promedios, calculados dividiendo la suma por el número total de valores en un conjunto, así como las desviaciones estándar, que describen la cantidad de variación en cualquier población con respecto a un cierto factor. Las pirámides de la población son un método especialmente común para demostrar la distribución de edad de una población.

¿Qué es un elemento en la estadística?

Escribir a = {1,2,3,4} { displayStyle a = {1,2,3,4 }} significa que los elementos del conjunto A son los números 1, 2, 3 y 4. Elementos de a, por ejemplo {1,2} { displaystyle {1,2 }}, son subconjuntos de A.

Los conjuntos pueden ser elementos. Por ejemplo, considere el conjunto B = {1,2, {3,4}} { displaystyle b = {1,2, {3,4 } }}. Los elementos de B no son 1, 2, 3 y 4. Más bien, solo hay tres elementos de B, a saber, los números 1 y 2, y el conjunto {3,4} { DisplayStyle {3,4 } }.

Los elementos de un conjunto pueden ser cualquier cosa. Por ejemplo, c = {rojo, verde, azul} { displaystyle c = { mathrm { color {rojo} rojo}, mathrm { color {verde} verde}, mathrm { color {azul} azul } }} es el conjunto cuyos elementos son los colores rojos, verdes y azules.

La relación «es un elemento de», también llamado membresía establecida, se denota por el símbolo «∈». Escritura

significa que «X es un elemento de A». [1] Las expresiones equivalentes son «X es miembro de A», «X pertenece a A», «X está en A» y «X se encuentra en A». Las expresiones «A incluyen x» y «A contiene x» también se usan para significar la membresía establecida, aunque algunos autores las usan para significar en su lugar «X es un subconjunto de A». [2] El lógico George Boolos instó firmemente que «contenga» se use solo para la membresía, e «incluye» solo para la relación subconjunta. [3]

El número de elementos en un conjunto particular es una propiedad conocida como cardinalidad; Informalmente, este es el tamaño de un conjunto. [5] En los ejemplos anteriores, la cardinalidad del conjunto A es 4, mientras que la cardinalidad del conjunto B y el conjunto C son 3. Un conjunto infinito es un conjunto con un número infinito de elementos, mientras que un conjunto finito es un conjunto con un finito número de elementos. Los ejemplos anteriores son ejemplos de conjuntos finitos. Un ejemplo de un conjunto infinito es el conjunto de enteros positivos {1, 2, 3, 4,…}.

¿Qué es un grupo de estudio en estadística?

Años potenciales de la vida perdida (años de vida potencial perdida [YPLL]) Medida del impacto de una enfermedad en términos de mortalidad prematura en una población. Se calculan sobre la base de una esperanza de vida fijada a priori, generalmente una edad de 65 años, agregando las diferencias entre esta edad y la edad a la muerte de cada individuo de la población que murió prematuramente.

Apasionado (coincidente) en un estudio de control de casos, los casos y los controles se denominan «combinados» o «emparejados» cuando los controles se eligen en función de similitudes particulares con los sujetos identificados como casos. Entre las variables frecuentes con mayor frecuencia se encuentran la edad, el sexo, la condición social, la gravedad y la historia previa de enfermedad. Los casos y controles se hacen similar para evitar que algunas características confundan el efecto del interés.

Muestra (muestra) Dada una población compuesta por N unidades, con cualquier (también infinito), el conjunto de las unidades seleccionadas de N.FEL entre las N que componen la población se llama muestra. El muestreo se usa cuando desea conocer uno o más parámetros de una población, sin tener que analizar cada elemento: esto por razones de costos entendidos en monetarios, tiempo, calidad o incomodidad. Los métodos de selección de muestra incluyen: – Muestreo de probabilidades o muestreo de conveniencia. – Muestreo razonado o muestreo crítico. – Muestreo aleatorio o muestreo aleatorio. – Muestreo probabilístico o muestreo probabilístico.

Muestra de muestra de individuos cuyas características corresponden a las de la población original o de referencia.

¿Cómo se representa un estudio estadístico?

Este texto de Jessica Sendef y Arryn Robins publicado en Frontiers for Young Minds en septiembre de 2019, fue traducido y adaptado del inglés por S.DDDET, Marie Palu y G. Dehaene-Lambertz.

¡El resumen de los estudios muestra que una persona hace unas 20 preguntas por día en promedio! Por supuesto, algunas de estas preguntas pueden ser simples, como preguntarle a su maestro si puede ir al baño, pero otras pueden ser complejas y la dificultad de encontrar, ya que «¿este medicamento es efectivo en esta enfermedad»? Es para estas preguntas que las estadísticas son útiles porque hacen posible sacar conclusiones de una muestra de datos. Por lo tanto, las estadísticas son «ciencia de datos». Se utilizan en todos los sectores de actividad para responder investigaciones o preguntas comerciales. Por ejemplo, pueden ayudar a predecir qué video le gustaría ver de los que ya ha visto. Pero para los especialistas y psicólogos de ciencias sociales, las estadísticas son una herramienta esencial para responder preguntas de investigación.

Los científicos hacen muchas preguntas a las que las estadísticas hacen posible responder. Por ejemplo, un psicólogo podría estar interesado en la forma en que el rendimiento de una prueba se ve afectado por la cantidad de sueño del estudiante el día anterior a la prueba. El tipo de análisis estadístico realizado depende de la pregunta formulada y de las variables medidas. Las variables son factores, rasgos o condiciones que pueden ser continuas (como el tamaño) o discretas (como el sexo, masculino o femenino).

¿Cómo se organiza un estudio estadístico?

La estadística recopila, analiza e interpreta datos numéricos. Puede trabajar en centros de investigación, universidades, organismos públicos o empresas privadas (en el departamento de investigación y desarrollo o en el centro de estudio).

Los resultados de los análisis estadísticos sirven para comprender muchos aspectos y fenómenos de la realidad. Pueden proporcionar información económica y social importante, que ayudan a las instituciones públicas en la elección de acciones políticas.

Los expertos en estadísticas llevan a cabo estudios sobre temas de interés general, como el desempleo del país, las tasas de criminalidad, las condiciones económicas de la población o en el campo de la investigación científica o en el área de experimentos médicos -farmacéuticos.

La investigación se realiza en muestras estadísticas, es decir, en un pequeño número de personas con ciertas características. La investigación sobre una muestra, si cumple con ciertos requisitos, permite obtener el mismo resultado que se logrará administrando el examen a la totalidad de la población sujeta a la investigación.

El trabajo de lo estadístico se estructura de la siguiente manera: sobre la base de los análisis que debe liderar, estudia el área exacta de la investigación y selecciona la muestra de identificación y las variables de referencia.

En este punto, define las metodologías de recopilación de datos más adecuadas (cuestionarios, entrevistas, etc.)

Utilizando un software especial de cálculo y gestión de citas, procesa los datos recopilados y verifica cualquier enlace causal entre los fenómenos examinados. Predispone a los diseñadores gráficos y las tablas de estadísticas.

¿Cómo se llaman los hechos numericos que se estudian en una muestra?

La frecuencia del éxito se ha recogido experimentalmente con 100 muestras de N de tamaño para p = 0.4.

Cada punto representa la frecuencia observada en una muestra.

Observamos que las frecuencias de éxito observadas en varias muestras de tamaño fijo fluctúan alrededor de la probabilidad p = 0.4. Esto se llama fluctuación de muestreo.
Cuando el tamaño N aumenta, parece que esta fluctuación disminuye: las frecuencias observadas se vuelven cercanas a P.

Cuando el tamaño N de la muestra se vuelve grande, con la excepción, las frecuencias de éxito observadas F están menos dispersas y permanecen cerca de la probabilidad p.

Consideramos una experiencia aleatoria y un evento tiene una probabilidad desconocida p.
Al realizar simulaciones de experiencia y considerando dos resultados:

• Éxito: «El evento A se produce».
• Falla: «El evento A no se logra».

Constituimos muestras de N «grandes» N.
Las frecuencias del éxito observadas F dan valores aproximados de la probabilidad desconocida p.

Estamos interesados ​​en una población P compuesta por individuos que puedan asumir o no un personaje determinado.
Elegir sucesivamente e independientemente en esta población en esta población equivale a constituir una muestra de tamaño n.
Se observa la proporción de individuos que presentan el personaje estudiado:

• Éxito: «El evento A se produce».
• Falla: «El evento A no se logra».

¿Cómo se llaman los datos que se obtienen de una muestra?

Los datos pueden provenir de una población o de una muestra. Las letras pequeñas como (x ) o (y ) generalmente se utilizan para representar valores de datos. La mayoría de los datos se pueden poner en las siguientes categorías:

• Cualitativo
• Cuantitativo

Los datos cualitativos son el resultado de clasificar o describir los atributos de una población. El color del cabello, el tipo de sangre, el grupo étnico, el automóvil que una persona conduce y la calle que vive una persona son ejemplos de datos cualitativos. Los datos cualitativos generalmente se describen por palabras o letras. Por ejemplo, el color del cabello puede ser negro, marrón oscuro, marrón claro, rubio, gris o rojo. El tipo de sangre puede ser AB+, O- o B+. Los investigadores a menudo prefieren usar datos cuantitativos sobre datos cualitativos porque se presta más fácilmente al análisis matemático. Por ejemplo, no tiene sentido encontrar un color de cabello promedio o un tipo de sangre.

Los datos cuantitativos son siempre números. Los datos cuantitativos son el resultado de contar o medir atributos de una población. La cantidad de dinero, el pulso, el peso, el número de personas que viven en su ciudad y el número de estudiantes que toman estadísticas son ejemplos de datos cuantitativos. Los datos cuantitativos pueden ser discretores continuos.

Todos los datos que son el resultado del conteo se denominan datos discretos cuantitativos. Estos datos solo adquieren ciertos valores numéricos. Si cuenta la cantidad de llamadas telefónicas que recibe por cada día de la semana, puede obtener valores como cero, uno, dos o tres.

Todos los datos que son el resultado de la medición son datos continuos cuantitativos que suponen que podemos medir con precisión. Los ángulos de medición en radianes podrían dar lugar a números como ( frac { pi} {6} ), ( frac { pi} {3} ), ( frac { pi} {2} ), ( pi ), ( frac {3 pi} {4} ), y así sucesivamente. Si usted y sus amigos llevan mochilas con libros en ellos a la escuela, el número de libros en las mochilas son datos discretos y los pesos de las mochilas son datos continuos.

¿Cómo se llama el estudio de una muestra?

Como con cualquier otra cosa en la vida, debes aprender el idioma de un área si alguna vez esperas usarlo. Aquí, quiero introducir varios términos diferentes para los principales grupos que están involucrados en un proceso de muestreo y el papel que juega cada grupo en la lógica del muestreo.

La pregunta principal que motiva el muestreo en primer lugar es: «¿A quién quieres generalizar?» O debería ser: «¿A quién quieres generalizar?» En la mayoría de las investigaciones sociales nos interesa más que las personas que participan directamente en nuestro estudio. Nos gustaría poder hablar en términos generales y no estar limitados solo a las personas que están en nuestro estudio. Ahora, hay momentos en que no estamos muy preocupados por generalizar. Tal vez solo estamos evaluando un programa en una agencia local y no nos importa si el programa trabajaría con otras personas en otros lugares y en otros momentos. En ese caso, el muestreo y la generalización pueden no ser de interés. En otros casos, realmente nos gustaría poder generalizar casi universalmente. Cuando los psicólogos investigan, a menudo están interesados ​​en desarrollar teorías que se mantengan para todos los humanos. Pero en la mayoría de la investigación social aplicada, estamos interesados ​​en generalizar a grupos específicos. El grupo al que desea generalizar a menudo se llama población en su estudio. Este es el grupo del que le gustaría probar porque este es el grupo al que le interesa generalizar. Imaginemos que desea generalizar a los hombres sin hogar urbanos entre las edades de 30 y 50 en los Estados Unidos. Si esa es la población de interés, es probable que tenga dificultades para desarrollar un plan de muestreo razonable. Probablemente no encontrará una lista precisa de esta población, e incluso si lo hiciera, seguramente no podrá montar una muestra nacional en cientos de áreas urbanas. Por lo tanto, probablemente deberíamos hacer una distinción entre la población a la que le gustaría generalizar y la población a la que será accesible para usted. Llamaremos al primero la población teórica y la segunda la población accesible. En este ejemplo, la población accesible podría ser hombres sin hogar entre las edades de 30 y 50 en seis áreas urbanas seleccionadas en los Estados Unidos.

Una vez que haya identificado las poblaciones teóricas y accesibles, debe hacer una cosa más antes de poder dibujar una muestra: debe obtener una lista de los miembros de la población accesible. (O debe explicar en detalle cómo se comunicará con ellos para asegurar la representatividad). La lista de la población accesible desde la que extraerá su muestra se llama marco de muestreo. Si estuviera haciendo una encuesta telefónica y seleccionando nombres de la guía telefónica, el libro sería su marco de muestreo. Esa no sería una excelente manera de probar porque las subpendencias significativas de la población no tienen un teléfono o se han mudado o saliendo del área desde que se imprimió el último libro. Tenga en cuenta que en este caso, puede identificar el código de área y todos los prefijos de tres dígitos dentro de ese código de área y dibujar una muestra simplemente marcando los números aleatorios (ingeniosamente conocidos como dialing de dígitos aleatorios). En este caso, el marco de muestreo no es una lista per se, sino que es más bien un procedimiento que usted sigue como la base real para el muestreo. Finalmente, realmente dibuja su muestra (usando uno de los muchos procedimientos de muestreo). La muestra es el grupo de personas que selecciona para estar en su estudio. Tenga en cuenta que no dije que la muestra era el grupo de personas que realmente están en su estudio. Es posible que no pueda contactar o reclutar a todas las personas que realmente muestre, o algunas podrían abandonar en el transcurso del estudio. El grupo que realmente completa su estudio es una submuestra de la muestra: no incluye no encuestados ni abandonos. El problema de la no respuesta y sus efectos en un estudio se abordarán al discutir las amenazas de «mortalidad» a la validez interna.

En este punto, debe apreciar que el muestreo es un proceso difícil de varios pasos y que hay muchos lugares en los que puede salir mal. De hecho, a medida que avanzamos de cada paso a otro al identificar una muestra, existe la posibilidad de introducir errores o sesgos sistemáticos. Por ejemplo, incluso si puede identificar perfectamente la población de interés, es posible que no tenga acceso a todos ellos. E incluso si lo hace, es posible que no tenga un marco de enumeración o muestreo completo y preciso para seleccionar. Y, incluso si lo hace, no puede dibujar la muestra correcta o con precisión. Y, incluso si lo hace, es posible que no todos vienen y no todos se queden. Deprimido todavía? Este es un negocio muy difícil de hecho. En momentos como este, recuerdo lo que solía decir Donald Campbell (parafrasearé aquí): «¡primos para la ameba, es sorprendente que sepamos algo en absoluto!»

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