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 más específicas. Por ejemplo, un gran estudio interesado en la población del pueblo estadounidense probablemente especificará qué personas estadounidenses, como adultos mayores de 18 años, ciudadanos o residentes legales permanentes.
Para reiterar, es bastante raro que un investigador recopile 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), supongo que su respuesta es un rotundo no. ¿Entonces lo que hay que hacer? ¿La falta de tiempo o recursos para recopilar datos de cada persona de interés significa que debe renunciar a su interés de investigación?
Absolutamente no. En cambio, los investigadores usan lo que se llama marco de muestreo como un punto intermedio entre la población general y la muestra que se dibuja. Un marco de muestreo es una lista real o hipotética de personas de las cuales dibujará su muestra, y armar un marco de muestreo es el primer paso 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 interactúe. 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. Tenga en cuenta que esta es una lista real. Es decir, 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 atiende 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, lo cual es una lista hipotética.
¿Qué es un concepto de muestreo?
El muestreo es el proceso por el cual se selecciona un grupo de observaciones pertenecientes a una población. Esto, para llevar a cabo un estudio estadístico.
El muestreo, en otras palabras, es el procedimiento por el cual se toman ciertas personas que pertenecen a una población, que es objeto de un análisis.
El muestreo es necesario debido al hecho de que las poblaciones pueden ser demasiado grandes y que no es posible (económica y materialmente hablando) recopilar datos sobre todas las personas.
El objetivo es que la muestra es representativa. Es decir que sus indicadores como la edad promedio, el ingreso promedio, el porcentaje de hombres y mujeres, entre otros, son los mismos o muy similares a los de la población.
Los tipos de muestreo se pueden distinguir de acuerdo con diferentes criterios. Por lo tanto, de acuerdo con la técnica de selección del subgrupo, podemos diferenciar:
Las observaciones se seleccionan sobre la base de la aleatoriedad, es decir, al azar. En esta categoría, podemos encontrar:
- Muestreo aleatorio simple: todos los individuos en la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos en la muestra. Tiene ventajas, como el hecho de que es fácil lograr gracias a los sistemas informáticos. Sin embargo, se requiere una lista completa de toda la población y, si la muestra es muy pequeña, la selección puede no ser representativa.
¿Qué son los elementos de muestreo?
Elemento de muestreo: es la unidad de análisis o caso en una población: puede ser una persona, un grupo, una organización, un arresto que se está mediante. Marco de muestreo: una lista real que incluye todos los casos de la población.
- La muestra debe representar realmente a la población.
- Su tamaño debe ser adecuado.
- Debe seleccionar la muestra al azar e independientemente.
- La población debe ser homogénea.
Hay dos tipos de métodos de muestreo: el muestreo de probabilidad implica una selección aleatoria, lo que le permite hacer fuertes inferencias estadísticas sobre todo el grupo. El muestreo no probabilidad implica una selección no aleatoria basada en la conveniencia u otros criterios, lo que le permite recopilar datos fácilmente.
Definición: Una muestra se define como un conjunto de datos más pequeño que un investigador elige o selecciona de una población más grande mediante el uso de un método de selección predefinido. Estos elementos se conocen como puntos de muestra, unidades de muestreo u observaciones. Crear una muestra es un método eficiente para realizar investigaciones.
La comprensión de los elementos básicos de la investigación es esencial para las buenas prácticas de investigación. Entre los elementos más importantes a considerar se encuentran variables, asociaciones, muestreo, selección aleatoria, asignación aleatoria y cegamiento.
En el método de muestreo, se selecciona un conjunto representativo de elementos de la población y se recopila datos sobre esta muestra. Las conclusiones relacionadas con toda la población se sacan sobre la base de este conjunto de muestras.
¿Qué es el elemento muestral?
En estadísticas, un marco de muestreo es el material o dispositivo fuente del cual se dibuja una muestra. [1] Es una lista de todos los que están dentro de una población que pueden ser muestreados, y pueden incluir individuos, hogares o instituciones. [1]
La importancia del marco de muestreo es enfatizado por Jessen [2] y Salant y Dillman. [3]
En muchas situaciones prácticas, el marco es una cuestión de elección para el planificador de encuestas y, a veces, es crítico. […] Algunas investigaciones muy valiosas no se realizan en absoluto debido a la falta de un marco aparente; Otros, debido a los marcos defectuosos, han terminado en un desastre o en la nube de duda.
En los casos más sencillos, como cuando se trata de un lote de material de una ejecución de producción, o que usa un censo, es posible identificar y medir cada elemento de la población e incluir cualquiera de ellos en nuestra muestra; Esto se conoce como muestreo de elementos directos. [1] Sin embargo, en muchos otros casos esto no es posible; ya sea porque es de costo prohibitivo (llegar a todos los ciudadanos de un país) o imposible (llegar a todos los humanos vivos).
Habiendo establecido el marco, hay varias formas de organizarlo para mejorar la eficiencia y la efectividad. Es en esta etapa que el investigador debe decidir si la muestra es de hecho ser toda la población y, por lo tanto, sería un censo.
Esta lista también debe facilitar el acceso a las unidades de muestreo seleccionadas. Un marco también puede proporcionar ‘información auxiliar’ adicional sobre sus elementos; Cuando esta información está relacionada con variables o grupos de interés, puede usarse para mejorar el diseño de la encuesta. Si bien no es necesario para un muestreo simple, un marco de muestreo utilizado para técnicas de muestra más avanzadas, como el muestreo estratificado, puede contener información adicional (como información demográfica). [1] Por ejemplo, un registro electoral puede incluir nombre y sexo; Esta información se puede utilizar para garantizar que una muestra tomada de ese cuadro cubra todas las categorías demográficas de interés. (A veces, la información auxiliar es menos explícita; por ejemplo, un número de teléfono puede proporcionar información sobre la ubicación.
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