Una muestra representativa permite a los investigadores abstraer la información recopilada a una población más grande. La mayoría de las investigaciones de mercado y los estudios psicológicos son inadecuados en términos de tiempo, dinero y recursos para recopilar datos sobre todos. Es prácticamente imposible recopilar datos de cada persona, especialmente para una gran población, como todo un país.
La buena noticia es: «¡No necesitas hacerlo!». Lo que es más importante aquí es obtener una buena muestra representativa, para que la gran mayoría de su tiempo y energía se dediquen a obtener respuestas de un pequeño grupo de personas que representarán una población más grande.
Una y otra vez, los estudios de investigación han empleado a un grupo más pequeño de personas para realizar estudios, recopilar datos y analizar los resultados. Entendamos la importancia de una muestra representativa para estudios de investigación significativos.
- Una muestra representativa funcionará a su favor para llevar a cabo una investigación de mercado exitosa. ¿Te imaginas tener que entrevistar a todas las personas en un país o incluso una ciudad? Suena el plan más impractical, sería demasiado complicado y tomaría mucho tiempo.
- Una muestra representativa es un pequeño número de personas que reflejan un grupo más extenso con la mayor precisión posible. Luego podemos solicitar, por ejemplo, una encuesta en línea a una muestra de la población que busca que sea la más representativa de nuestra población objetivo.
- No tendremos mejores resultados si, por ejemplo, enviamos una encuesta sin tener en cuenta la representatividad, y no sabemos quién lo responde y si los resultados representan la opinión de nuestro público objetivo.
- Si no tenemos representatividad, de hecho, tendremos datos que no nos servirán en absoluto. Debemos garantizar que la muestra tenga las características que nos importan para la investigación.
- Tenga en cuenta que siempre tendremos un sesgo en la muestra porque siempre habrá personas que no responderán la encuesta por varias razones o la responderán de manera incompleta. En este caso, no podemos obtener completamente los datos que requerimos. Ahora, con respecto al tamaño de la muestra, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, es más probable que represente de cerca a la población más amplia.
- Una gran muestra representativa nos brinda mayor certeza de que las personas incluidas son las que necesitamos, y también reducimos cualquier posible sesgo. Por lo tanto, si queremos evitar la inexactitud en nuestras encuestas, debemos tener muestras representativas y equilibradas.
1. Muestreo de probabilidad: el muestreo de probabilidad es una técnica en la que un investigador elige una muestra de una población más grande que utiliza un método basado en la teoría de la probabilidad. Para que un participante sea considerado una muestra de probabilidad, debe seleccionarse utilizando una selección aleatoria.
¿Qué significa que la muestra sea representativa?
Podemos describir muestras representativas como una pequeña cantidad o parte o subconjunto de un conjunto o entidad más amplio. Tiene las mismas propiedades que las de la población más amplia de las cuales es representativa.
Tome el ejemplo de una marca que está a punto de lanzar un nuevo servicio o producido en Baviera. Alemania. Sería imposible para la marca investigar a cada persona en Baviera evaluar su reacción al lanzamiento. Como alternativa, los investigadores pueden reunir una pequeña muestra en diferentes partes de Baviera, lo que representará a la población de esta región. Las personas entrevistadas serán encuestadas para obtener su opinión sobre el producto/servicio. Esta muestra de personas elegidas en Baviera se llama «muestra representativa».
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- Una muestra representativa es esencialmente un pequeño número de individuos que reflejan las propiedades de su población objetivo con un alto grado de precisión. Por lo tanto, no es necesario investigar toda la población objetivo.
- Sin investigar una muestra, el lanzamiento de un producto o la adopción de una nueva ley equivaldría a ciegos. No habría idea de la opinión de la población objetivo y la forma en que agradecerán estos cambios.
- Sin muestras representativas, todos los datos recopilados no reflejarían exactamente las percepciones sobre el terreno. Es por eso que las muestras deben seleccionarse cuidadosamente.
- Esta es una condición necesaria para el éxito de cualquier estudio de mercado: simplemente no es posible cuestionar a todo el grupo demográfico (ya sea una ciudad, un estado o incluso un país entero).
- Las muestras más grandes permiten comprender mejor la población objetivo y reducir los sesgos en sus resultados.
- Las muestras representativas más grandes también permiten cubrir a las personas que abandonan durante la participación en sus encuestas. El impacto de las encuestas incompletas sería insignificante.
Hay dos técnicas que los investigadores pueden usar para crear muestras representativas. Este es un muestreo probabilístico y un muestreo no probabilístico.
Es una técnica basada en la teoría de la probabilidad, en la que los analistas o investigadores seleccionan una muestra de una población más amplia. Los participantes deben ser seleccionados a través de un proceso de selección aleatorio para considerarse como una muestra probabilística.
¿Qué significa que una muestra es representativa?
Los estudiantes de BTS MCO que llevaron a cabo un estudio de mercado mediante una encuesta de opinión a menudo tienen dificultades para responder preguntas del jurado sobre la representatividad de su muestra. ¿Qué significa este concepto? ¿Por qué es importante tener una buena representatividad y cómo obtenerla?
La realización de una encuesta se basa en la constitución de una muestra. En lugar de cuestionar a todos los individuos de una población (censo), tomaremos un subconjunto de esta población (una muestra) que cuestionaremos u observaremos. Toda la dificultad consiste en tomar una muestra representativa.
En otras palabras, se describe una muestra de representante desde el momento en que refleja su población de referencia lo más exactamente posible tanto en su diversidad como en sus proporciones.
Para tomar una imagen, puede comparar una muestra representativa con un modelo de avión. El modelo es la escala reducida del plano original. Lo representa tanto en sus proporciones como en detalles.
Para tomar una muestra representativa, se debe utilizar un método de muestreo. Hay dos familias de métodos: métodos probabilísticos que se basan en el azar y los métodos empíricos (en particular el método de la cuota) con el que se construyó su muestra.
El término «probabilístico» significa que tenemos conocimiento de la probabilidad de que cada individuo sea designado para ser entrevistado, y que cada individuo tendrá la misma posibilidad de ser designado (comprensión del equipo).
¿Qué es una muestra representativa en medicina?
Un problema ubicuo en la investigación es el de seleccionar una muestra representativa de la población de estudio. Si bien las estrategias de muestreo aleatorio son el estándar de oro, en la práctica, el muestreo aleatorio de los participantes no siempre es factible ni necesariamente la elección óptima. En nuestro caso, se debe hacer una selección de 12 hospitales (de 89 hospitales holandeses en total). Con esta selección de 12 hospitales, debería ser posible estimar el uso de sangre en los hospitales restantes también. En este documento, evaluamos estrategias aleatorias y intencionales para el caso de estimar el uso de sangre en los hospitales holandeses.
Los datos disponibles en toda la población sobre el uso de sangre del hospital y el número de camas de hospital se utilizan para simular cinco estrategias de muestreo: (1) seleccione solo los hospitales más grandes, (2) seleccione los hospitales más grandes y más pequeños (‘variación máxima’), (3 ) Seleccione hospitales al azar, (4) seleccione hospitales de tantas regiones geográficas diferentes como sea posible, (5) seleccione hospitales de solo dos regiones. Las simulaciones de cada estrategia dan como resultado diferentes selecciones de hospitales, cada una de las cuales se utilizan para estimar el uso de sangre en los hospitales restantes. Las estimaciones se comparan con los valores de la población reales; Los errores de predicción posteriores se utilizan para indicar la calidad de la estrategia de muestreo.
La estrategia que condujo al error de predicción más bajo en el estudio de caso fue el muestreo máximo de variación, seguido de una variación aleatoria y regional y un muestreo de dos regiones, con un muestreo de los hospitales más grandes que resultó en el peor rendimiento. El muestreo de variación máxima condujo a un error de predicción de nivel hospitalario del 15 %, mientras que el muestreo aleatorio condujo a un error de predicción del 19 %(IC 95 %17 %-26 %). Si bien la reducción del tamaño de la muestra redujo las diferencias entre la variación máxima y las estrategias aleatorias, aumentar el tamaño de la muestra a n = 18 no cambió la clasificación de las estrategias y condujo a predicciones solo ligeramente mejores.
La estrategia óptima para estimar el uso de sangre fue el muestreo de variación máximo. Cuando los datos proxy están disponibles, es posible evaluar estrategias de muestreo aleatorias y intencionales utilizando simulaciones antes del inicio del estudio. Los resultados permiten a los investigadores tomar una elección más educada de una estrategia de muestreo adecuada.
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