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- Empezaremos aprendiendo sobre el muestreo de la población en psicología.
- A continuación, para aprender sobre el muestreo de poblaciones en psicología, veremos ejemplos de poblaciones y muestras.
- Para terminar, descubriremos la diferencia entre población y muestra.
Ejemplos de población y muestra
En la investigación psicológica, te encontrarás con dos términos importantes: población y muestra.
La población es básicamente toda persona u organismo del planeta que al investigador le interesa investigar. Mientras tanto, una muestra es el grupo de personas que participan en el experimento y de las que el investigador recoge los datos.
Es casi imposible que un investigador recoja datos de toda la población. Por lo tanto, los investigadores necesitan reclutar una muestra representativa de la población. Cuando una muestra es representativa, las conclusiones del estudio pueden considerarse generalizables. Esto significa que es probable que las inferencias realizadas en la investigación sean aplicables a la población objetivo.
Como hemos mencionado anteriormente, el muestreo se refiere al proceso de selección de un grupo que representará a la población para el proyecto de investigación. En la investigación psicológica, normalmente buscaremos información sobre grandes grupos de personas que compartan algunas características comunes, lo que se define como población diana.
- Población: todos los residentes de una nación representan la población.
- Poblacióndiana: personas menores de 16 años
- Muestra: el estudio reclutó a 100 personas menores de 16 años en diez países.
Muestreo de la población en psicología
Al reclutar participantes para una investigación, el investigador debe tener en cuenta distintos tipos de poblaciones. Éstas afectarán a la muestra reclutada.
A partir de la población (los seres humanos del planeta), los investigadores determinarán una población diana basada en la hipótesis/pregunta de investigación que estén investigando (como las personas mayores de 65 años con demencia). A continuación, el investigador puede anunciar su investigación para ver quién está disponible para participar en el experimento (lo que se conoce como población accesible). Se utilizará un método de muestreo, como el muestreo aleatorio, para reclutar una muestra representativa.
Definición de muestreo aleatorio en Psicología
El muestreo aleatorio es un tipo de muestreo probabilístico en el que cada individuo de toda la población objetivo tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado. Al elegir el muestreo aleatorio, es necesario nombrar o numerar la población objetivo y, potencialmente, utilizar un método de sorteo para elegir y seleccionar a los individuos que formarán parte de la muestra.
Existen otros métodos, aparte de las rifas, como los generadores de números, siempre que los participantes tengan las mismas posibilidades de ser seleccionados en el estudio.
El muestreo aleatorio se considera el mejor método para seleccionar una muestra para la investigación a partir de la población de interés. En cuanto a las ventajas, se eliminará cualquier forma de sesgo de muestreo, teniendo en cuenta que tu muestra representa a la población objetivo. Por otro lado, la desventaja del muestreo aleatorio es que es difícil de conseguir debido al tiempo, esfuerzo y dinero que se invierte en este tipo de método de muestreo.
Si piensas en la lotería nacional, por ejemplo, si la población representa a todas las personas que tienen un billete de lotería, entonces todas las personas de la población tienen las mismas posibilidades de ganar el premio.
Diferencia entre psicología de poblaciones y de muestras
La población y las muestras tienen usos diferentes en la investigación, y el tipo utilizado viene determinado por si es posible investigar a toda la población o no.
Recoger datos de la población
Las poblaciones se utilizan cuando las preguntas de la investigación necesitan datos de cada una de las partes individuales de la población. Es sencillo recopilar datos de toda la población cuando ésta es de pequeño tamaño, los datos/participantes están fácilmente disponibles y son capaces de cooperar.
A un administrador de un instituto le gustaría analizar las puntuaciones de los exámenes finales de todos los alumnos de último curso para comprobar si existe una tendencia. Teniendo en cuenta que sólo quieren aplicar sus resultados a los alumnos de último curso de ese instituto, pueden utilizar el conjunto de datos de toda la población.
Para poblaciones más grandes, suele ser difícil reunir datos de cada individuo. Un ejemplo es el gobierno de EE.UU. y el censo estadounidense que se realiza cada diez años. Históricamente, ha sido difícil ponerse en contacto con grupos de personas con bajos ingresos o pertenecientes a minorías. Por lo tanto, los resultados no siempre han sido precisos debido a la falta de respuestas o a respuestas incompletas. En estos casos, el muestreo parece más apropiado para hacer inferencias precisas sobre la población.
Recoger datos de una muestra
En el caso de una población grande, como hemos mencionado, es más apropiado utilizar una muestra. Mediante análisis estadísticos, el investigador puede utilizar los datos de la muestra para probar hipótesis.
Un investigador que investigue la población objetivo de 200.000 estudiantes universitarios en Francia tendría que seleccionar una muestra representativa, ya que no resulta práctico estudiar a todos estos individuos. El investigador puede reclutar a 200 estudiantes de tres universidades francesas: esta muestra completará las tareas del proyecto de investigación.
Muestras de población - Puntos clave
- En la investigación psicológica, te encontrarás con dos términos importantes: población y muestra.
- La población es básicamente toda persona u organismo del planeta que al investigador le interesa investigar. Mientras tanto, una muestra es el grupo de personas que participan en el experimento y de las que el investigador recoge los datos.
- Al realizar una investigación, es importante que la muestra sea representativa para que los resultados del estudio puedan generalizarse a la población objetivo.
- Elmuestreo aleatorio es un tipo de muestreo probabilístico en el que cada individuo de toda la población objetivo tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado.
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