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Muestreo aleatorio

¿Cómo harías para averiguar el salario medio de tu ciudad? ¿Irías puerta por puerta? ¿Preguntarías a cinco personas y supondrías que sus salarios son una buena representación de toda la ciudad? Pues bien, ¡el muestreo aleatorio te ayuda a responder a estas preguntas!

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¿Cómo harías para averiguar el salario medio de tu ciudad? ¿Irías puerta por puerta? ¿Preguntarías a cinco personas y supondrías que sus salarios son una buena representación de toda la ciudad? Pues bien, ¡el muestreo aleatorio te ayuda a responder a estas preguntas!

  • ¿Qué es el muestreo aleatorio?
  • ¿Por qué es importante el muestreo aleatorio?
  • ¿Cómo se utiliza el muestreo aleatorio en la investigación?
  • ¿Qué variables se utilizan en el muestreo aleatorio?

Definición de muestreo aleatorio Psicología

Una técnica de muestreo aleatorio es aquella en la que cada miembro de la población objetivo tiene las mismas posibilidades de ser reclutado para participar en el experimento.

El muestreo aleatorio en Psicología

El muestreo aleatorio se utiliza en muchos experimentos psicológicos que estudian poblaciones. Una población es un grupo de personas con características que el investigador desea estudiar. Una muestra se extrae de la población que se quiere estudiar.

Una población se define como un grupo de personas que un investigador está interesado en estudiar. Puede ser un grupo de estudiantes universitarios, todos los que viven en un código de área concreto, ¡o incluso un país entero!

Una muestra es una porción más pequeña de la población que generalmente representa a la población en su totalidad.

Supongamos que quieres estudiar la depresión en mujeres universitarias. No sería posible crear un estudio utilizando a todas y cada una de las mujeres universitarias. Por lo tanto, tendríamos que utilizar una muestra. Sólo tendrías que estudiar una parte de la población que te interesa (digamos, 1.000 mujeres universitarias) seleccionada al azar.

La importancia del muestreo aleatorio

Supongamos que quiero crear un estudio. Mi hipótesis es que la gente del centro comercial tiene más dinero que la gente del parque. Así que creo un diseño de estudio: Iré al centro comercial y preguntaré a 100 personas cuánto dinero tienen, y luego iré al parque y preguntaré a 100 personas cuánto dinero tienen. Luego compararé las dos medias.

Voy al centro comercial y elijo a 100 personas que compran en una tienda de relojes de alta gama. Cuando termine en el centro comercial, voy al parque y elijo a 100 personas que estén de picnic. Sólo por mi muestreo, este estudio ya es inherentemente defectuoso. Elegí a personas que compraban en una tienda de relojes de gama alta, por lo que es probable que estas personas tuvieran más dinero. Mi muestra no refleja con exactitud la población del centro comercial en su conjunto.

Con este tipo de muestreo, no puedo responder realmente a la pregunta de si la gente del centro comercial tiene mayores ingresos. En realidad, no he tomado una muestra de la población del centro comercial. El muestreo aleatorio ayuda a solucionar este problema.

Al realizar un estudio de investigación, hay distintas formas de reclutar participantes. Si tus participantes se eligen al azar, significa que todos los miembros de la población tienen la misma oportunidad (o probabilidad) de ser elegidos para participar en el estudio. Este tipo de método de muestreo se considera un método de muestreo no sesgado, lo que resulta útil en la investigación porque ayuda a limitar los resultados que no reflejan realmente a la población.

Una hipótesis es una conjetura creada antes de iniciar un estudio.

Un ejemplo de hipótesis: creemos que las personas tratadas con medicamentos responden mejor que las que no están medicadas.

El muestreo no sesgado es la idea de que la elección de nuestra población no debe verse afectada por el sesgo de selección.

Un ejemplo de sesgo de muestreo es pedir a tu grupo de amigos que rellenen una encuesta y luego suponer que los resultados se aplican a todas las personas de tu edad.

El muestreo aleatorio simple consistiría en alinear a todo el mundo en un centro comercial y elegir a los participantes al azar. Sin embargo, esto puede ser costoso, porque para tener un estudio sólido necesitas asegurarte de que tu muestreo refleja realmente a toda la población. Utilizando el muestreo estratificado, puedes agrupar a los participantes por tiendas.

Podrías hacer seis grupos que representaran a seis tiendas del centro comercial: Una zapatería, un mercado agrícola, una jabonería, una relojería, una joyería de alta gama y una tienda de ropa económica. Después de caracterizar y agrupar a nuestra población en función de las tiendas, podemos tomar muestras de participantes de cada grupo. Esto nos permitirá tomar una muestra más precisa de la población general sin necesidad de reclutar a un gran número de participantes.

El muestreo aleatorio en la investigación

Existen distintos tipos de muestreo aleatorio: Muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados.

El muestreo aleatorio es el proceso de seleccionar al azar a los participantes en un estudio de investigación. El objetivo del muestreo aleatorio es eliminar el sesgo de selección.

Muestreo aleatorio simple

El muestreoaleatorio simple es un método en el que cada elemento o persona de una población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.

Un ejemplo de muestreo aleatorio simple es un investigador que asigna a 1000 personas un número único y luego utiliza un generador de números aleatorios para seleccionar a 100 personas. En este ejemplo, los 1000 participantes tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

Muestreo sistemático

Elmuestreo sistemático es un método que utiliza intervalos en el proceso de selección. Si tienes una población de 100 personas que están en orden alfabético, puedes seleccionar a una de cada 10 personas.

Un ejemplo de muestra aleatoria sistemática es un grupo de 10 participantes que se seleccionaron de una guía telefónica, de forma que se seleccionó a cada 100 personas.

Muestreo estratificado

En el muestreo est ratificado, la población se divide en grupos en función de características distintas. Posteriormente, el investigador selecciona aleatoriamente a los participantes de cada grupo.

El muestreo estratificado es un método de muestreo aleatorio que consiste en dividir una población en grupos separados en función de características comunes y, a continuación, elegir a los participantes de cada uno de los grupos separados.

Un ejemplo de muestreo aleatorio estratificado es el de un investigador que toma 1000 estudiantes universitarios y los divide en grupos según su especialidad. A continuación, el investigador selecciona a 10 participantes de cada especialidad, lo que permite obtener una muestra más precisa de la población.

Muestreo por conglomerados

El muestreo aleatorio por conglomerados utiliza conglomerados. Es similar al muestreo aleatorio estratificado; sin embargo, la población se divide en muchos subgrupos. Estos subgrupos se conocen como conglomerados.

Un ejemplo de muestreo por conglomerados es el de un investigador que divide una población de clientes en función de la hora del día en que acuden a una tienda, y luego selecciona a todas las personas que compran a determinadas horas.

Comprender la diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados puede resultar difícil. La forma en que puedes diferenciar estos dos tipos de muestreo aleatorio es que los métodos son distintos después de dividir la población en grupos. en el muestreo estratificado, el investigador seleccionará a las personas al azar del grupo. En el muestreo por conglomerados, el investigador seleccionará todo el conglomerado para la muestra.

Normalmente, en el muestreo aleatorio, si alguien es seleccionado no vuelve a entrar en la población. Las personas no pueden ser seleccionadas dos veces. Hay determinados estudios en los que un participante puede ser seleccionado dos veces; es lo que se denomina reemplazo. Si hay 100 personas y sólo 1 es elegida al azar, la siguiente población será 99 y no 100, ya que la persona elegida no es reemplazada. Esto garantiza que no se elija a una persona dos veces y se sesguen potencialmente los datos.

Veamos de nuevo el ejemplo del centro comercial. Supongamos que utilizamos el muestreo aleatorio y elegimos a 1 persona de 200. Esa 1 persona resulta ser un multimillonario. Puede que sea un caso atípico en nuestra población, pero el muestreo aleatorio garantiza que sólo se contará una vez en nuestro estudio. Si decidiéramos sustituirlo por otro participante, es posible que volviera a ser seleccionado, lo que sesgaría aún más nuestros datos.

Unvalor atípico es un punto de datos que es muy diferente (mucho más alto o mucho más bajo) de los demás puntos de datos.

El tamaño de la muestra también importa. Elegir una muestra pequeña de una población grande con o sin reemplazo no es probable que cambie los resultados. En cualquier caso, es poco probable que el mismo individuo sea seleccionado varias veces si el muestreo es realmente aleatorio.

Muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorioestratificado es un tipo específico de muestreo aleatorio. En el muestreo aleatorio estratificado, primero se separa (o estratifica) la población en diferentes grupos. Estos grupos se denominan estratos, y suelen crearse en función de características compartidas.

Estrato es el término que designa a los grupos más pequeños creados por el investigador a partir de la población mayor.

Piensa en un pequeño grupo de 100 personas, reunidas a partir de una población porque comparten el mismo color de pelo.

El muestreo aleatorio estratificado es útil en poblaciones heterogéneas porque ayuda a garantizar que todas las características de la población están representadas. Este tipo de muestreo no puede utilizarse con poblaciones que no tienen características distintivas.

Laspoblaciones heterogéneas son poblaciones con muchos grupos diferentes presentes dentro de la población.

La población de Nueva York es un ejemplo de población heterogénea en lo que respecta a la etnia.

Comparado con el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio estratificado suele ser menos sólido. Esto es especialmente cierto cuando una población no puede categorizarse adecuadamente. Como el muestreo aleatorio estratificado se basa en las características de los grupos, permite que una muestra más pequeña de la población refleje con precisión la población más grande. En estos casos, el muestreo estratificado permite una mayor precisión que el muestreo aleatorio simple.

Variables en el muestreo ale atorio

Hay una serie de cosas que hay que tener en cuenta cuando hacemos un muestreo aleatorio. ¿Cuáles son los factores variables?

Variables aleatorias discretas

Las variables aleatoriasdiscretas, también conocidas como variables categóricas, son variables aleatorias que no son continuas. Todas tienen un pequeño número de valores sin decimales.

Un ejemplo de variable aleatoria discreta puede ser el número de hijos que puede tener una persona. Este número sólo puede ser 1, 2, 3, 4. No puede ser 2,3 ni 3,7.

Variable aleatoria continua

Las variables aleatoriascontinuas son variables que pueden ser cualquier número real. Pueden ser un número con infinitas cifras después del punto decimal.

Un ejemplo de variable aleatoria continua es la temperatura exterior en un día determinado. Aunque dos días registren una temperatura de 89 grados, la temperatura exacta puede estar entre 89,0 y 89,1, con infinitos valores intermedios.

Algunas definiciones importantes a tener en cuenta:

  • La variableindependiente es la variable que manipula el investigador.
  • La variable dependiente es el comportamiento medido que determina el efecto de la variable independiente.
  • Una variable de confusión es una variable que puede influir en una relación causa-efecto.
  • El grupo de control es el grupo que el investigador no incluye en el tratamiento o experimento. El grupo de control proporciona una medida de lo que cabría esperar si no hubiera tenido lugar ningún "tratamiento" (u otra intervención).

Variables aleatorias mixtas

Las variables aleatorias mixtas son una mezcla de variables discretas y continuas. Esencialmente, una variable aleatoria mixta tendrá una parte discreta y otra continua.

Variabilidad del muestreo aleatorio

La variabilidad del muestreo aleatorio se refiere a la idea de que muestras diferentes pueden tener medias diferentes. Si quieres reducirla variabilidad, es útil utilizar un grupo muestral grande.

La variabilidaden el muestreo aleatorio es la idea de que muestras diferentes, aunque elegidas al azar, pueden tener resultados estadísticos diferentes.

Supongamos que queremos estudiar una población de 1.000.000 de personas. Tomamos una muestra de 100 personas de la población y pesamos a cada una de ellas. Cuando hacemos la media de sus pesos, la media es de 150 lbs. Otro estudio de investigación con un método similar utilizó los mismos criterios que nosotros, y obtuvieron una media de 155 lbs. Se trata de la variabilidad del muestreo aleatorio.

Tras crear una muestra y realizar un estudio a partir de ella, podemos hacer inferencias sobre el conjunto de la población, sin someterla a prueba.

Hacer una inferencia significa que podemos hacer una suposición sobre toda la población con sólo estudiar una pequeña parte de ella.

Supongamos que seleccionamos a 1000 universitarias al azar, y descubrimos que las que participan en clubes y actividades extraescolares tienen menos probabilidades de mostrar síntomas de depresión. Entonces podríamos afirmar, a pesar de que sólo hemos estudiado a 1000 universitarias de toda la población de universitarias que hay en este momento (que se cuenta por millones), que las universitarias que participaban en clubes y actividades extraescolares tenían menos probabilidades de presentar síntomas de depresión.

Muestreo aleatorio - Puntos clave

    • El muestreo aleatorio es una forma de crear una población de investigación a partir de una población mayor.
    • El muestreo aleatorio ayuda a reducir el sesgo al elegir a los participantes en la investigación.
    • Hay varios tipos de muestreo aleatorio: Simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
    • El muestreo aleatorio es beneficioso porque reduce el sesgo, disminuye la cantidad de conocimientos técnicos necesarios, garantiza que los datos estén bien informados y permite al investigador crear una muestra de pequeño tamaño a partir de una población mayor.
    • El muestreo estratificado implica dividir la población principal en grupos antes del muestreo.
    • Una población heterogénea tiene individuos característicamente diferentes que están mezclados dentro de la población.

Preguntas frecuentes sobre Muestreo aleatorio

El muestreo aleatorio en psicología es un método de selección de participantes en un estudio o investigación de manera aleatoria, garantizando que cada individuo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.

El muestreo aleatorio es importante en psicología porque reduce el sesgo y aumenta la representatividad de la muestra, permitiendo una mejor generalización de los resultados y conclusiones obtenidos en la investigación.

Los tipos principales de muestreo aleatorio en psicología son: simple, estratificado, por conglomerados y sistemático; cada uno con características y aplicaciones específicas según las necesidades de la investigación.

Para realizar un muestreo aleatorio en psicología, identifique la población deseada, determine el tamaño de muestra necesario, utilice un método de selección aleatoria (como números aleatorios, sorteo, generadores de números aleatorios) y seleccione a los participantes según el método escogido.

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El muestreo estratificado suele ser ____ más sólido que el simple.

La variabilidad de la muestra aleatoria es _____ cuando se utilizan muestras de mayor tamaño.

¿Es importante la sustitución en grandes poblaciones?

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