¿que es la muestra de la investigacion?

muestreo probabilístico

En estadística, una muestra es un subconjunto de una población que se utiliza para representar a todo el grupo en su conjunto. Cuando se realiza una investigación, a menudo no resulta práctico encuestar a todos los miembros de una población determinada porque el número de personas es demasiado grande. Para hacer inferencias sobre las características de una población, los investigadores pueden utilizar una muestra aleatoria.

Cuando se investiga un aspecto de la mente o el comportamiento humano, los investigadores no pueden recoger datos de todos los individuos en la mayoría de los casos. En su lugar, eligen una muestra más pequeña de individuos que representen al grupo mayor.  Si la muestra es realmente representativa de la población en cuestión, los investigadores pueden tomar sus resultados y generalizarlos al grupo más amplio.

El muestreo probabilístico significa que cada individuo de una población tiene la posibilidad de ser seleccionado. Como el muestreo probabilístico implica una selección aleatoria, garantiza que cada subconjunto de la población tenga la misma oportunidad de estar representado en la muestra. Esto hace que las muestras probabilísticas sean más representativas y que los investigadores puedan generalizar sus resultados al grupo en su conjunto.

qué es la muestra en estadística

Definición: Una muestra se define como un conjunto más pequeño de datos que un investigador escoge o selecciona de una población mayor mediante un método de selección predefinido. Estos elementos se conocen como puntos de muestreo, unidades de muestreo u observaciones. La creación de una muestra es un método eficaz para llevar a cabo la investigación. En la mayoría de los casos, resulta imposible o costoso y lento investigar a toda la población. Por lo tanto, el examen de la muestra proporciona información que el investigador puede aplicar a toda la población.

Por ejemplo, si un fabricante de teléfonos móviles quiere realizar un estudio de investigación de características entre los estudiantes de las universidades estadounidenses. Si el investigador busca las características que utilizan los estudiantes, las características que les gustaría ver y el precio que están dispuestos a pagar, hay que realizar un estudio de investigación en profundidad. Este paso es imprescindible para entender las características que necesitan ser desarrolladas, las características que requieren una actualización, el precio del dispositivo y la estrategia de salida al mercado.

Solo en 2016/17 había 24,7 millones de estudiantes matriculados en universidades de todo Estados Unidos. Es imposible investigar a todos estos estudiantes; el tiempo invertido haría que el nuevo dispositivo fuera redundante, y el dinero gastado en el desarrollo haría inútil el estudio. La creación de una muestra de universidades por ubicación geográfica y la posterior creación de una muestra de estos estudiantes de estas universidades proporciona un número suficientemente grande de estudiantes para la investigación.

muestreo no aleatorio

El muestreo es una técnica de selección de miembros individuales o de un subconjunto de la población para hacer inferencias estadísticas a partir de ellos y estimar las características de toda la población. Los investigadores utilizan diferentes métodos de muestreo en los estudios de mercado para no tener que investigar a toda la población y obtener información útil.

Por ejemplo, si un fabricante de medicamentos quiere investigar los efectos secundarios adversos de un fármaco en la población del país, es casi imposible realizar un estudio de investigación que incluya a todo el mundo. En este caso, el investigador decide una muestra de personas de cada grupo demográfico y luego las investiga, lo que le proporciona información indicativa sobre el comportamiento del medicamento.

El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en la que los investigadores eligen muestras de una población mayor utilizando un método basado en la teoría de la probabilidad. Este método de muestreo tiene en cuenta a todos los miembros de la población y forma muestras basadas en un proceso fijo.

Por ejemplo, en una población de 1000 miembros, cada miembro tendrá una probabilidad de 1/1000 de ser seleccionado para formar parte de una muestra. El muestreo probabilístico elimina el sesgo en la población y da a todos los miembros una oportunidad justa de ser incluidos en la muestra.

muestreo de bola de nieve

Una muestra se refiere a una versión más pequeña y manejable de un grupo mayor. Es un subconjunto que contiene las características de una población mayor. Las muestras se utilizan en las pruebas estadísticas cuando el tamaño de la población es demasiado grande para que la prueba incluya a todos los miembros u observaciones posibles. Una muestra debe representar a la población en su conjunto y no reflejar ningún sesgo hacia un atributo específico.

El uso de poblaciones enteras para la investigación conlleva desafíos. Los investigadores pueden tener problemas para acceder a poblaciones enteras. Además, debido a la naturaleza de algunos estudios, los investigadores pueden tener dificultades para obtener los resultados que necesitan en el momento oportuno. Por eso se utilizan muestras de personas. El uso de un número más reducido de personas que representen a toda la población puede seguir produciendo resultados válidos al tiempo que se reducen el tiempo y los recursos.

Las muestras utilizadas por los investigadores deben parecerse a la población más amplia para poder hacer inferencias o predicciones precisas. Todos los participantes de la muestra deben compartir las mismas características y cualidades. Por lo tanto, si el estudio es sobre estudiantes universitarios de primer año, la muestra debe ser un pequeño porcentaje de varones que se ajusten a esta descripción. Del mismo modo, si un grupo de investigación realiza un estudio sobre los patrones de sueño de las mujeres solteras de más de 50 años, la muestra debe incluir sólo a mujeres de este grupo demográfico.

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