Técnicas de muestreo estadístico

Este proceso se lleva a cabo cuando los investigadores intentan sacar conclusiones para toda la población después de realizar un estudio sobre una muestra tomada de la misma población.

Preocupaciones en el muestreo estadístico

Representatividad

Ésta es la preocupación principal en el muestreo estadístico. La muestra obtenida de la población debe ser representativa de esa población.

Esto se puede lograr mediante el uso de técnicas de muestreo estadístico aleatorio o muestreo de probabilidad como el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado.

Que la razón detrás de la representatividad sea la preocupación principal en el muestreo estadístico es lo que permite que el investigador pueda extraer conclusiones para toda la población. Si la muestra no es representativa de la población, no se pueden extraer conclusiones porque los resultados que el investigador obtiene de la muestra son diferentes de los resultados si se prueba a toda la población.

Practicabilidad

La practicabilidad de las técnicas de muestreo estadístico permite que los investigadores estimen el número posible de sujetos que puedan ser incluidos en la muestra, el tipo de técnica de muestreo, la duración del estudio, el número de materiales, las preocupaciones éticas, la disponibilidad de los sujetos/muestras, la necesidad del estudio y la cantidad de mano de obra que el estudio exija.

Todos estos factores contribuyen a las decisiones que tome el investigador con respecto al diseño del estudio.

Riesgos de muestreo

Existen dos tipos de riesgos de muestreo: primero, el riesgo de aceptación incorrecta de la hipótesis de investigación y segundo, el riesgo de rechazo incorrecto. Estos riesgos se refieren a la posibilidad de que cuando se lleva a cabo una prueba sobre una muestra, los resultados y conclusiones puedan ser diferentes de los resultados y conclusiones cuando la prueba se lleva a cabo para toda la población.

El riesgo de la aceptación incorrecta se refiere al riesgo de que la muestra pueda arrojar una conclusión que apoye una teoría sobre la población cuando en realidad no existe en la población. Por otro lado, el riesgo de un rechazo incorrecto se refiere al riesgo de que la muestra pueda arrojar una conclusión que rechace una teoría sobre la población cuando en realidad la teoría es cierta en la población.

Comparando los dos tipos de riesgos, los investigadores temen más el riesgo de rechazo correcto que el riesgo de aceptación incorrecta. Veamos este ejemplo: se probó una droga experimental por sus efectos secundarios debilitantes. Con el riesgo de la aceptación incorrecta, el investigador concluirá que la droga tiene efectos secundarios negativos pero la verdad es que no es así. Entonces, toda la población se abstendrá de tomar el medicamento. Pero con el riesgo de un rechazo incorrecto, el investigador concluirá que la droga no tiene efectos secundarios negativos. Luego, toda la población tomará la droga sabiendo que no tiene efectos secundarios, pero todos sufrirán las consecuencias del error del investigador.