Cómo se usan los subconjuntos de sujetos para investigación
El término "muestra aleatoria" aparece mucho cuando lee sobre investigación médica. Comprender este término puede ayudarlo a interpretar los estudios de salud con los que se encuentra en las noticias y obtener una mejor comprensión de cómo pueden aplicarse o no a usted.
En pocas palabras, una muestra aleatoria es un subconjunto de individuos seleccionados al azar por investigadores para representar a un grupo completo como un todo.
El objetivo es obtener una muestra de personas que sea representativa de la población general.
Por ejemplo, si los investigadores estuvieran interesados en aprender sobre el uso del alcohol entre los estudiantes universitarios en los Estados Unidos, la población más grande (en otras palabras, el "grupo de interés") estaría compuesta por todos los niños en cada colegio y universidad en el país. Sería virtualmente imposible entrevistar a todas y cada una de estas personas para averiguar si beben, qué tipo de alcohol toman, con qué frecuencia, en qué circunstancias, cuánto (una o dos cervezas por semana o lo suficiente para embriagarse cada fin de semana), y así sucesivamente. En lugar de emprender una tarea tan descomunal, los científicos reunirán una muestra aleatoria de estudiantes universitarios para representar a la población total de estudiantes universitarios.
Cómo los investigadores crean muestras aleatorias
El muestreo aleatorio puede ser costoso y consumir mucho tiempo. Sin embargo, este enfoque para recopilar datos para la investigación proporciona la mejor oportunidad de reunir una muestra imparcial que sea verdaderamente representativa de un grupo completo en su conjunto.
Volviendo al estudio imaginario del consumo de alcohol entre los estudiantes universitarios, así es cómo podría funcionar el muestreo aleatorio. De acuerdo con el Centro Nacional de Estadísticas de Educación (NCES), aproximadamente 20.2 millones de estudiantes se matricularon en colegios y universidades de EE. UU. En 2015, las estadísticas más recientes disponibles.
Estos 20 millones de individuos representan la población total que se estudiará.
Con el propósito de dibujar una muestra aleatoria de este grupo, todos los estudiantes deben tener la misma oportunidad de ser seleccionados. Por ejemplo, los científicos que realizan el estudio deben asegurarse de que la muestra incluya el mismo porcentaje de hombres y mujeres que la población mayor. De acuerdo con las estadísticas NCES, 11.5 de la población total de estudiantes universitarios son mujeres y 8.7 millones son hombres. El grupo de muestra necesitaría reflejar esta misma proporción de mujeres a hombres.
Además del género, los investigadores también querrían pasar por el mismo proceso para otras características, por ejemplo, raza, antecedentes culturales, año en la escuela, estado socioeconómico, etc., dependiendo del propósito específico del estudio. Por ejemplo, si quisieran enfocarse en el consumo de alcohol entre los estudiantes asiáticos, crearían una muestra aleatoria compuesta únicamente por estudiantes asiáticos. Por la misma razón, si el estudio se centró en cuánto beben los estudiantes durante la semana, crearían un cuestionario u otro método para encontrar solo niños que beben los días de la semana para su investigación.
Cuando lea un estudio de salud basado en una muestra aleatoria, tenga en cuenta que los hallazgos no se basan en cada persona de la población que se ajusta a ciertos criterios, sino en un subconjunto de sujetos elegidos para representarlos.
Esto debería ayudarlo a poner el estudio en perspectiva.
Fuente:
Centro Nacional de Estadísticas de Educación. "Datos básicos: estadísticas de regreso a la escuela". 2015.