Este es un factor clave en la investigación científica
Una muestra representativa es un grupo que coincide estrechamente con las características de su población como un todo. En otras palabras, la muestra es un reflejo bastante preciso de la población de la que se extrae la muestra .
¿Por qué importa esto? ¿Qué impacto tiene una muestra representativa en la investigación? Echemos un vistazo más de cerca a algunas de las razones clave por las que los científicos utilizan esta importante técnica en su investigación.
¿Por qué usar una muestra representativa?
Al recopilar datos para estudios psicológicos, los investigadores raramente recopilan información de cada miembro de una población en particular. Hay algunos casos en los que es importante recopilar datos de cada miembro de una población (el Censo de EE. UU. Es un ejemplo).
Si bien puede parecer bastante sencillo, la obtención de una muestra verdaderamente representativa puede ser bastante desafiante y requiere una gran cantidad de tiempo y esfuerzo. Uno de los primeros problemas que enfrentan los investigadores es tratar de obtener una muestra más pequeña de participantes que realmente refleje lo que está sucediendo en la población general.
Cuanto mayor sea la muestra, más probable será que refleje con precisión lo que existe en la población. Imagine, por ejemplo, que estaba tratando de crear una muestra que representara con precisión a toda la población de los Estados Unidos. Si su muestra es demasiado pequeña, no podrá representar a la variedad de personas presentes.
Para obtener una muestra verdaderamente representativa, es posible que deba recopilar información de un grupo bastante grande de personas.
¿Cómo se obtienen las muestras representativas?
En psicología, una muestra representativa es un segmento seleccionado de un grupo que se asemeja mucho a la población como un todo en términos de las variables clave bajo examen.
Por lo tanto, su muestra puede variar según cuál sea su tema de investigación o población de interés.
Por ejemplo, si aproximadamente la mitad de la población total de interés es femenina, una muestra debe estar compuesta por aproximadamente el 50 por ciento de mujeres para ser representativas.
El muestreo aleatorio a menudo se usa para obtener una muestra representativa de un grupo más grande. Esto implica seleccionar al azar quién estará en la muestra. Cada miembro de la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado.
Ejemplos de ejemplos representativos
Imagine que los investigadores quieren observar las diferencias en el color de los ojos en los Estados Unidos. Para obtener una muestra representativa, es necesario que observen qué porcentaje de ciudadanos estadounidenses comparten ciertas cualidades, como el origen étnico y el sexo, y se aseguran de que su muestra refleje con precisión esos números.
¿Por qué las muestras representativas son tan importantes en la investigación de salud?
Imagine si los científicos quisieran estudiar la prevalencia de una enfermedad particular en la población en general. Si tuvieran que confiar en una muestra no representativa, podrían llegar a conclusiones que no reflejan con exactitud lo que realmente está sucediendo en el mundo. En última instancia, esto podría terminar afectando la cantidad de investigación adicional dedicada al estudio de esa enfermedad, así como la cantidad de fondos disponibles para investigaciones adicionales sobre prevención y tratamiento.
> Fuentes:
Coon, D. y Mitterer, JO (2010). Introducción a la psicología: puertas de entrada a la mente y el comportamiento con mapas conceptuales. Belmont, CA: Wadsworth; 2010.
Oficina del Censo de EE.UU. Datos rápidos: Estados Unidos; 2015.