La diferencia en la toma de muestras y Población en Investigación

Investigación de sujetos humanos o muestras implica la observación y pruebas para describir un fenómeno . Las cosas que usted desea para describir constituyen la población. Debido a que a menudo no es realista para probar u observar una gran población de personas o muestras , los investigadores utilizan el muestreo para hacer inferencias sobre la población. Una muestra selecta representa a la población en un estudio. Muestra vs Población

Si quería llevar a cabo un estudio de cómo los adolescentes negros en Iowa manejan el estrés , puede optar por una muestra de 100 adolescentes negros en una escuela secundaria de Des Moines para administrar las pruebas de estrés y observar. No es realista para probar y observar cada adolescente negro en el estado. La muestra , si es elegido cuidadosamente , deben representar a toda la población de adolescentes negros en Iowa . Las reacciones de la muestra a la prueba de esfuerzo , en teoría, sería lo mismo que cualquier grupo de adolescentes negros en Iowa .

La población incluye cada espécimen en particular que sea como su muestra. En el ejemplo, la población es cada adolescente negro en Iowa . Sería imposible probar todos los miembros de la población. El valor del muestreo es que , si se hace correctamente, puede contar una historia sobre la población en su conjunto y sin la carga de la observación de una población entera . A veces es necesario observar toda una población , por ejemplo, cuando la población es muy pequeña para producir un tamaño de muestra estadísticamente válida .
Definición de parámetros

poblaciones deben ser cuidadosamente descritos y muestras cuidadosamente seleccionados para garantizar la fiabilidad y validez del estudio . Pregunta rigurosamente los criterios utilizados para seleccionar una población para el muestreo. ¿Qué edad tienen los adolescentes? ¿Cómo se determina la raza ? ¿Hay algo sobre la ciudad o la región se está probando que hace que sea "típico" , o sería un estudio a través de varias regiones de dar resultados más representativos ? ¿Existen factores que podrían sesgar los resultados atenuantes ? Una vez que se describe un perfil específico de la población de la investigación , el muestreo puede comenzar.
Métodos de muestreo

El muestreo probabilístico es el mejor método para asegurar resultados fiables y válidos . Las muestras aleatorias simples (SRS) son los más ampliamente utilizados debido a que el rendimiento, los resultados probabilísticos representativas. En una muestra aleatoria simple , cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de selección de la muestra. Un ejemplo de la selección SRS para un tamaño de muestra de 100 sería llenar una caja con todos los nombres de los muchachos , agitarlo y dibujar nombres al azar hasta que se han elaborado 100 nombres. Siendo realistas, existen programas informáticos que permitan obtener una muestra aleatoria simple de la población. Otros métodos de muestreo probabilístico incluyen un muestreo aleatorio estratificado, muestreo sistemático y el muestreo por conglomerados .

Malos métodos de muestreo

métodos no probabilísticos de muestreo no producen muestras probabilísticas y la voluntad no dar resultados generalizables . Uno de ellos es la disponibilidad o el muestreo de conveniencia . Por ejemplo : Un investigador se encuentra en un centro comercial y da volantes a la gente que camina por al mediodía un martes invitándoles a rellenar una encuesta en línea sobre el estrés . El problema con este método es que la muestra puede no ser representativa de la población en la región, o de la población de los compradores que acuden a ese centro comercial . Los compradores en este ejemplo , que no están en el trabajo o la escuela a mediodía en un día de semana, puede que no reflejen la población en su conjunto. Pueden tener el dinero disponible desproporcionada, ya que están en un centro comercial. Este método es fácil , pero puede ser perjudicial para un estudio. Otros métodos de muestreo no probabilísticos incluyen el muestreo por cuotas , el muestreo intencional y el muestreo de bola de nieve .