Población de estudio: características y técnicas de muestreo

Publicado: 2022-08-18

¿Cómo se define una población de estudio? Los estudios de investigación requieren grupos específicos para sacar conclusiones y tomar decisiones basadas en sus resultados. Este grupo de interés se conoce como muestra. El método utilizado para seleccionar a los encuestados se conoce como muestreo.

¿Qué es una población de estudio?

Una población de estudio es un grupo considerado para un estudio o razonamiento estadístico. La población de estudio no se limita únicamente a la población humana. Es un conjunto de aspectos que tienen algo en común. Pueden ser objetos, animales, medidas, etc., con muchas características dentro de un grupo.

Por ejemplo, suponga que está interesado en el tiempo promedio que una persona entre 30 y 35 años tarda en recuperarse de una condición particular después de consumir un tipo específico de medicamento. En ese caso, la población de estudio serán todas las personas entre 30 y 35 años.

Un estudio médico examina la propagación de una enfermedad específica en perros callejeros en una ciudad. Aquí, los perros callejeros pertenecientes a esa ciudad son la población de estudio. Esta población o muestra representa toda la población sobre la que desea concluir.

¿Cómo establecer una población de estudio?

El muestreo es una técnica poderosa para recopilar opiniones de una amplia gama de personas, elegidas de un grupo en particular, para aprender más sobre todo el grupo en general.

Para que cualquier estudio de investigación sea efectivo, es necesario seleccionar la población de estudio que realmente represente a toda la población. Antes de comenzar su estudio, la población objetivo debe ser identificada y acordada. Al designar y conocer su muestra con suficiente antelación, cualquier comentario que se considere inútil para el estudio será eliminado en gran medida.

Si su encuesta tiene como objetivo comprender la efectividad de un producto o servicio, entonces la población de estudio debe ser los clientes que lo han usado o que mejor se adaptan a sus necesidades y que usarán el producto/servicio.

Sería costoso y llevaría mucho tiempo recopilar datos de toda la población de su mercado objetivo. Al muestrear con precisión su población de estudio, es posible construir una imagen real del mercado objetivo utilizando las tendencias en los resultados.

Elegir una muestra precisa de la población de estudio

La decisión sobre una muestra adecuada depende de varios factores clave.

Primero, usted decide qué parámetros de población desea estimar.
No espere que las estimaciones de una muestra sean exactas. Siempre espere un margen de error al hacer suposiciones basadas en los resultados de una muestra.
Comprender el costo del muestreo nos ayuda a determinar cuán precisas deben ser nuestras estimaciones.
Conoce qué tan variable es la población que quieres medir. No es necesario suponer que se requiere una muestra grande si la población de estudio es grande.
Tenga en cuenta la tasa de respuesta de su población. Una tasa de respuesta del 20% se considera "buena" para un estudio de investigación en línea.

Características del muestreo en la población de estudio

El muestreo es un mecanismo para recopilar datos sin encuestar a toda la población objetivo.
La población de estudio es la unidad completa de personas que considera para su investigación. Una muestra es un subconjunto de este grupo que representa a la población.
El muestreo reduce la fatiga de la encuesta, ya que se utiliza para evitar que los encuestadores realicen demasiadas encuestas, lo que aumenta las tasas de respuesta.
Además, es mucho más económico y ahorra más tiempo que medir todo el grupo.
El seguimiento de los patrones de tasa de respuesta de diferentes grupos ayudará a determinar cuántos encuestados seleccionar.
El estudio no se limita solo a la parte seleccionada, sino que se aplica a toda la población objetivo.

Técnicas de muestreo para su población de estudio

Ahora que comprende que no puede encuestar a toda la población de estudio debido a varios factores, debe adoptar una de las metodologías de selección de muestras que mejor se adapte a su estudio de investigación.

En términos generales, se pueden aplicar dos metodologías: muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico.

Técnicas de muestreo: muestreo probabilístico

Este método se utiliza para seleccionar objetos de muestra de una población basada en la teoría de la probabilidad. Todos están incluidos en la muestra y tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados. No hay sesgo en este tipo de muestra. Toda persona de la población tiene la oportunidad de ser parte de la investigación.

El muestreo probabilístico se puede clasificar en cuatro tipos:

Muestreo aleatorio simple: el muestreo aleatorio simple es la forma más fácil de seleccionar una muestra. Aquí, cada miembro tiene la misma oportunidad de ser parte de la muestra. Los objetos de esta muestra se eligen al azar y cada miembro tiene exactamente la misma probabilidad de ser elegido.
Muestreo por conglomerados: El muestreo por conglomerados es un método en el que los encuestados se agrupan en conglomerados. Estos grupos se pueden definir en función de la edad, el sexo, la ubicación y los parámetros demográficos.
Muestreo sistemático: en el muestreo sistemático, los individuos se eligen a intervalos iguales de la población. Se selecciona un punto de partida y luego se eligen los encuestados en intervalos de muestra predefinidos.
Muestreo estratificado: El muestreo aleatorio estratificado es un proceso de dividir a los encuestados en parámetros distintos pero predefinidos. En este método, los encuestados no se superponen sino que colectivamente representan a toda la población.
Técnicas de muestreo: Muestreo no probabilístico

El método de muestreo no probabilístico utiliza la preferencia del investigador en cuanto a la selección de la muestra. Este método de muestreo se deriva principalmente de la capacidad del investigador para acceder a esta muestra. Aquí los miembros de la población no tienen las mismas oportunidades de ser parte de la muestra.

El muestreo no probabilístico se puede clasificar en cuatro tipos distintos:

Muestreo por conveniencia: como su nombre lo indica, el muestreo por conveniencia representa la conveniencia con la que el investigador puede llegar al encuestado. Los investigadores no tienen autoridad para seleccionar las muestras y lo hacen únicamente por razones de proximidad y no de representatividad.
Muestreo deliberado, crítico o de juicio: en este tipo de muestreo, el investigador juzga y desarrolla su muestra sobre la naturaleza del estudio y la comprensión de su público objetivo. Solo se seleccionan las personas que cumplen con los criterios de investigación y el objetivo final.
Muestreo de bola de nieve: a medida que una bola de nieve se acelera, acumula más nieve a su alrededor. De manera similar, con el muestreo de bola de nieve, los encuestados tienen la tarea de proporcionar referencias o reclutar muestras para el estudio una vez que finaliza su participación.
Muestreo por cuotas: el muestreo por cuotas es un método en el que el investigador tiene el privilegio de seleccionar una muestra en función de sus estratos. En este método, dos personas no pueden existir en dos condiciones diferentes.

Ventajas y desventajas del muestreo en una población de estudio

En la mayoría de los casos, de la población total del estudio, las percepciones solo pueden obtenerse de muestras predefinidas. Esto viene con sus propias ventajas y desventajas. Algunos de ellos se enumeran a continuación.

Ventajas

Alta precisión: baja probabilidad de errores (si se muestrea bien)
Económicamente factible por naturaleza, altamente confiable
Alto índice de aptitud para diferentes encuestas Toma menos tiempo en comparación con encuestar a toda la población Despliegue de recursos reducido
Las propiedades integrales y con uso intensivo de datos se aplican a una población más amplia. Ideal cuando la población de estudio es amplia.

Desventajas

Muestras insuficientes
Posibilidad de sesgo
Problemas de precisión (si el muestreo es deficiente)
Dificultad para obtener la muestra típica
Falta de fuentes de calidad.
Posibilidad de cometer errores.

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