Muestras aleatorias en estudios de investigación

El término "muestra aleatoria" aparece mucho cuando se lee sobre investigaciones médicas. Comprender este término puede ayudarlo a interpretar los estudios de salud que encuentra en las noticias y comprender mejor cómo pueden aplicarse o no a usted.

En pocas palabras, una muestra aleatoria es un subconjunto de individuos seleccionados al azar por los investigadores para representar a un grupo completo. El objetivo es obtener una muestra de personas que sea representativa de la población en general.

Por ejemplo, si los investigadores estuvieran interesados ​​en aprender sobre el consumo de alcohol entre estudiantes universitarios en los Estados Unidos, la población más grande (en otras palabras, el "grupo de interés") estaría compuesta por todos los niños de cada colegio y universidad del país. país. Sería prácticamente imposible entrevistar a todas y cada una de estas personas para saber si beben, qué tipos de alcohol beben, con qué frecuencia, en qué circunstancias, en qué cantidad (una cerveza o dos por semana versus suficiente para intoxicarse cada fin de semana), etc. En lugar de emprender una tarea tan gigantesca, los científicos reunirán una muestra aleatoria de estudiantes universitarios para representar la población total de estudiantes universitarios.

Cómo los investigadores crean muestras aleatorias

El muestreo aleatorio puede resultar costoso y llevar mucho tiempo. Sin embargo, este enfoque de recopilación de datos para la investigación brinda la mejor oportunidad de reunir una muestra imparcial que sea verdaderamente representativa de todo un grupo en su conjunto. 1

Volviendo al estudio imaginario del consumo de alcohol entre estudiantes universitarios, así es como podría funcionar el muestreo aleatorio. Según el Centro Nacional de Estadísticas Educativas (NCES), aproximadamente 19,7 millones de estudiantes estaban matriculados en colegios y universidades de EE. UU. en 2020, las estadísticas más recientes disponibles. 2 Estos 20 millones de individuos representan la población total a estudiar.

Para poder extraer una muestra aleatoria de este grupo, todos los estudiantes deben tener las mismas posibilidades de ser seleccionados. Por ejemplo, los científicos que realicen el estudio necesitarían asegurarse de que la muestra incluya el mismo porcentaje de hombres y mujeres que la población general. Según las estadísticas del NCES, 11,3 millones de la población total de estudiantes universitarios son mujeres y 8,5 millones son hombres. El grupo de muestra tendría que reflejar esta misma proporción de mujeres y hombres.

Además del género, los investigadores también querrían pasar por el mismo proceso para otras características: por ejemplo, raza, origen cultural, año de escuela, estatus socioeconómico, etc., según el propósito específico del estudio. Por ejemplo, si quisieran centrarse en el consumo de alcohol entre los estudiantes asiáticos, crearían una muestra aleatoria formada únicamente por estudiantes asiáticos. Del mismo modo, si el estudio se centrara en cuánto beben los estudiantes durante la semana, crearían un cuestionario u otro método para encontrar solo a los niños que beben entre semana para su investigación.

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