¿Qué es una población de estudio? Características y técnicas de muestreo

¿Cómo defines  a una población de estudio? Una “población de estudio” se define como el grupo que se está considerando para un estudio o razonamiento estadístico. Muchos estudios de investigación requieren grupos específicos para sacar conclusiones y tomar decisiones basadas en sus resultados. Este grupo de interés se conoce como una muestra. El método utilizado para seleccionar a los encuestados se conoce como muestreo.

Por ejemplo, si estás interesado en el tiempo promedio que una persona entre los 30 y 35 años de edad tarda en recuperarse de cierta dolencia después de consumir cierto tipo de medicamento, la población de estudio serán todas las personas entre los 30 y 35 años de edad con esa dolencia que usan este medicamento.

La población de estudio no se limita a la población humana solamente. Es un conjunto de aspectos que tienen algo en común.  Pueden ser objetos, animales, medidas, etc. que tengan muchas características dentro de un grupo.

Por ejemplo, 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 a toda la población sobre la que desea sacar conclusiones.

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¿Cómo establecer una población de estudio?

El muestreo es una técnica poderosa para recolectar opiniones de una amplia gama de personas, elegidas de un grupo en particular, con el esfuerzo de conocer más acerca de todo un grupo en general.

Para que cualquier estudio de investigación sea efectivo, es necesario seleccionar la población de estudio que sea verdaderamente representativa de toda la población. Antes de comenzar su estudio, la población objetivo debe ser identificada y acordada. Seleccionando y conociendo su muestra con suficiente antelación, se eliminará en gran medida cualquier retroalimentación que se considere inútil para el estudio.

Si el objetivo de tu encuesta es 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 adapten a sus necesidades y que usarán el producto/servicio.

Sería muy costoso y lento recolectar datos de toda la población de tu mercado objetivo. Mediante un muestreo preciso de su población de estudio, es posible construir una imagen real del mercado objetivo utilizando las tendencias de los resultados.

Te invito a que leas el siguiente artículo: Mejora tu muestreo siguiendo estos consejos.

 

Elección de una muestra precisa entre la población de estudio

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

  • En primer lugar, decide qué parámetros de población desea estimar.
  • No esperes que las estimaciones tomadas de una muestra sean exactas. Siempre espera un margen de error al hacer suposiciones basadas en los resultados de una muestra.
  • Entender el costo del muestreo nos ayuda a determinar cuán precisas deben ser nuestras estimaciones.
  • Conoce qué tan variable es la población que deseas medir. No es necesario asumir que se requiere una muestra grande si la población de estudio es grande.
  • Ten en cuenta la tasa de respuesta de tu población. Una tasa de respuesta del 20% se considera “buena” para un estudio de investigación en línea.

 

Te compartimos 10 formas de aumentar la tasa de respuesta de encuestas online.

 

Características del muestreo en la población de estudio

  • El muestreo constituye un mecanismo para recopilar datos sin realizar encuestas a toda la población objetivo.
  • La población de estudio es la unidad completa de personas que consideras para tu 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, aumentando así las tasas de respuesta.
  • Además, es mucho más barato y ahorra más tiempo que medir el grupo completo.
  • El seguimiento de los patrones de las tasas de respuesta de los diferentes grupos ayudará a determinar cuántos encuestados seleccionar.
  • El estudio no sólo se limita a la parte seleccionada, sino que se aplica a toda la población objetivo.

Técnicas de muestreo para tu población de estudio

Ahora que entiendes que no puedes encuestar a toda la población de estudio debido a varios factores, debes adoptar una de las metodologías de selección de muestra que mejor se adapte a tu estudio de investigación. En términos generales, hay dos metodologías que se pueden aplicar: Muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico.

Técnicas de muestreo: Muestreo de probabilidad

Este es un método en la que se seleccionan los objetos de la muestra de una población basada en la teoría de la probabilidad. Todos están incluidos en la muestra, y todos tienen las mismas oportunidades de ser seleccionados. No hay sesgo alguno en este tipo de muestra. Cada persona en la población tiene la oportunidad de ser parte de la investigación.

El muestreo probabilístico puede ser categorizado en 4 tipos:

Muestreo aleatorio simple: El muestreo aleatorio simple es la forma más sencilla de seleccionar una muestra. Aquí, cada miembro tiene las mismas posibilidades de formar parte de la muestra. Los objetos de esta muestra son elegidos 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 pueden definirse sobre la base de parámetros demográficos como la edad, el sexo, la ubicación, etc.

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 seleccionan los encuestados en intervalos de muestra predefinidos.

Muestreo estratificado: El muestreo aleatorio estratificado es un proceso de división de los encuestados en parámetros distintivos pero predefinidos. En este método, los encuestados no se superponen, sino que representan colectivamente a toda la población.

Técnicas de muestreo: Muestreo no probabilístico

El método de muestreo no probabilístico utiliza la preferencia del investigador con respecto a la selección de una 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 formar parte de la muestra.

El muestreo no probabilístico puede clasificarse además en cuatro tipos distintos:

Muestreo de conveniencia: Como su nombre lo indica, el muestreo de conveniencia representa la conveniencia con la que el investigador puede llegar al encuestado. Los investigadores no tienen la autoridad para seleccionar las muestras y se realizan únicamente por motivos de proximidad y no representatividad.

Muestreo deliberado, crítico o por 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. Sólo se seleccionan las personas que se ajustan a los criterios de investigación y al objetivo final.

Muestreo de bolas de nieve: A medida que una bola de nieve se acelera, acumula más nieve alrededor de sí misma. 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 terminan su participación en el.

Muestreo por cuotas: El muestreo por cuotas en 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 bajo dos condiciones diferentes.

Ventajas y desventajas del muestreo en una población de estudio

En la mayoría de los casos, del total de la población de estudio, sólo se pueden obtener las percepciones a partir de muestras predefinidas. Esto viene con sus propias ventajas y desventajas. A continuación se enumeran algunas de ellas.

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Ventajas Desventajas
Muy preciso – baja probabilidad de errores (si se muestrea bien) Insuficiencia de las muestras
Económicamente viable por naturaleza Posibilidades de sesgo
Altamente fiable Problemas de precisión (si el muestreo es deficiente)
Elevada relación de aptitud con respecto a las diferentes encuestas Dificultad para obtener la muestra típica
Toma menos tiempo en comparación con encuestar a toda la población Ausencia de fuentes de calidad
Reducción del despliegue de recursos Posibilidades de cometer los errores
Datos intensivos y exhaustivos
Se aplican propiedades a una población más amplia
Ideal cuando la población de estudio es muy grande

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