¿Revisaste un sitio de blog nuevo hoy, o pruebas un nuevo alimento o enciendes un programa de TV diferente del que has visto antes?

Introducción

¿Revisaste un sitio de blog nuevo hoy, o pruebas un nuevo alimento o enciendes un programa de TV diferente del que has visto antes? Si es así, has estado tomando muestras. El muestreo es parte de nuestra vida cotidiana. Con frecuencia, las decisiones en la vida se toman con un muestreo limitado de todas las opciones disponibles. Si está pensando en comprar hoy ropa nueva, ¿planea probar todas las prendas en la tienda antes de comprar un artículo? Probablemente no, o la tienda cerraría antes de tomar su decisión.

Los investigadores también toman decisiones basadas en datos de muestras. Sin embargo, las consecuencias de basar las decisiones en muestras inadecuadas pueden ser mucho más serias para el investigador que para el comprador. Si eligió el tamaño incorrecto o cambió de opinión sobre el estilo de los zapatos que compró, generalmente se le permite cambiar los zapatos o recuperar su dinero. El investigador no puede cambiar una decisión sobre la selección de una muestra para un estudio una vez que se ha elegido la muestra. Por supuesto, la opción más segura sería estudiar poblaciones totales. Del mismo modo que es poco probable que usted compre toda una "población" de zapatos, los investigadores rara vez estudian poblaciones enteras. Por lo tanto, la comprensión de los medios para seleccionar muestras para estudios de investigación es importante para los investigadores en enfermería.

Población

Una población, como se menciona en el Capítulo 3, es un conjunto completo de personas u objetos que poseen alguna característica común de interés para el investigador. La investigación cuantitativa está muy interesada en las poblaciones. La investigación cualitativa se centra más en los individuos, ellos mismos. Este capítulo se centra en obtener una muestra para un estudio cuantitativo. El objetivo del muestreo en la investigación cuantitativa es poder hacer generalizaciones sobre la población de la que se extrajo la muestra.

La población de un estudio se compone de dos grupos: la población objetivo y la población accesible. Como se mencionó en el Capítulo 3, la población objetivo está compuesta por todo el grupo de personas u objetos a los que el investigador desea generalizar los hallazgos de un estudio. La población objetivo consiste en personas o cosas que cumplen con el conjunto de criterios designados de interés para el investigador. Ejemplos de poblaciones objetivo pueden ser todas las personas que están institucionalizadas para problemas psiquiátricos en un estado o todos los cuadros de clínicas de niños sanos para el año 2010. Debido a que la probabilidad de poder obtener una lista de estas poblaciones es bastante baja, el investigador generalmente muestras de un grupo disponible, llamado población accesible o población de estudio. La necesidad de identificar la población accesible es bastante importante para los investigadores de enfermería. Al identificar claramente el grupo del que se eligió la muestra del estudio, el investigador permite a los lectores de un informe de investigación llegar a sus propias conclusiones sobre la generalización de los hallazgos del estudio. Las conclusiones de un estudio de investigación se basan en datos obtenidos de la población accesible, y las inferencias estadísticas (ver Capítulo 15) deben hacerse solo al grupo del cual la muestra fue seleccionada al azar.

Muestras

Aunque los investigadores siempre están interesados ​​en las poblaciones, generalmente no se utiliza una población completa en un estudio de investigación. El investigador probablemente no puede obtener acceso a una población de posibles participantes en la investigación. Además, la precisión obtenida cuando se incluyen todos los miembros a menudo no vale la pena el tiempo y dinero involucrados. En la mayoría de los estudios de investigación de enfermería, se selecciona una muestra o un subconjunto de la población para representar a la población. Cuando se elige una muestra de forma adecuada, el investigador puede realizar afirmaciones sobre la población basándose únicamente en los datos de la muestra. El método de selección y el tamaño de la muestra determinan qué tan representativa es una muestra de la población.

Un solo miembro de una población se llama elemento. Los términos miembro de población y elemento de población a menudo se usan indistintamente. Los elementos, o miembros de una población, se seleccionan de un marco de muestreo, que es una lista de todos los elementos de una población. A veces, listas de poblaciones, tales como listas de miembros, hojas de censo de pacientes del hospital y listas de estadísticas vitales están disponibles. Sin embargo, puede ser necesario que el investigador prepare el marco de muestreo al enumerar a todos los miembros de la población accesible. Esta puede ser una tarea que consume mucho tiempo. Por ejemplo, puede examinar un grupo grande de cuadros y hacer una lista de todos los pacientes que fueron admitidos para su segundo procedimiento quirúrgico mayor en los últimos 2 años.

Aunque el examen de cada miembro de una población en general produciría datos más precisos, ocasionalmente los datos obtenidos de una muestra son más exactos. Por ejemplo, en estudios de encuestas a gran escala en los que se debe capacitar a muchos entrevistadores, la calidad de las entrevistas sería difícil de controlar, y un pequeño número de entrevistas realizadas por un grupo de entrevistadores bien capacitados podría producir datos más precisos que sería producido por un gran grupo de entrevistadores. Además, cuando los recursos se diluyen, puede resultar un estudio débil.

Tipos de métodos de muestreo

Introducción

Las muestras se eligen a través de dos tipos de procedimientos de muestreo: probabilidad y no probabilidad. Los diversos tipos de métodos de muestreo de probabilidad y no de probabilidad se discuten a continuación.

Métodos de muestreo de probabilidad

El muestreo de probabilidad, o muestreo aleatorio, implica el uso de un proceso de selección aleatorio para obtener una muestra de miembros o elementos de una población. El objetivo del muestreo probabilístico es obtener elementos representativos de las poblaciones.

El término aleatorio puede ser confuso para el investigador principiante. La definición del diccionario de esta palabra sugiere que algo ocurre al azar o sin dirección. ¡El muestreo aleatorio, sin embargo, es cualquier cosa menos fortuito! Es un proceso muy sistemático y científico. El investigador puede especificar la posibilidad de que se seleccione un elemento de la población para la muestra. Cada elemento de la población tiene una probabilidad o probabilidad conocida de ser seleccionado para la muestra. Las selecciones son independientes entre sí, y el sesgo del investigador no entra en la selección de la muestra.

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