Por qué es necesario identificar una población para la investigación estadística

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Por Deborah J. Rumsey

Para virtualmente cualquier estudio estadístico de una población, usted tiene que centrar su atención en un grupo particular de individuos (por ejemplo, un grupo de personas, ciudades, animales, especímenes de rocas, resultados de exámenes, etc.). Por ejemplo:

  • ¿Qué piensan los estadounidenses de la política exterior del presidente?
  • ¿Qué porcentaje de las cosechas plantadas en Wisconsin destruyeron los ciervos el año pasado?
  • ¿Cuál es el pronóstico para las pacientes con cáncer de mama que toman un nuevo medicamento experimental?
  • ¿Qué porcentaje de todas las cajas de cereales se llenan según las especificaciones?

En cada uno de estos ejemplos se plantea una pregunta. Y en cada caso, usted puede identificar un grupo específico de individuos que están siendo estudiados: el pueblo estadounidense, todos los cultivos plantados en Wisconsin, todas las pacientes con cáncer de mama y todas las cajas de cereales que se están llenando, respectivamente. El grupo de individuos que usted quiere estudiar para responder a su pregunta de investigación se llama población. Sin embargo, las poblaciones pueden ser difíciles de definir. En un buen estudio, los investigadores definen la población muy claramente, mientras que en un mal estudio, la población está mal definida.

La cuestión de si los bebés duermen mejor con música es un buen ejemplo de lo difícil que puede ser definir la población. ¿Cómo definirías exactamente a un bebé? ¿Menos de tres meses? ¿Menos de un año? ¿Y quiere estudiar a los bebés sólo en los Estados Unidos, o a todos los bebés en todo el mundo? Los resultados pueden ser diferentes para los bebés más grandes y más pequeños, para los bebés americanos frente a los europeos frente a los africanos, y así sucesivamente.

Muchas veces, los investigadores quieren estudiar y sacar conclusiones sobre una población amplia, pero al final – para ahorrar tiempo, dinero o simplemente porque no saben nada mejor – estudian sólo una población estrechamente definida. Ese atajo puede llevar a grandes problemas cuando se sacan conclusiones. Por ejemplo, supongamos que un profesor universitario desea estudiar cómo los anuncios de televisión persuaden a los consumidores a comprar productos. Su estudio se basa en un grupo de sus propios estudiantes que participaron para obtener cinco puntos de crédito extra. Este grupo de prueba puede ser conveniente, pero sus resultados no pueden generalizarse a ninguna población más allá de sus propios estudiantes, porque ninguna otra población estaba representada en su estudio.

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