Los encuestados del estudio

Los respondentes son las personas específicas (o unidades) que realmente aportan datos a su estudio, es decir, el subconjunto de la población objetivo de la cual se recopilan mediciones, respuestas u observaciones. La población objetivo define a quién se pretende generalizar; el marco muestral indica a quiénes se puede acceder de forma realista; los respondentes son aquellos que finalmente participan. Utilice “respondentes” para estudios basados en encuestas y cuestionarios; utilice “participantes” cuando las personas desempeñen un papel activo (p. ej., entrevistas, experimentos), aunque siga aclarando quién contribuye con datos y cómo.

Esta subsección pertenece a tus Métodos/Capítulo 3 porque ancla el rigor y la replicabilidad: explica quién proporcionó los datos, por qué eran apropiados y cómo fueron accedidos. Una descripción sólida alinea la muestra con las preguntas de investigación, establece criterios de inclusión/exclusión, anticipa sesgos y garantiza claridad ética. Si se hace bien, respalda la validez (interna y externa), la viabilidad (acceso y reclutamiento) y la credibilidad (selección y justificación transparentes) para que los lectores puedan juzgar si los hallazgos se generalizan más allá de tu muestra.

Los encuestados son las personas (o unidades) que realmente suministran datos a su estudio, —el subconjunto que completa sus instrumentos o aporta observaciones. Como señala una guía de métodos, “en la investigación, una población es el grupo completo sobre el que quieres sacar conclusiones, mientras que la muestra es el grupo más pequeño de individuos de los que realmente recolectas datos” Diseño de la investigación: Definiendo. Utilice a los encuestados para diseños basados en encuestas y cuestionarios; reserve a los participantes para diseños cualitativos o interactivos, donde las personas participan de forma más activa en la generación de datos Participantes y Encuestados.

Esta subsección pertenece a Métodos/Capítulo 3 para documentar quién proporcionó los datos, por qué eran apropiados y cómo se accedió a los datos. Informe quiénes son y sus datos demográficos clave, porque los lectores evalúan la adecuación a la pregunta y los sesgos potenciales a partir de esta descripción Encuestados con Muestreo. Indique los criterios de inclusión y exclusión para demostrar relevancia y salvaguardar la validez Pasos en la Formulación. Alinee su enfoque de muestreo con el diseño: el muestreo probabilístico (selección aleatoria) es típico en estudios cuantitativos y respalda la representatividad, mientras que los enfoques de muestreo no probabilísticos son más fáciles de implementar pero conllevan un mayor riesgo de sesgo Diseño de la investigación: Definiendo. Un método claramente justificado fortalece la credibilidad y la generalización de sus hallazgos Pasos en la formulación.

Defina la población objetivo con precisión — quién, dónde y cuándo —, y luego distínguela del grupo más pequeño que realmente proporcionará datos (la muestra). Una declaración clara, como «todos los estudiantes de undécimo grado matriculados en escuelas públicas de la ciudad X durante el año escolar 2024–2025», establece el alcance y ancla la generalización, al tiempo que recuerda a los lectores que solo un subconjunto será medido Diseño de la investigación: DefiniciónEscritura de la investigación.

Especifique la unidad de análisis (individuos, clases, clínicas) y el entorno del estudio para mantener el diseño coherente con las preguntas de investigación Escritura de la investigación.

Indique los criterios de inclusión y exclusión para garantizar la relevancia y reducir el ruido (p. ej., estado de inscripción, permanencia, capacidad lingüística), y justifique brevemente cada criterio para proteger la validez Pasos en la formulación.

Identifique el marco muestral — la lista accesible o fuente desde la cual se extraerán los casos (registros, listados, plataformas) — y observe sus límites de cobertura, ya que las lagunas del marco pueden sesgar quién entra en su muestra Diseño de la investigación: Definición.

Su marco y criterios deben anticipar la estrategia de muestreo: los métodos probabilísticos (selección aleatoria) ayudan a la representatividad en estudios cuantitativos, mientras que los enfoques no probabilísticos son más fáciles de implementar, pero conllevan un mayor riesgo de sesgo Diseño de la investigación: DefiniciónPasos para la formulación.

Empareja (o alinea) tu técnica de muestreo con el diseño de investigación: los métodos probabilísticos apoyan la representatividad en estudios cuantitativos, mientras que los métodos no probabilísticos son más fáciles de implementar pero conllevan un mayor riesgo de sesgo Diseño de investigación: DefiniendoEscritura de la investigación. Un método de muestreo es la técnica utilizada para seleccionar una muestra que represente al grupo en su conjunto, así que defínelo con claridad y justifica por qué encaja con tu pregunta y marco Encuestados y Muestreo. Por ejemplo, en el muestreo aleatorio simple cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de selección, lo que ayuda a frenar el sesgo de selección cuando existe un buen marco Encuestados con Muestreo. Las opciones no probabilísticas (p. ej., muestreo intencional) priorizan la relevancia sobre el alcance de la inferencia; declara explícitamente las compensaciones Diseño de investigación: Definiendo.

Asegura tu elección con detalles concretos. Un muestreo intencional podría apuntar a “seleccionar 10 estudiantes de 12.º PM” que cumplan criterios definidos; explica por qué estos casos son ricos en información para tus objetivos Encuestados y Muestreo. Si la población es pequeña y accesible (≤100), el muestreo universal—invitar a todos los miembros (p. ej., “20 de 20 docentes”)—puede eliminar el sesgo de selección dentro del marco Encuestados y Muestreo. Describe los pasos de selección (marco, aleatorización o criterios, invitaciones) y proporciona una breve justificación que relacione el método con la generalizabilidad o profundidad, ya que un método de muestreo bien justificado fortalece la credibilidad de los hallazgos Pasos en la Formulación.

Justificar el tamaño de la muestra equilibrando múltiples consideraciones—rara vez hay un único factor decisivo; los objetivos del estudio, el tamaño y la diversidad de la población, las variables y las restricciones interactúan How to Determine. El muestreo probabilístico puede sostener muestras más pequeñas para la misma calidad de inferencia en comparación con muchos diseños no probabilísticos, porque la selección al azar favorece la representatividad How to DetermineResearch Design: Defining. Cuando los marcos son robustos y es factible el muestreo aleatorio simple, las probabilidades iguales de selección reducen el sesgo de selección y aclaran las afirmaciones de generalización Respondents with SamplingResearch Design: Defining.

Utilice reglas defensibles: para encuestas sin análisis de potencia, la fórmula de Slovin n = N / (1 + N e²) puede establecer una línea de base vinculada a la tolerancia al error, si bien reconociendo su simplicidad Respondents with Sampling. Alinee las reglas empíricas con el diseño: para modelos de ecuaciones estructurales, muchos apuntan a aproximadamente 150 como mínimo, además de aproximadamente 15 casos por cada variable observada adicional, escalando con la complejidad del modelo How to Determine. Indique la no respuesta esperada y la deserción y ajuste la captación en consecuencia; luego informe la muestra obtenida y sus implicaciones para el sesgo y la precisión. Una justificación transparente, alineada con el método, fortalece la credibilidad y el alcance de la inferencia Steps in FormulatingResearch Design: Defining.

Comience con una estructura clara que muestre quién proporcionó los datos y por qué encajan con sus objetivos. Comience declarando la población y el entorno, luego defina a los encuestados mediante criterios de inclusión/exclusión y el marco de muestreo accesible; esto aclara el alcance y las posibles lagunas de cobertura Diseño de investigación: DefiniciónEscribiendo la investigaciónPasos para la formulación. Nombre y justifique la técnica de muestreo (probabilidad vs no probabilidad) y explique cómo se seleccionan los casos en la práctica; explique el método de forma clara para mostrar cómo representa al grupo Diseño de investigación: DefiniciónEncuestados y Muestreo. Concluya con el tamaño de muestra y la justificación (razonamiento multifactorial o una regla simple como Slovin), además de los pasos de reclutamiento y el marco temporal; informe la muestra obtenida, la tasa de respuesta y las características demográficas clave para apoyar la evaluación del sesgo y la adecuación Cómo DeterminarEncuestados con Muestreo.

Frase modelo que puede adaptar: “La población objetivo comprende a todos los estudiantes de 11.º grado en la Ciudad X durante el año escolar 2024–2025, mientras que los encuestados son aquellos muestreados de la lista de inscripción de la división” Diseño de investigación: Definición. “Los criterios de inclusión fueron estar actualmente matriculado y tener entre 15 y 17 años; los criterios de exclusión incluyeron estatus de transferencia o consentimiento incompleto” Pasos para la formulación. “Se utilizó muestreo aleatorio simple a partir del listado oficial; cada estudiante tenía la misma probabilidad de ser seleccionado” Encuestados con Muestreo. “El tamaño de muestra previsto se calculó con n = N/(1 + Ne²) con e = 0.05; se previeron ajustes por una no respuesta del 20%” Encuestados con MuestreoCómo Determinar. Para diseños cualitativos o dirigidos: “El muestreo intencional seleccionó 10 casos con alto contenido informativo que cumplen ; el reclutamiento se llevó a cabo mediante referencias de asesores durante cuatro semanas” Encuestados y Muestreo. Cierre con un perfil demográfico conciso y la tasa de respuesta para completar el cuadro Encuestados con Muestreo.

La protección de los encuestados se centra en el consentimiento informado, la confidencialidad y la inclusión justa. Defina criterios de inclusión y exclusión de antemano para garantizar relevancia y reducir la carga indebida o el riesgo para las personas no elegibles Steps in.... Use terminología precisa—“encuestados” para encuestas estructuradas y “participantes” para roles cualitativos más interactivos—para que las expectativas y el lenguaje de consentimiento coincidan con lo que los colaboradores harán realmente Participa.... Al reportar la muestra, resuma la demografía a nivel agregado y evite identificadores innecesarios, ya que la subsección de encuestados suele presentar porcentajes por categorías en lugar de detalles rastreables Responden....

El reclutamiento debe minimizar la coerción y ser transparente: documente los procedimientos de acceso, el marco de muestreo y la justificación de la selección; un método bien fundamentado respalda la equidad y una inferencia creíble Steps in.... Divulgue su enfoque de muestreo y sus implicaciones—el muestreo no probabilístico suele ser más fácil de implementar, pero conlleva un mayor riesgo de sesgo, que los lectores deben sopesar al interpretar los hallazgos Research.... Las poblaciones pequeñas (p. ej., muestreo universal de todos los miembros) pueden aumentar los riesgos de reidentificación; tenga especial cuidado con la anonimización y la presentación, especialmente cuando N es muy pequeño Responden.... El manejo seguro de datos, la retención limitada y la aprobación ética/IRB (cuando sea necesario) completan un plan de protección defensible.

Plantilla (encuesta cuantitativa): “La población objetivo comprende en durante , mientras que la muestra es el grupo más pequeño del que se recogerán datos; el marco de muestreo es ” Diseño de investigación: Definición. “Los criterios de inclusión fueron ; los criterios de exclusión fueron para garantizar relevancia y proteger la validez” Pasos en la formulación. “Usamos , dando a cada unidad elegible la misma probabilidad de selección” Participantes con muestreo. “El tamaño de muestra planificado se determinó mediante con , inflado para de no respuesta; el reclutamiento se llevó a cabo mediante durante ” Participantes con muestreo. “La muestra alcanzada fue (tasa de respuesta ); las características demográficas clave se resumen como porcentajes por categoría” Participantes con muestreo. Plantilla (entrevistas cualitativas/grupos focales): “Los participantes fueron seleccionados de forma intencional para aportar casos informativos que cumplieran dentro de ; la selección dio prioridad a la profundidad y la relevancia por encima de la representatividad estadística” Participantes y muestreoDiseño de investigación: Definición. “Use ‘participants’ (no ‘respondents’) para roles cualitativos; la terminología debe reflejar la naturaleza del involucramiento” Participantes y encuestados.

Mini muestras que puedes emular: (1) Encuesta simple al azar de estudiantes: “La población son todos los estudiantes de 11.º grado en la Ciudad X (Año Escolar 2024–2025); usando el padrón oficial de matrículas como marco de muestreo, seleccionamos a los estudiantes por muestreo aleatorio simple; cada uno tenía la misma probabilidad de selección; se calculó n con la fórmula de Slovin n = N/(1 + Ne²) con e = 0.05 y se infló un 15% para la no respuesta; informamos el n alcanzado, la tasa de respuesta y los porcentajes demográficos” Participantes con muestreoDiseño de investigación: Definición. (2) Ejemplos de muestreo intencional/completo: “Una muestra intencional de 10 estudiantes de 12.º grado PM que cumplen criterios predefinidos se reclutó para alinear los casos con los objetivos del estudio,” y “Para una población pequeña y accesible, se invitó a todos los 20 docentes de la escuela mediante muestreo universal” Participantes y muestreo. Al elegir entre enfoques probabilísticos y no probabilísticos, indique la compensación: la selección al azar respalda la representatividad para la inferencia cuantitativa, mientras que los métodos no probabilísticos son más fáciles pero implican un mayor riesgo de sesgo" Diseño de investigación: Definición.