Leemos y escuchamos sobre los resultados de la investigación con tanta frecuencia que a veces podemos pasar por alto la necesidad de hacer preguntas importantes sobre de dónde provienen los participantes de la investigación y cómo se identifican para su inclusión. Es fácil enfocarnos solo en los hallazgos cuando estamos ocupados y cuando lo realmente interesante está en las conclusiones de un estudio, no en sus procedimientos. Pero ahora que tienes cierta familiaridad con la variedad de procedimientos para seleccionar a los participantes del estudio, estás equipado para hacer algunas preguntas muy importantes sobre los hallazgos que lees y para ser un consumidor más responsable de la investigación.
¿Quién muestreó, cómo y con qué propósito?
¿Alguna vez has participado en la investigación de alguien? Si alguna vez has tomado una clase introductoria de psicología o sociología en una universidad grande, probablemente esa sea una pregunta tonta de hacer. Los investigadores de ciencias sociales en los campus universitarios tienen un lujo que los investigadores de otros lugares no pueden compartir: tienen acceso a un montón de (presumiblemente) conejillos de indias humanos dispuestos y capaces. Pero ese lujo tiene un costo: representatividad de muestra. Un estudio de las principales revistas académicas en psicología encontró que más de dos tercios (68%) de los participantes en estudios publicados por esas revistas se basaron en muestras extraídas en Estados Unidos (Arnett, 2008). Además, el estudio encontró que dos tercios del trabajo derivado de muestras estadounidenses publicadas en el Journal of Personality and Social Psychology se basaron en muestras compuestas íntegramente por estudiantes universitarios estadounidenses que cursaban cursos de psicología.
Estos hallazgos ciertamente plantean la pregunta: ¿Qué aprendemos realmente de los estudios científicos sociales y sobre quién lo aprendemos? Esa es exactamente la preocupación planteada por Joseph Henrich y sus colegas (Henrich, Heine, & Norenzayan, 2010), autores del artículo “¿La gente más extraña del mundo?” En su pieza, Henrich y sus colegas señalan que los científicos del comportamiento suelen hacer afirmaciones amplias sobre la naturaleza humana basadas en muestras extraídas solo de sociedades WIRD (occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas), y a menudo basadas en muestras aún más estrechas, como es el caso de muchos estudios apoyándose en muestras extraídas de aulas universitarias. Resulta que muchos hallazgos sólidos sobre la naturaleza del comportamiento humano cuando se trata de equidad, cooperación, percepción visual, confianza y otros comportamientos se basan en estudios que excluyeron a participantes de fuera de Estados Unidos y a veces excluyeron a cualquier persona fuera del aula universitaria (Begley, 2010). Esto ciertamente plantea preguntas sobre lo que realmente sabemos sobre el comportamiento humano en oposición al comportamiento de los residentes en Estados Unidos o de los estudiantes universitarios estadounidenses. Por supuesto, no todos los hallazgos de la investigación se basan en muestras de gente extraña como estudiantes universitarios. Pero aún así, nos correspondería prestar atención a la población en la que se basan los estudios y las afirmaciones que se están haciendo sobre a quién se aplican esos estudios.
En la discusión anterior, la preocupación es que los investigadores hagan afirmaciones sobre poblaciones distintas a aquellas de las que se extrajeron sus muestras. Una preocupación potencial relacionada, pero ligeramente diferente, es el sesgo de muestreo. El sesgo en el muestreo ocurre cuando los elementos seleccionados para su inclusión en un estudio no representan la mayor población de la que fueron extraídos. Por ejemplo, si tuvieras que probar a las personas que ingresan al edificio de trabajo social en el campus durante cada día de la semana, tu muestra incluiría demasiadas carreras de trabajo social y no suficientes carreras de trabajo no social. Además, excluirías completamente a los estudiantes de posgrado cuyas clases son de noche. El sesgo puede ser introducido por el método de muestreo utilizado o por sesgo consciente o inconsciente introducido por el investigador (Rubin & Babbie, 2017). Un investigador podría seleccionar personas que “parecen buenos participantes de investigación”, en el proceso transfiriendo sus sesgos inconscientes a su muestra.
Otra cosa a tener en cuenta es que solo porque una muestra puede ser representativa en todos los aspectos que un investigador considere relevantes, puede haber aspectos que sean relevantes que no se le ocurrieron a la investigadora cuando estaba dibujando su muestra. Podría no pensar que el teléfono de una persona tendría mucho que ver con sus preferencias de voto, por ejemplo. Pero si los encuestadores que hacían predicciones sobre los resultados de las elecciones presidenciales de 2008 no hubieran tenido cuidado de incluir en sus encuestas a hogares de teléfonos celulares y fijos, es posible que sus predicciones hubieran subestimado la ventaja de Barack Obama sobre John McCain porque Obama era mucho más popular entre los usuarios solo celulares que McCain (Keeter, Dimock, & Christian, 2008).
Entonces, ¿cómo sabemos cuándo podemos contar con resultados que nos están reportando? Si bien puede que no haya reglas mágicas o siempre verdaderas que podamos aplicar, hay un par de cosas que podemos tener en cuenta al leer las afirmaciones que hacen los investigadores sobre sus hallazgos.
Primero, recuerde que la calidad de la muestra está determinada únicamente por la muestra realmente obtenida, no por el método de muestreo en sí. Un investigador puede proponerse administrar una encuesta a una muestra representativa empleando correctamente una técnica de selección aleatoria, pero si solo un puñado de las personas muestreadas realmente responden a la encuesta, la investigadora tendrá que tener mucho cuidado con las afirmaciones que pueda hacer sobre los hallazgos de su encuesta.
Otra cosa a tener en cuenta, como lo demostró la discusión anterior, es que los investigadores pueden sentirse atraídos a hablar sobre las implicaciones de sus hallazgos como si se aplicaran a algún grupo que no sea la población realmente muestreada. Aunque esta tendencia suele ser bastante inocente y no proviene de un lugar de malicia, es una forma demasiado tentadora de hablar de hallazgos; como consumidores de esos hallazgos, es nuestra responsabilidad estar atentos a este tipo de cebo y cambio (probablemente involuntarios).
Por último, hay que tener en cuenta que una muestra que permita comparaciones de conceptos o variables teóricamente importantes es ciertamente mejor que una que no permita tales comparaciones. En un estudio basado en una muestra no representativa, por ejemplo, podemos aprender sobre la fuerza de nuestras teorías sociales comparando aspectos relevantes de los procesos sociales. Hablamos de esto como prueba teórica en el Capítulo 7.
En su esencia, las preguntas sobre la calidad de la muestra deben abordar quién ha sido muestreado, cómo se muestrearon y para qué propósito fueron muestreadas. Ser capaz de responder esas preguntas te ayudará a entender mejor, y leer más responsablemente, los resultados de la investigación.
Conclusiones clave
- En ocasiones, los investigadores pueden hacer afirmaciones sobre poblaciones distintas de aquellas de las que se extrajeron sus muestras; otras veces pueden hacer afirmaciones sobre una población a partir de una muestra que no es representativa. Como consumidores de investigación, debemos estar atentos a ambas posibilidades.
- Los hallazgos de un investigador no necesitan ser generalizables para ser valiosos; muestras que permitan comparar conceptos o variables teóricamente importantes pueden producir hallazgos que contribuyan a nuestras teorías sociales y nuestra comprensión de los procesos sociales.
Glosario
- Sesgo- en el muestreo, cuando los elementos seleccionados para su inclusión en un estudio no representan la mayor población de la que fueron extraídos debido al método de muestreo o procesos de pensamiento del investigador
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