Quando os pesquisadores precisam selecionar uma amostra representativa de uma população maior, eles freqüentemente utilizam um método conhecido como seleção aleatória. Nesse processo de seleção, cada membro de um grupo tem uma chance igual de ser escolhido como participante do estudo.
Seleção aleatória vs atribuição aleatória
Como a seleção aleatória difere de uma atribuição aleatória ?
A seleção aleatória refere-se a como a amostra é retirada da população como um todo, enquanto a atribuição aleatória refere-se a como os participantes são então atribuídos aos grupos experimental ou de controle.
É possível ter seleção aleatória e atribuição aleatória em um experimento. Imagine que você use a seleção aleatória para atrair 500 pessoas de uma população para participar do seu estudo. Você então usa uma atribuição aleatória para atribuir 250 de seus participantes a um grupo de controle (o grupo que não recebe o tratamento ou variável independente) e você atribui 250 dos participantes ao grupo experimental (o grupo que recebe o tratamento ou variável independente) .
Por que os pesquisadores utilizam a seleção aleatória? O objetivo é aumentar a generalização dos resultados. Ao desenhar uma amostra aleatória de uma população maior, o objetivo é que a amostra seja representativa do grupo maior e menos provável de ser sujeita a viés.
O que você deve saber sobre seleção aleatória em pesquisa
Imagine que um pesquisador esteja selecionando pessoas para participar de um estudo. A fim de escolher os participantes, eles podem escolher pessoas usando uma técnica que é o equivalente estatístico de um sorteio. Eles podem começar usando a seleção aleatória para escolher regiões geográficas das quais atrair participantes.
Eles podem então usar o mesmo processo de seleção para escolher cidades, vizinhanças, domicílios, faixas etárias e participantes individuais.
Outra coisa importante a lembrar é que amostras maiores tendem a ser mais representativas, porque mesmo a seleção aleatória pode levar a uma amostra parcial ou limitada se o tamanho da amostra for pequeno. Quando o tamanho da amostra é pequeno, um participante incomum pode ter uma influência indevida sobre a amostra como um todo. Usar um tamanho de amostra muito maior tende a diluir os efeitos de participantes incomuns de distorcer os resultados.
Fontes:
Elmes, DG, Kantowitz, BH e Roediger, H L. Métodos de Pesquisa em Psicologia. Belmont, CA: Wadsworth; 2012
Hockenbury, DH & Hockenbury, SE (2007). Descobrindo a Psicologia. Nova Iorque: Worth Publishers.