Definición Operacionalizada de Asalto

Introducción

Al realizar investigaciones, es esencial evitar cualquier confusión con respecto a su concepto. Para este propósito, los investigadores se entregan a la conceptualización y operacionalización, identificando la definición exacta del sujeto de investigación y sus variables (Schutt & Bachman, 2010). Por ejemplo, la definición operativa de la palabra asalto puede y debe diferir de cómo lo define el diccionario. El asalto es generalmente un ataque físico a alguien; sin embargo, esta definición es demasiado amplia y puede ser malinterpretada cuando se realiza una investigación criminal.

Discusión

La definición operativa de la palabra asalto puede ampliarse a un intento de asalto o asalto completado para garantizar la claridad y precisión del concepto de la investigación. La definición operacional puede especificar el tipo de agresión, como verbal, sexual o agravada. Las circunstancias del asalto se pueden indicar en la definición operativa, reduciendo el concepto aún más en contraste con el diccionario. Estas circunstancias pueden incluir variables como el tiempo, el lugar, la edad y el género (Schutt & Bachman, 2010). Debido a los factores que se pueden especificar sobre un concepto de investigación como asalto, el resultado de la definición operativa de la palabra está lejos de ser un simple asalto físico. Tales manipulaciones son necesarias para asegurar la mejor comprensión de la investigación posible.

Técnicas de muestreo probabilístico

Las técnicas de muestreo probabilístico son las más útiles y preferidas en la realización de investigaciones cuantitativas. El uso de la selección aleatoria permite a los investigadores definir una muestra representativa no sesgada (Schutt & Bachman, 2010). Sin embargo, a veces, las técnicas de selección aleatoria no son viables debido a las circunstancias del sujeto del estudio. La mayoría de estos casos pertenecen a la categoría de investigación cualitativa y requieren el uso de técnicas de muestreo no probabilísticas. Tales medidas son necesarias para investigar una pequeña porción de una población o realizar un estudio preliminar y exploratorio (Schutt & Bachman, 2010). Por ejemplo, la situación en la que no sería factible utilizar una técnica de muestreo probabilístico es la investigación y la racionalización del comportamiento de los ladrones de bancos. En este caso, hay una falta de una lista de población de ladrones de bancos para seleccionar y definir como una muestra. Además, un estudio de campo centrado en la adquisición de información detallada sobre un grupo específico de la población no siempre puede utilizar técnicas de muestreo probabilístico (Schutt & Bachman, 2010). Como tal, se prefieren la disponibilidad, la bola de nieve, la cuota y otros métodos de muestreo no probabilístico; sin embargo, es necesario especificar su uso, describiendo el procedimiento para reconocer la falta de representatividad de la selección de la muestra.

Técnicas de muestreo no probabilísticas

Por lo general, el uso de métodos de muestreo no basados en la probabilidad no es deseable en la investigación. Sin embargo, se realizan cuando el muestreo aleatorio es inconveniente o imposible (Schutt & Bachman, 2010). Dado que los métodos de no probabilidad no pueden representar una parte seleccionada de una población, el hallazgo debe ser cuidadosamente calificado. Por ejemplo, la información adquirida sobre una parte de una población no garantiza su relevancia para otro grupo (Schutt & Bachman, 2010). Como tal, la investigación que utiliza estos métodos puede considerarse válida para responder a la pregunta planteada sobre el fenómeno examinado. Sin embargo, la generalización de los hallazgos y respuestas no es confiable. Debido a esto, dicha investigación no debe tomarse como una prueba sólida. En cambio, sus limitaciones siempre deben tenerse en cuenta al aplicar los hallazgos en la práctica.

Conclusión

A pesar de eso, los descubrimientos acumulados realizados en la investigación con un método de muestreo no probabilístico no deben ignorarse por completo, ya que pueden proporcionar información crítica sobre poblaciones no representativas.