MUESTREO
Muestreo probabilstico (Aleatorio, Sistemtico, estratificado, por conglomerados) y Muestreo no
probabilstico
MUESTRA
Una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una poblacin.
Las muestras se obtienen con la intencin de inferir propiedades de la totalidad de la poblacin, para lo cual deben ser representativas de la misma.
Para cumplir esta caracterstica la inclusin de sujetos en la muestra debe seguir una tcnica de muestreo.
MUESTRA
Se le denota por: n
Subconjunto del universo en que se llevar a cabo la investigacin.
De cualquier poblacin o universo puede extraerse un nmero finito de muestras distintas.
N
n1
n2
n4
n3
nn
VENTAJAS DE LA ELECCIN DE UNA MUESTRA
Reduccin de costos.
Rapidez.
Viabilidad
DEFINICIONES Y TERMINOS
a. Unidad de anlisis
b. Poblacin
c. Unidad de muestreo
d. Marco muestral
e. Parmetro
f. Estadgrafo o estadstico.
UNIDAD DE ANALISIS Tambin llamado ELEMENTO DE LA POBLACION es aquella unidad indivisible de la que se obtiene el dato estadstico.
Ejm: paciente, madre de familia, nota de enfermera, animal de experimentacin, objeto, etc. que participa en el estudio conformando la muestra.
POBLACIN
Poblacin: Es el conjunto de unidades de anlisis con alguna caracterstica de
inters o atributos especialmente cuantificables en un periodo y en un lugar determinado.
Poblacin: Est definida por los objetivos del estudio. Ejm.
Diabticos de Lima. Inaccesible.
Poblacin de Estudio: De acuerdo con los criterios de Inclusin y Exclusin. Accesible.
Poblacin Finita: Cuando se conoce el tamao de la poblacin.
Poblacin Infinita: Cuando no se conoce el tamao de la poblacin.
UNIDAD DE MUESTREO
Es la unidad seleccionada del marco muestral.
Puede coincidir con la unidad de anlisis.
Es el elemento utilizado para seleccionar la muestra.
Ejemplo:
Si se desea conocer en qu medida las madres de una
determinada comunidad cumplen o no con el calendario de
vacunaciones de sus nios menores de 5 aos.
La unidad de muestreo: son las viviendas numeradas
de la comunidad.
La unidad de anlisis: es la madre de familia que se le
entrevistar.
MARCO MUESTRAL
Es una lista detallada y actualizada de las unidades de muestreo de
donde se obtiene la muestra.
Ejemplos: de marco muestrales
Lista de distritos segn estratos.
Directorio telefnico.
Lista de alumnos de una universidad.
Planos de una determinada comunidad
Lista de manzanas de una comunidad, etc.
PARMETRO Medida estadstica que describe una caracterstica de la
poblacin. Su valor se calcula en base a todas las observaciones de la
poblacin de estudio. Se representa con letra griega y es un valor fijo para la poblacin
en estudio. Ejm: edad promedio de los sujetos de la poblacin (), proporcin de pacientes con asma de la poblacin (),etc
ESTADSTICO O ESTADGRAFO
Medida estadstica que describe una caracterstica de la muestra y cuyo resultado est en funcin de los datos muestrales.
Se representa con letra latina y es variable de muestra a muestra. Ejm: la edad promedio de los sujetos pertenecientes a la muestra (x), la proporcin de pacientes con asma pertenecientes a una muestra
(p), etc.
Se tiene el inters en determinar el porcentaje de nios desnutridos menores de 5 aos del distrito de Yurimaguas ubicado en el departamento de Loreto. Diciembre de 2009. Poblacin de estudio: Los nios de ambos sexos menores de 5
aos del distrito de Yurimaguas- Dpto. de Loreto. Diciembre-2010.
Unidad de anlisis: nio menor de 5 aos.
Marco muestral: plano o croquis del distrito de Yurimaguas.
Unidad de muestreo: manzanas
Parmetro: proporcin de nios desnutridos menores de 5 aos del distrito de Yurimaguas- Dpto. de Loreto.
Estadstico: proporcin de nios desnutridos menores de 5 aos
CLCULO DEL TAMAO DE LA MUESTRA
TAMAO DE LA MUESTRA
Tomar en cuenta varios factores:
Tipo de muestreo.
El parmetro a estimar.
El error muestral admisible.
El nivel de confianza.
Tamao de Muestra para Estimar Parmetros a partir de una poblacin
1. Para estimar una media poblacional
N
n
nn
NconoceseSiE
szn
f
e
1
:2
22
Para estimar una media poblacional
Donde:
Z = coeficiente de confianza = 1,96 para un nivel de confianza = 95%
Se = desviacin estndar esperada en la poblacin de estudio.
Puede ser obtenida en: Revisin bibliogrfica
Estudio piloto
E = error absoluto de muestreo o precisin
= debe ser asumido por el investigador
N = tamao de la poblacin
nf = tamao de muestra final.
N
n1
nn
:NconoceseSiE
szn
f
2
2
e
2
Ejemplo:
En una poblacin de 1200 escolares de la
Oroya se desea estimar el nivel promedio de
Pb srico con 95% de confianza. En el estudio
piloto se encontr: x= 22,3 y s = 8,6 g/dl.
Los investigadores estn dispuestos a asumir
un E = 1,5 g/dl
calcular n.
Solucin:
Datos:
22
e
2
f
z sn
E
Si se conoce N :
nn
n1
N
Z = 1,96 N = 1200 Se = 8,6 E = 1,5
n= (1,96)2 (8,6)2 = 126,3 (1,5)2
nf = 126,3 = 114,3 1 + 126,3/1200 nf 115
Interpretacin:
El nmero mnimo necesario de escolares para realizar el estudio es
de 115, si se desea estimar el nivel promedio de Pb en sangre en la
poblacin estudiantil, con una precisin de 1,5 g/dl.
Tamao de Muestra para Estimar Parmetros a partir de una poblacin
2. Para estimar una proporcin poblacional
N
n
n
fn
NconoceseSi
E
eq
epz
n
1
:
2
2Donde: pe = proporcin esperada de sujetos con la caracterstica de inters en la poblacin de estudio. Se puede obtener de:
Revisin bibliogrfica Estudio piloto pe = qe = 50% = 0,5
qe = 1 - pe = proporcin esperada de sujetos sin la caracterstica de inters. E = error absoluto de muestreo o precisin, debe ser asumido y, tratndose de proporciones debe asignarse ms o menos 5% 0,05
Ejemplo:
Se desea estimar la proporcin de pacientes no satisfechos de la
atencin recibida en el servicio de emergencia de un hospital. Al
revisar la bibliografa se encontr una p =80%, si se asume un error
absoluto 5%, calcular n.
Solucin:
Datos:
Z = 1,96
pe =0,8
qe =0,2
E = 0,05
n= (1,96)2 (0,8)(0,2) = 245,9 (0,05)2
n 246
Interpretacin: Para estimar la proporcin de pacientes no satisfechos en emergencia,
con 95% de confianza y un error de 5%, se
debe evaluar 246.
METODOS DE MUESTREO
Intencional
Sin norma (chunk)
Accidental (casos)
De voluntarios
Aleatorio simple
Sistemtico
Estratificado
De conglomerados
No probabilsticos
Probabilsticos
(Dan muestras
representativas)
METODOS
(Prcticos y
econmicos)
No probabilsticos
Denominado tambin muestreo dirigido, se desconocen las probabilidades de seleccin de cada elemento.
El procedimiento de seleccin se realiza de manera un poco informal y arbitraria.
Con este mtodo no se pueden elegir muestras representativas y no se pueden hacer las inferencias respectivas porque no podemos cuantificar el error muestral.
No probabilsticos
Resulta muy til cuando el estudio resulte muy costoso o cuando se tiene dificultades para llegar a zonas de difcil acceso o tambin en los cuales no es indispensable que las muestras sean representativas de la poblacin, sino que solamente, renan ciertas caractersticas previamente especificadas.
Desventaja
Las inferencias realizadas con este tipo de muestreo no tienen validez estadstica,
Los resultados slo sern vlidos para ese grupo estudiado, no pudiendo inferir, a toda la poblacin.
No probabilsticos
Entre los tipos ms comunes de este tipo de muestreo tenemos:
Intencional. La "muestra" o mejor dicho el grupo de estudio se toma supeditndola ntegramente a la preferencia del investigador.
Ejemplo: sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado
tendencias de voto.
Sin norma (chunk). Se toma una porcin de la poblacin de cualquier manera o por razones de comodidad.
Ejemplo:
-Los primeros diez de la lista.
-Todas las madres de familia de una manzana.
-Todos los pacientes que acuden a un establecimiento de salud en una semana.
No probabilsticos
Accidental. El grupo de estudio est compuesto por un conjunto de sujetos acumulado durante mucho tiempo, corresponde a enfermedades raras (casustica).
Ejemplo: -casos de cncer del corazn en 15 aos.
- pacientes con pericarditis purulenta, de 10 aos de seguimiento.
No probabilsticos
De voluntarios.
Muy utilizado en medicina, principalmente en ensayos clnicos, es decir, en estudios experimentales con seres
humanos.
La muestra o grupo de estudio est conformado por todos los sujetos que voluntariamente se someten al trabajo de
investigacin y que adems participan hasta el final del
mismo.
Probabilsticos
Es un proceso muestral donde cada elemento de la poblacin tiene una probabilidad perfectamente
conocida de ser incluida en la muestra.
Slo una muestra probabilstica proporciona estimaciones con medida de su precisin.
TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO
1. Muestreo aleatorio simple (MAS)
2. Muestreo Sistemtico (MS)
3. Muestreo Estratificado
4. Muestreo por Conglomerados
1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Escoge al azar los miembros del universo hasta completar el tamao muestral previsto En teora se enumeran previamente todos los elementos y de acuerdo con una tabla de nmeros aleatorios se van escogiendo El procedimiento puede darse con o sin reemplazos y esta condicin afectar posteriormente el anlisis
2. MUESTREO SISTEMATICO
En el universo (N) se elige el primer elemento al azar Luego los dems se escogen cada cierto intervalo (k), hasta completar el tamao muestral (n). El tamao del intervalo (k) se calcula as: k = N/n
3. MUESTREO ESTRATIFICADO
Considera que al interior del universo existen estratos (subgrupos internamente homogneos pero cualitativa y cuantitativamente diferentes entre s), y que no se cumple la condicin de seleccin aleatoria pues los miembros del grupo mayoritario tienen una mayor probabilidad de ser seleccionados en la muestra.
ESTRATOS Homogneos en su interior; diferentes entre s en propiedades y tamao
Comuna A
Comuna B
Comuna C
Comuna D
4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
Tambin se denomina de etapas mltiples. Se utiliza para poblaciones grandes y dispersas. No es posible disponer de un listado. En lugar de individuos se seleccionan conglomerados que estn agrupados de forma natural (cuadras de casas, departamentos, Hospitales, provincias, etc.) Se selecciona en primer lugar el conglomerado ms alto, a partir de ste se selecciona un subgrupo. A partir de este subgrupo se selecciona otro subgrupo y as sucesivamente, hasta llegar a las unidades de anlisis.
Ejemplo. Si se desea estudiar a los hipertensos atendidos en los hospitales de nivel I
de ESSALUD.
Nuestro primer conglomerado: regiones o departamentos, a partir de estas regiones aleatoriamente seleccionar un subgrupo. Segundo conglomerado : provincias. De este conglomerado seleccionar aleatoriamente un subgrupo de
provincias. Tercer conglomerado: hospitales de Nivel I. Luego seleccionar aleatoriamente un subgrupo de Hospitales. A partir del grupo de hospitales hacer un listado de los pacientes
hipertensos luego realizar muestreo aleatorio.
MUESTREO POR CONGLOMERADOS
CONGLOMERADOS
Heterogneos en su interior; diferentes entre s en propiedades y tamao
Grupo 5CGrupo 5C
Grupo 1AGrupo 1A
Grupo 2AGrupo 2A
Grupo 3BGrupo 3B
Grupo 5CGrupo 5C
Grupo 1AGrupo 1A
Grupo 2AGrupo 2A
Grupo 3BGrupo 3B