MUESTREO
Muestreo probabilístico (Aleatorio,
Sistemático, estratificado, por
conglomerados) y Muestreo no probabilístico
Msc. Lácides Baleta
MUESTRA
Una muestra es un subconjunto de casos o
individuos de una población.
Las muestras se obtienen con la intención de
inferir propiedades de la totalidad de la
población, para lo cual deben ser representativas
de la misma.
Para cumplir esta característica la inclusión de
sujetos en la muestra debe seguir una técnica de
muestreo.
Se le denota por: n
Subconjunto del universo en que se llevará a cabo la investigación.
De cualquier población o universo puede extraerse un número finito de muestras
distintas.
N
MUESTRA
n1
n2
n4
n3
nn
VENTAJAS DE LA ELECCIÓN DE
UNA MUESTRA
Reducción de costos.
Rapidez.
Viabilidad
DEFINICIONES Y TERMINOS
a. Unidad de análisis
b. Población
c. Unidad de muestreo
d. Marco muestral
e. Parámetro
f. Estadígrafo o estadístico.
UNIDAD DE ANALISIS
También llamado ELEMENTO DE LA POBLACION es aquella
unidad indivisible de la que se obtiene el dato estadístico.
Ejm:
paciente, madre de familia, nota de enfermería, animal
de experimentación, objeto, etc. que participa en el
estudio conformando la muestra.
POBLACIÓN
Población:
Es el conjunto de unidades de análisis con alguna característica de interés o atributos especialmente cuantificables en un periodo y en un lugar determinado.
Población Diana: Está definida por los objetivos del estudio. Ejm. Diabéticos de Lima. Inaccesible.
Población de Estudio: De acuerdo con los criterios de Inclusión y Exclusión. Accesible.
Población Finita: Cuando se conoce el tamaño de la población.
Población Infinita: Cuando no se conoce el tamaño de la población.
UNIDAD DE MUESTREO
•Es la unidad seleccionada del marco muestral.
•Puede coincidir con la unidad de análisis.
•Es el elemento utilizado para seleccionar la muestra.
Ejemplo:
Si se desea conocer en qué medida las madres de una
determinada comunidad cumplen o no con el calendario de
vacunaciones de sus niños menores de 5 años.
La unidad de muestreo: son las viviendas numeradas
de la comunidad.
La unidad de análisis: es la madre de familia que se le
entrevistará.
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 según estratos.
Directorio telefónico.
Lista de alumnos de una universidad.
Planos de una determinada comunidad
Lista de manzanas de una comunidad, etc.
PARÁMETRO
Medida estadística que describe una característica de la población.
Su valor se calcula en base a todas las observaciones de la población de estudio.
Se representa con letra griega y es un valor fijo para la población en estudio.
Ejm:
edad promedio de los sujetos de la población (μ),
proporción de pacientes con asma de la población (π),etc
ESTADÍSTICO O ESTADÍGRAFO
Medida estadística que describe una característica de la muestra
y cuyo resultado está en función 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 proporción de pacientes con asma pertenecientes a una muestra (p), etc.
Se tiene el interés en determinar el porcentaje de
niños desnutridos menores de 5 años del distrito
de Yurimaguas ubicado en el departamento de
Loreto. Diciembre de 2009.
Población de estudio: Los niños de ambos sexos
menores de 5 años del distrito de Yurimaguas- Dpto. de Loreto.
Diciembre-2010.
Unidad de análisis: niño menor de 5 años.
Marco muestral: plano o croquis del distrito de Yurimaguas.
Unidad de muestreo: manzanas
Parámetro: proporción de niños desnutridos menores de 5
años del distrito de Yurimaguas- Dpto. de Loreto.
Estadístico: proporción de niños desnutridos menores de 5
años
CÁLCULO DEL TAMAÑO
DE LA MUESTRA
TAMAÑO DE LA MUESTRA
Tomar en cuenta varios factores:
•Tipo de muestreo.
•El parámetro a estimar.
•El error muestral admisible.
•El nivel de confianza.
Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros
a partir de una población
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 = desviación estándar esperada en la
población de estudio.
Puede ser obtenida en:
• Revisión bibliográfica
• Estudio piloto
E = error absoluto de muestreo o
precisión
= debe ser asumido por el
investigador
N = tamaño de la población
nf = tamaño de muestra final.
N
n1
nn
:NconoceseSiE
szn
f
2
2
e
2
Ejemplo:
En una población de 1200 escolares de la
Oroya se desea estimar el nivel promedio de
Pb sérico con 95% de confianza. En el estudio
piloto se encontró: x= 22,3 y s = 8,6 µg/dl.
Los investigadores están dispuestos a asumir
un E = 1,5 µg/dl
calcular n.
Solución:
Datos: 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
N
n1
nn
:NconoceseSiE
szn
f
2
2
e
2
Interpretación:
El número mínimo necesario de escolares para
realizar el estudio es de 115, si se desea estimar el
nivel promedio de Pb en sangre en la población
estudiantil, con una precisión de 1,5 µg/dl.
Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a partir de una población
2. Para estimar una proporción poblacional
N
n
n
fn
NconoceseSi
E
eq
epz
n
1
:
2
2Donde:
pe = proporción esperada de sujetos con
la característica de interés en la población
de estudio.
Se puede obtener de:
Revisión bibliográfica
Estudio piloto
pe = qe = 50% = 0,5
qe = 1 - pe = proporción esperada de
sujetos sin la característica de interés.
E = error absoluto de muestreo o precisión,
debe ser asumido y, tratándose de
proporciones debe asignarse más o menos
5% ó 0,05
Ejemplo:
Se desea estimar la proporción de pacientes no
satisfechos de la atención recibida en el servicio de
emergencia de un hospital. Al revisar la bibliografía
se encontró una p =80%, si se asume un error
absoluto 5%, calcular n.
Solución:
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
Interpretación: Para estimar la proporción
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
• Sistemático
• Estratificado
• De conglomerados
No probabilísticos
Probabilísticos (Dan muestras
representativas)
METODOS
(Prácticos y
económicos)
No probabilísticos
Denominado también muestreo dirigido, se desconocen las probabilidades de selección de cada elemento.
El procedimiento de selección se realiza de manera un poco informal y arbitraria.
Con este método no se pueden elegir muestras representativas y no se pueden hacer las inferencias respectivas porque no podemos cuantificar el error muestral.
No probabilísticos
Resulta muy útil cuando el estudio resulte muy costoso o cuando se tiene dificultades para llegar a zonas de difícil acceso o también en los cuales no es indispensable que las muestras sean representativas de la población, sino que solamente, reúnan ciertas características previamente especificadas.
Desventaja
Las inferencias realizadas con este tipo de muestreo no tienen validez estadística,
Los resultados sólo serán válidos para ese grupo estudiado, no pudiendo inferir, a toda la población.
No probabilísticos
Entre los tipos más comunes de este tipo de muestreo tenemos:
Intencional. La "muestra" o mejor dicho el grupo de estudio se toma supeditándola íntegramente 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 porción de la población 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 probabilísticos
Accidental. El grupo de estudio está compuesto por un conjunto de sujetos acumulado durante mucho tiempo, corresponde a enfermedades raras (casuística).
Ejemplo:
-casos de cáncer del corazón en 15 años.
- pacientes con pericarditis purulenta, de 10 años de seguimiento.
No probabilísticos
De voluntarios.
Muy utilizado en medicina, principalmente en ensayos
clínicos, es decir, en estudios experimentales con seres
humanos.
La muestra o grupo de estudio está conformado por todos
los sujetos que voluntariamente se someten al trabajo de
investigación y que además participan hasta el final del
mismo.
Probabilísticos
Es un proceso muestral donde cada elemento de la
población tiene una probabilidad perfectamente conocida
de ser incluida en la muestra.
Sólo una muestra probabilística proporciona estimaciones
con medida de su precisión.
TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO
1. Muestreo aleatorio simple (MAS)
2. Muestreo Sistemático (MS)
3. Muestreo Estratificado
4. Muestreo por Conglomerados
1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Escoge al azar los miembros del universo hasta completar el tamaño muestral previsto En teoría se enumeran previamente todos los elementos y de acuerdo con una tabla de números aleatorios se van escogiendo El procedimiento puede darse con o sin reemplazos y esta condición afectará posteriormente el análisis
2. MUESTREO SISTEMATICO
En el universo (N) se elige el primer elemento al azar Luego los demás se escogen cada cierto intervalo (k), hasta completar el tamaño muestral (n). El tamaño del intervalo (k) se calcula así: k = N/n
3. MUESTREO ESTRATIFICADO
Considera que al interior del universo existen estratos (subgrupos internamente homogéneos pero cualitativa y cuantitativamente diferentes entre sí), y que no se cumple la condición de selección aleatoria pues los miembros del grupo mayoritario tienen una mayor probabilidad de ser seleccionados en la muestra.
ESTRATOS Homogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño
Comuna A
Comuna B
Comuna C
Comuna D
4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
•También se denomina de etapas múltiples.
•Se utiliza para poblaciones grandes y dispersas.
•No es posible disponer de un listado.
•En lugar de individuos se seleccionan conglomerados que
están agrupados de forma natural (cuadras de casas,
departamentos, Hospitales, provincias, etc.)
•Se selecciona en primer lugar el conglomerado más alto, a partir
de éste se selecciona un subgrupo.
•A partir de este subgrupo se selecciona otro subgrupo y así
sucesivamente, hasta llegar a las unidades de análisis.
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.
4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
CONGLOMERADOS
Heterogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño
Grupo 5CGrupo 5C
Grupo 1AGrupo 1A
Grupo 2AGrupo 2A
Grupo 3BGrupo 3B
Grupo 5CGrupo 5C
Grupo 1AGrupo 1A
Grupo 2AGrupo 2A
Grupo 3BGrupo 3B
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