“CAPACITACIÓN DE PROFESIONALES DEL SECTOR SALUD”

El director del hospital Almanzor Aguinaga de la ciudad de

Chiclayo proyecta una capacitación a los profesionales que

laboran en dicho hospital, con respecto a la calidad de atención

que se brinda a los pacientes, para lo cual se necesita seleccionar

una muestra con la finalidad de verificar la proporción de

trabajadores que están de acuerdo con dicha capacitación.

¿Cuántas trabajadores se seleccionarán?

¿Cómo se seleccionará a los trabajadores?

TEORÍA DEL TEORÍA DEL MUESTREOMUESTREOMg. Benjamín Roldan Polo Escobar

CAPACIDADES A DESARROLLAR

Aplica diferentes técnicas de

muestreo estadístico, en las

diferentes actividades socio –

educativas.

Calcula el tamaño de muestras

adecuadas, aplicando el muestreo

probabilístico y no probabilístico.

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.

MUESTRA

Se le denota por: nSe le denota por: n Subconjunto del universo en que se llevará a cabo la investigación.Subconjunto del universo en que se llevará a cabo la investigación. De cualquier población o universo puede extraerse un número De cualquier población o universo puede extraerse un número

finito de muestras distintas.finito de muestras distintas.

N

MUESTRAMUESTRA

n1

n2

n4

n3

nn

CONCEPTO DE MUESTREOEs una herramienta de la investigación científica. Su función básica es

determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

VENTAJAS DEL MUESTREO:• Menor costo comparado al censo.• Mayor rapidez en la recolección y análisis de la información.• Menor número de sujetos a estudiar.

Por tanto, el muestreo tiene una gran ventaja debido a:• LA EFICIENCIA• VALIDEZ del estudio debido a que:

Las variables se miden con mayor precisión (hay menos sujetos).Se pueden medir o recoger mayor número de variables.

LIMITACIONES:• Se presenta un error de muestreo.• Limitación en la medición.• Limitación en el tiempo disponible.

El análisis de una muestra permite inferir conclusiones susceptibles de generalización a la población de estudio con cierto grado de certeza (Holguín y Hayashi, 1993).

El total de observaciones en las cuales se esta interesado, sea su número finito o infinito, constituye lo que se llama una población La muestra es una pequeña parte de la población estudiada. Ésta debe caracterizarse por ser representativa de la población. (Walpole y Myers, 1996, p. 203).

ANALISIS DE UNA MUESTRA

“Una muestra es representativa cuando reproduce las distribuciones y los valores de las diferentes características de la población con márgenes de error calculables” Briones (1995)(p. 83).

¿CUANDO ES RESPRESENTATIVA UNA MUESTRA?

DEFINICIONES Y TERMINOSDEFINICIONES Y TERMINOS

a.a. Unidad de análisisUnidad de análisisb.b. PoblaciónPoblaciónc.c. Unidad de muestreoUnidad de muestreod.d. Marco muestralMarco muestrale.e. ParámetroParámetrof.f. Estadígrafo o estadístico.Estadígrafo o estadístico.

UNIDAD DE ANALISIS

También llamado ELEMENTO DE LA POBLACION es También llamado ELEMENTO DE LA POBLACION es aquella unidad indivisible de la que se obtiene el dato aquella unidad indivisible de la que se obtiene el dato estadístico.estadístico.

Ejm:Ejm: paciente, madre de familia, nota de enfermería, animal de experimentación, objeto, etc. que participa en el estudio conformando la muestra.

POBLACIÓNPOBLACIÓN Población:Población: Es el conjunto de unidades de análisis con alguna Es el conjunto de unidades de análisis con alguna

característica de interés o atributos especialmente característica de interés o atributos especialmente cuantificables en un periodo y en un lugar cuantificables en un periodo y en un lugar determinado.determinado.

Población Diana: Población Diana: Está definida por los objetivos del estudio. Está definida por los objetivos del estudio. Ejm. Diabéticos de Lima. Ejm. Diabéticos de Lima. Inaccesible.Inaccesible.

Población de Estudio: Población de Estudio: De acuerdo con los criterios de Inclusión y Exclusión. De acuerdo con los criterios de Inclusión y Exclusión.

Población Finita: Población Finita: Cuando se conoce el tamaño de la Cuando se conoce el tamaño de la población.población.

Población Infinita: Población Infinita: Cuando no se conoce el tamaño de la Cuando no se conoce el tamaño de la población.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 muéstrales

Lista de distritos según estratos.Directorio telefónico. Lista de alumnos de una universidad.Planos de una determinada comunidadLista de manzanas de una comunidad, etc.

PARÁMETROPARÁMETRO Medida estadística que describe una Medida estadística que describe una

característica de la característica de la poblaciónpoblación. .

Su valor se calcula en base a todas las Su valor se calcula en base a todas las observaciones de la población de estudio.observaciones de la población de estudio.Se representa con Se representa con letra griegaletra griega y es un valor fijo y es un valor fijo para la población en estudio. para la población en estudio.

Ejem: Ejem: edad promedio de los sujetos de la población (edad promedio de los sujetos de la población (μμ)),, proporción de pacientes con asma de la proporción de pacientes con asma de la

población (población (ππ), ), etc.etc.

DR. JAIME PACHECO

ESTADÍSTICO O ESTADÍGRAFOESTADÍSTICO O ESTADÍGRAFO

Medida estadística que describe una característica de Medida estadística que describe una característica de la la muestramuestra y cuyo resultado está en función de los y cuyo resultado está en función de los datos muéstrales.datos muéstrales.

Se representa con Se representa con letra latinaletra latina y es variable de muestra y es variable de muestra a muestra.a muestra.

Ejm:Ejm: la edad promedio de los sujetos pertenecientes a la la edad promedio de los sujetos pertenecientes a la

muestra (muestra (xx), ), la proporción de pacientes con asma pertenecientes a la proporción de pacientes con asma pertenecientes a

una muestra (p), etc.una muestra (p), etc.

DR. JAIME PACHECO

Se tiene el interés en determinar Se tiene el interés en determinar el porcentaje de niños desnutridos el porcentaje de niños desnutridos menores de 5 años del distrito de menores de 5 años del distrito de

Chachapoyas ubicado en el Chachapoyas ubicado en el departamento de Amazonas. departamento de Amazonas.

Diciembre de 2014.Diciembre de 2014.

Población de estudio:Población de estudio: Los niños de ambos sexos menores de Los niños de ambos sexos menores de 5 años del distrito de Chachapoyas- Dpto. de Amazonas. Diciembre-5 años del distrito de Chachapoyas- Dpto. de Amazonas. Diciembre-20140.20140.

Unidad de análisis:Unidad de análisis: niño menor de 5 años. niño menor de 5 años. Marco muestral:Marco muestral: plano o croquis del distrito de Chachapoyas. plano o croquis del distrito de Chachapoyas. Unidad de muestreoUnidad de muestreo:: manzanas manzanas Parámetro:Parámetro: proporción de niños desnutridos menores de 5 años proporción de niños desnutridos menores de 5 años

del distrito de Chachapoyas- Dpto. de Amazonas. del distrito de Chachapoyas- Dpto. de Amazonas. EstadísticoEstadístico:: proporción de niños desnutridos menores de 5 años proporción de niños desnutridos menores de 5 años

PROCESO DEL MUESTREO

1ER. PASODEFINIR LA POBLACIÓN META

2DO. PASODEFINIR EL MARCO MUESTRAL

3ER. PASOESCOGER LA TÉCNICA MUESTRAL

4TO. PASODETERMINAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA

5TO. PASOSELECCIONAR FÍSICAMENTE LA MUESTRA

TÉCNICAS DE MUESTREOTÉCNICAS DE MUESTREO

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

MUESTREO POR CONVENIENCIA

MUESTREO POR JUICIO

MUESTREO POR CUOTAS

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

En este tipo de muestreo las unidades de muestreo no se eligen al azar. Por tanto, no sirven para hacer generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa.

MUESTREO POR CONVENIENCIA Las unidades de muestra se seleccionan según la conveniencia del encuestador. El tiempo que demora en definirse la muestra es corto. El costo que origina es bajo.

MUESTREO POR JUICIO Las unidades de muestra se seleccionan según la experiencia del investigador. El tiempo que demora en definirse la muestra es largo. El costo que origina es alto.

MUESTREO POR CUOTAS Las unidades de muestra se seleccionan según la distribución de la población definida por las características de control: sexo, edad, nivel socio económico y otros. Los elementos son representativos.

MUESTREO PROBABILÍSTICO

MUESTREO PROBABILÍSTICO

En este tipo de muestreo cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para formar parte de una muestra, asegurando la representatividad de la muestra extraída.

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

MUESTREO SISTEMÁTICO

MUESTREO POR ÁREAS

MUESTREOESTRATIFICADO

Muestreo Simple: “una muestra aleatoria simple es la que resulta de aplicar un método por el cual todas las muestras posibles de un determinado tamaño tengan la misma probabilidad de ser elegidas,” Webster (1998)

Esta definición refleja que la probabilidad de selección de la unidad de análisis A es independiente de la probabilidad que tienen el resto de unidades de análisis que integran una población. Esto significa que tiene implícita la condición de equiprobabilidad (Glass y Stanley, 1994).

1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Cada elemento tiene igual probabilidad de ser seleccionado.

Resulta costoso porque si no se cuenta con el marco muestral se requiere mucho tiempo de cómputo para seleccionar entre largas listas.

La probabilidad es conocida y se calcula dividiendo cada elemento entre el total se escoge solo un elemento a la vez.

2. MUESTREO SISTEMÁTICO La población está ordenada por ejemplo

alfabéticamente. Se selecciona aleatoriamente el inicio

escogiendo después de cada k– ésimo elemento de la lista (k = N/n).

EJEMPLO DE MUESTREO SISTEMÁTICO

Si se va a encuestar a una muestra de tamaño 100 de una población de 1000, el intervalo de selección es de tamaño 10. Este intervalo de selección indica que se habrá de formar cada décimo caso de la población para integrarlo a la muestra. El primer caso se selecciona arbitrariamente o al azar. Suponiendo que el primer caso seleccionado sea el número 13, el segundo será el 23 y así sucesivamente hasta completar el tamaño de muestra deseado.

3. MUESTREO ESTRATIFICADO Es un proceso de dos pasos en el que la población se

subdivide en sub poblaciones o estratos. Los elementos se seleccionan de cada estrato mediante

un procedimiento aleatorio. Los elementos de un estrato deben ser tan homogéneos

como sea posible.

Población

Muestra

DR. JAIME PACHECO

4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS4. 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.

DR. JAIME PACHECO

Ejemplo.Ejemplo. Si se desea estudiar a los hipertensos atendidos en los Si se desea estudiar a los hipertensos atendidos en los

hospitales de nivel I de ESSALUD.hospitales de nivel I de ESSALUD.

Nuestro primer conglomerado: Nuestro primer conglomerado: regiones o departamentosregiones o departamentos,, a partir de estas regiones aleatoriamente seleccionar un a partir de estas regiones aleatoriamente seleccionar un

subgrupo.subgrupo.

Segundo conglomerado : Segundo conglomerado : provinciasprovincias. . De este conglomerado seleccionar aleatoriamente un De este conglomerado seleccionar aleatoriamente un

subgrupo de provincias.subgrupo de provincias.

Tercer conglomerado: Tercer conglomerado: hospitales de Nivel I.hospitales de Nivel I. Luego seleccionar aleatoriamente un subgrupo de Hospitales.Luego seleccionar aleatoriamente un subgrupo de Hospitales.

A partir del grupo de hospitales hacer un A partir del grupo de hospitales hacer un listado de los listado de los pacientes hipertensospacientes hipertensos luego realizar luego realizar muestreo aleatorio.muestreo aleatorio.

4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS

CONGLOMERADOSCONGLOMERADOS

Heterogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA

GRADO DE CONFIANZA (1 – α): lo determina el proyectista y mide la confianza en el estudio ( 90%, 95% y 99%).

VALOR DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTANDARIZADA:

1 – α 0,90 0,95 0,98 0,99

Z 1,645 1,96 2,33 2,575

p = Es la proporción de la población que tiene la característica de interés que nos interesa medir. Puede ser un dato histórico o hallado a través de una muestra piloto. Si no es calculable se asume 0,5, es decir que el 50% de la población tiene la característica de interés que mediremos.

q = 1 – p = Es la proporción de la población que no tiene la característica de interés.

E = Máximo error permisible, lo determina el proyectista y representa qué tan precisos se desean los resultados.

N = Tamaño de la población.

n = Tamaño de la muestra.

FÓRMULAS PARA EL CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA (PROPORCIÓN POBLACIONAL)

2

2

EpqZn

CUANDO NO SE CONOCE EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN (INFINITA)

CUANDO SE CONOCE EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN

pqZENpqNZn 22

2

)1(

SOLUCIÓN AL CASO: “CAPACITACIÓN EN CALIDAD DE ATENCIÓN”

Técnica a utilizar : Encuesta.

Objetivo del estudio : Determinar que proporción de trabajadores está de acuerdo con la capacitación.

Grado de confianza : 95%.

Máximo error permisible : 5%.

Población con la característica : 20%.

86.24505.0

8.0*2.0*96.12

2

n

Si el tamaño de la población es N = 5700 trabajadores.

73.2358.0*2.0*96.105.0*)15700(

8.0*2.0*96.1* 570022

2

N

2

2

EpqZn

pqZENpqNZn 22

2

)1(

ESTIMACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA PARA ESTIMAR LA MEDIA DE LA POBLACIÓN

CUANDO LA VARIANZA POBLACIONAL ES CONOCIDA

CUANDO LA VARIANZA POBLACIONAL ES DESCONOCIDA

2

22

hZ

n

222

22

ZNh

NZn

2

22

hSZ

n 222

22

SZNhSNZ

n

Donde:

Z = Valor en la tabla de Z.

h = E = Error permitido en la prueba, diferencia entre el valor real y el experimental.

σ2 = Varianza de la población

S2 = Varianza de la muestra.

APLICACIÓN:

La dirección de promoción de la mujer planea un estudio con el interés de conocer el promedio de horas semanales trabajadas por las mujeres del servicio doméstico. La muestra será extraída de una población de 10 000 mujeres que figuran en los registros de la Dirección y de los cuales se conocen a través de un estudio piloto que su varianza es de 9.648. Trabajando con un nivel de confianza de 0.95 y estando dispuestos a admitir un error máximo de 0.1, ¿cuál debe ser el tamaño muestral que empleemos?

Solución:

1. Obtener el tamaño muestral imaginando que N α

2. Comprobar si se cumple: N > nα (nα – 1)

Si esta condición se cumple el proceso termina aquí, y ese es el tamaño adecuado que debemos muestrear.

Si no se cumple, pasamos a una tercera fase:

3. Obtener el tamaño de muestra definitivo según la siguiente fórmula:

Nnn

n

12704

1000037061

3706

n

37061.0

648.9*96.12

2

n2

22

hZ

n

Variables e Indicadores (un pequeño repaso) Variables e Indicadores (un pequeño repaso)

Una variable: es un atributo o características que hacen similares a los individuos, grupos sociales entre sí, objeto o fenómeno que puede adoptar diversos valores.

Un indicador: indica cómo se medirá la variable.

Tipos de variables:

En cuanto al papel que tienen en la investigación:• Dependientes• Independientes

En cuanto a la posición relativa de VD y VI:•Intervinientes, de control•Antecedentes

En cuanto a su manera de ser medidas:•Univariables (nominales, ordinales, de intervalo, de razón)•Multivariables (Unidimensionales/ Multidimensionales)

Las técnicas de análisis de datos se clasifican en 2 tipos:

¿Qué se puede hacer con los datos?¿Qué se puede hacer con los datos?

a) Técnicas de análisis cualitativo

b) Técnicas de análisis cuantitativo

a) Técnicas de análisis cualitativoa) Técnicas de análisis cualitativo:

Objetivo: Resumir, analizar e interpretar la información obtenida mediante métodos cualitativos. (entrevistas, análisis documental, etc.)

Principales técnicas: a)Categorización (Los datos se revisan y se reducen a unidades llamadas categorías)

b)Análisis de contenido (permite la descripción de la información a través de variables pre definidas en el estudio. Permite cuantificar datos cualitativos. Nudist)

b) Técnica de análisis cuantitativo:b) Técnica de análisis cuantitativo:

Usos Descripción Técnicasdescribir variables

Caracterizar una muestra variable por variable

Distribución de frecuenciasPorcentajes, Promedios, desviación estándarGráficos (de barra, de sectores, histogramas)

Comparar grupos

Se compara la diferencia entre grupos de la muestra según las variables seleccionadas

T de studentAnálisis de varianzasKruskall-Wallis /Gráficos de barras múltiples

Analizar la relación entre variables

Determinar la relación entre 2 o más variables

R de Pearson /R de Spearman /Chi-CuadradoAnálisis de regresión (lineal, logística, multinominal)Análisis de correspondencia/ Grafico de dispersión

Analizar la validez

Analizar la validez de constructo de los instrumentos de medición

Análisis factorialAnálisis de Clusters o conglomeradosEscalamiento multidimensional

Objetivo: Describir, graficar, comparar, relacionar y resumir datos obtenidos (Encuestas, series históricas, otros)