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