Post on 18-Sep-2020
Población, muestra y
técnicas de muestreo
MSc. Licda. Haylyn Karina Valdez
Estadística
“Es la disciplina que se ocupa de la
recolección, organización, procesamiento e
interpretación de datos, así como la
obtención de inferencias sobre un gran
volumen de datos (población) a partir del
estudio de una parte de ella (muestra).”
Wayne W. Daniel, 2005.
POBLACIÓN
Muestra
Muestreo Inferencia
estadística
Proceso estadístico
https://bibliotecadeinvestigaciones.files.wordpress.com/2012/02/
estadistica-inferencial.jpg
Población
Constituida por personas, animales o cosas
que guardan similitud entre sí en los
aspectos que son relevantes para los
objetivos de la investigación. Ruiz & Morillo, 2004.
Población
https://gwpcam.wordpress.com/
Muestra
https://humanidades2osneideracevedo.wordpress.com/2015/05/28/fase
-7-definicion-y-seleccion-de-la-muestra/
Técnicas de muestreo
http://estadisticaparaadministracion.blogspot.com/2011/10
/poblacion-y-muestra-parametro-y.html
Algunas razones para estudiar
muestras en lugar de poblaciones
https://www.linkedin.com/pulse/race-against-time-
sohail-mohammed
1)
2)
3)
4)
http://ts2-mea.blogspot.com/
http://www.portafolio.co/especiales/dolar/dolar-
caro-menos-viajes-estados-unidos-y-becas-costosas http://www.marketing-schools.org/types-
of-marketing/precision-marketing.html
Ahora la pregunta…
http://www.dreamstime.com/stock-photography-question-mark-colour-
image6808062
¿Cómo calcular el
tamaño de la muestra?
http://www.academiajupiter.com.ve/cursosacademicos.html
Previos aspectos
importantes a
considerar…
Muestra representativa
https://blog.questionpro.com/es/2015/08/como-determinar-el-tamano-de-la-
muestra-de-una-encuesta-online/
Error
También llamado: precisión, margen de error,
error de estimación y
simbolizado por “d”
•Lo define generalmente el investigador
•Se refiere al margen de error que se está dispuesto a
aceptar en el estudio
•No es el complemento del nivel de confianza
•Es la diferencia entre el estadístico y su parámetro
•Mientras más pequeño sea el error más preciso será un
estadístico y por consiguiente la información que se revele
en el estudio
Desviación estándar
•Medida de dispersión
•Variables numéricas
•Raíz cuadrada de varianza
•Promedio de las distancias
que tienen los datos
respecto a la media
•Que tan dispersos están
los datos
Potencia o poder •Es la potencia de la prueba
estadística
•La capacidad del estudio para
detectar diferencias
significativas entre los grupos si
éstas existen
•Poder= 1- Beta
•En medicina generalmente se
utiliza un 20% de Beta
•Es decir 80% de Poder
•Existen tablas establecidas para
conocer que se utiliza en la
ecuación del tamaño de la
muestra
Beta (Error tipo II)=
probabilidad de NO
rechazar una Hipótesis
NULA que es FALSA
http://www.ugr.es/~bioestad/guiaspss/practica6/
Poder estadístico= (No
cometer el error tipo II)
Probabilidad de rechazar
una Hipótesis NULA que es
FALSA
Tablas establecidas para
Potencia o poder
Argimon Pallás,2004.
Nivel de confianza Es la probabilidad que se tiene
que un intervalo de confianza
construido en torno a un
estadístico contenga al
parámetro de la población.
Ejemplo:
Se tiene el 90% de confianza
que el intervalo contenga la
media de la población.
En el muestreo repetido, a
partir con una distribución
normal, el 90% de todos los
intervalos incluirán a la larga,
la media de la población.
Sesgo
Se definen como errores sistemáticos
que se introducen en un estudio y que
dan como resultado una estimación
incorrecta (sesgada), del parámetro o del
efecto de interés.
1) Sesgo de selección
2) Sesgo de información
Coeficiente de
confiabilidad Se utilizan tablas ya establecidas que proporcionan este dato
de acuerdo al nivel de confianza que el investigador desea para
su estudio.
Los valores que se utilizan con más frecuencia son 90%, 95% y
99%, que corresponden a los coeficientes de confiabilidad de
1.645, 1.96 y 2.58, respectivamente.
Argimon Pallás,2004.
Otros aspectos…
1) Diseño del estudio
2) Objetivos del estudio
3) Tipo de variables a estudiar
4) Población conocida o desconocida
5) Conocimiento de desviación estándar
6) Conocimiento de prevalencia
De lo anterior se procede a la toma de decisión para
aplicar la ecuación que le corresponda según sea el
caso.
Ecuaciones para
determinar el tamaño de
la muestra
“n”
Variables cuantitativas
Estimación de medias
Población finita o conocida Población infinita o
desconocida
Variables cualitativas
Estimación de proporciones
Población finita o conocida Población infinita o
desconocida
Variables cuantitativas
Contraste de hipótesis
(Diferencia entre dos grupos)
Comparación de medias Comparación de proporciones
Según algunos diseños de
investigación
Estudios de Casos y Controles Estudios de Cohortes
Cuando se busca una asociación
Ejemplo
Se desea realizar un estudio para conocer
los niveles de estrés en adolescentes
comprendidos entre las edades de 15 a 18
años, en el Instituto Nacional de Educación
Diversificada INED.
Para determinar a cuantos adolescentes
entrevistar se conoce que la totalidad de
estudiantes comprendidos en esas edades
es de 421 y se desea para el estudio un
95% de confianza con 3% de error. No es
posible conocer la prevalencia de la
variable de interés.
http://1850.tv/8-destinos-de-guatemala-que-te-estas-perdiendo//
Un líder es aquel que
conoce el camino,
va por el camino,
y muestra el camino. John C. Maxwell
Técnicas de muestreo
http://www.tuveras.com/estadistica/muestreo/muestreo.html
Técnicas de muestreo
Muestreo probabilístico
http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-
probabilistico/
Muestreo probabilístico (Aleatorio simple)
https://encrypted-
tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTfEYPIIp5na0veU48yl0cYwO3tg
zG7IqpMoRTvFBI6o-9y3VOl4A
Muestreo probabilístico (Sistematizado)
K= N/n
https://www.google.com.gt/imgres?imgurl=http://www.universoformulas.com/wp-
content/uploads/2014/04/muestreo-sistematico-
520x245.jpg&imgrefurl=http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo/&h=24
5&w=520&tbnid=D6iJREk0Mcf_HM:&docid=BZRGWQNh3jqflM&ei=1126Vpu2LMXUeLuSipAM&
tbm=isch&ved=0ahUKEwjb_bPT0-vKAhVFKh4KHTuJAsIQMwhvKDswOw
K= 60/12= 5
Muestreo probabilístico (Estratificado)
https://encrypted-
tbn2.gstatic.com/images?q=tbn:
ANd9GcQi1RxiGMiLcruXRMDp
qK2vgJKgLKb2s8rX0zVAhtIe4B
PUzvXs
Tamaño de la muestra calculada= 384 personas
Niveles
socioeconómicos % Cálculo
Distribución
de la muestra
Bajo 62.8 (384*62.8) 241
Medio 35.4 (384*35.4) 136
Alto 1.8 (384*1.8) 7
Total 100 n= 384
Muestreo probabilístico (Por conglomerado)
http://www.segeplan.gob.gt/2.0/index.php?option=com_k2&view=itemlist&
task=category&id=107:san-juan-sacatepequez&Itemid=333&&opc=2
•Se emplea cuando la
muestra está dispersa en un
territorio amplio.
•Se selecciona al azar un
número determinado de
conglomerados
•Se selecciona una muestra
aleatoria al interior de los
conglomerados
seleccionados
Muestreo probabilístico (Polietápico)
http://es.slideshare.net/jtimana/14-muestreo
Muestreo no probabilístico (Por conveniencia)
http://estadisticadescripuners.bloges.org/1409018156/estadistica-/
Muestreo no probabilístico
(Por juicios)
http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-
discrecional/
Muestreo no probabilístico (Por cuotas)
http://www.netquest.com/blog/wp-content/uploads/2015/06/cuota-
geografica.jpg
Muestreo no probabilístico
(Por accidente)
https://explorable.com/es/sites/default/files/imagecache/image-width-
568px/Muestreo-por-Conveniencia_0.jpg
Muestreo no probabilístico (Bola de nieve)
https://encrypted-
tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcRzpO0RPvl2mFr53sP5sauuTGk
S50Di3nOktHjeDQSEJF0Hh3e-Gw
Muestreo no probabilístico (Casual)
https://encrypted-
tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSycn9P_jc6CZzkD8PQvjFO6tjt4J
OVwjCHJ0mc07r28TuT9Njm
Bibliografía consultada
1. Ruiz M. Á, Morillo Z. LE. Epidemiología Clínica. Internacional EM, editor. Colombia; 2010. 576 p.
2. Daniel WW. Bioestadistica, Base para el Análisis de las Ciencias de la Salud. Tercera Ed. México:
Limusa Wiley; 2008. 876 p.
3. Argimon Pallás JM, Jiménez Villa J. Métodos de investigación clínica y epidemiológica. Tercera. Elsevier,
editor. España; 2004. 393 p.
4. Aguilar Barojas S. Salud en Tabasco. Redalyc.org [Internet]. 2005;8. Available from:
http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48711206
5. Toro Jaramillo ID, Parra Ramírez RD. Fundamentos epistemológicos de la investigación y la metodología
de la investigación cualitativa/cuantitativa. Primera. Fondo Editorial UE, editor. Colombia; 2010. 997 p.
6. Pértegas-Díaz S, Pita-Fernández S. Cálculo del tamaño muestral en estudios de casos y controles. Cad
Aten Primaria [Internet]. 2002;9:148–50. Available from:
https://www.fisterra.com/mbe/investiga/muestra_casos/muestra_casos2.pdf
7. Soler JC, Castellsagué X. Estudios de cohortes. Mortality [Internet]. 2007;1–14. Available from:
file:///C:/Users/Dr.Lazaro/Desktop/Estudios de cohortes, tamaño de la muestra.pdf
8. Iarc. Statistical methods in cancer research Volume II - The Design and Analysis of Cohort Studies. J
Epidemiol Community Health [Internet]. 1987; Available from: http://www.iarc.fr/en/publications/pdfs-
online/stat/sp82/
9. Scheaffer RL, Mendenhall W, Ott L. Elementos de muestreo. Tercera. Grupo Editorial Iberoaméricana SA
de CV, editor. México; 1986. 321 p.
10. Sánchez Colindres CA. Bioestadística. México. Education M, editor. Honduras; 2015. 323 p.