MUESTREO

Muestreo probabilístico (Aleatorio, Sistemático, estratificado, por

conglomerados) y Muestreo no probabilístico

CLASE 06

DR. JAIME PACHECO

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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.

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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

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VENTAJAS DE LA ELECCIÓN DE UNA MUESTRA

Reducción de costos.

Rapidez.

Viabilidad

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DEFINICIONES Y TERMINOS

a. Unidad de análisisb. Poblaciónc. Unidad de muestreod. Marco muestrale. Parámetrof. Estadígrafo o estadístico.

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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.

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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.

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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.

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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 comunidadLista de manzanas de una comunidad, etc.

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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

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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.

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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

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TAMAÑO DE LA MUESTRA

Tomar en cuenta varios factores:

•Tipo de muestreo.•El parámetro a estimar.•El error muestral admisible.•El nivel de confianza.

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Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a partir de una población

1. Para estimar una media poblacional

Nn

nn

NconoceseSiE

szn

f

e

1

:2

22

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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.

Nn

1

nn

:NconoceseSiE

szn

f

2

2e

2

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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 = 1200Se = 8,6E = 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

Nn

1

nn

:NconoceseSiE

szn

f

2

2e

2

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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.

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Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a partir de una población

2. Para estimar una proporción poblacional

Nn

nf

n

NconoceseSiE

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

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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 = 1,96pe =0,8qe =0,2E = 0,05

n= (1,96)2 (0,8)(0,2) = 245,9

(0,05)2

n 246Interpretación: Para estimar la proporción de pacientes no satisfechos en emergencia, con 95% de confianza y un error de 5%, se debe evaluar 246.

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METODOS DE MUESTREO

• Intencional• Sin norma (chunk)• Accidental (casos)• De voluntarios

• Aleatorio simple• Sistemático• Estratificado• De conglomerados

No probabilísticos

Probabilísticos(Dan muestrasrepresentativas)

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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO

1. Muestreo aleatorio simple (MAS)

2. Muestreo Sistemático (MS)

3. Muestreo Estratificado

4. Muestreo por Conglomerados

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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

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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

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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.

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ESTRATOS Homogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño

Comuna A

Comuna B

Comuna C

Comuna D

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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.

•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.

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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

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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

GRACIAS POR SU ATENCION

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