el estudio censal y muestral
TRANSCRIPT
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
FES ZARAGOZA
MEDICO CIRUJANO
EPIDEMIOLOGÍA
GPO: 1107
SEMANA 7ESTUDIO CENSAL Y MUESTRA
ESTUDIO CENSAL Y MUESTRAL
• POBLACIÓN: SE DEFINE COMO LA TOTALIDAD DEL FENÓMENO A ESTUDIAR DONDE LAS UNIDADES DE POBLACIÓN POSEE UNA CARACTERÍSTICA COMÚN LA CUAL SE ESTUDIA Y DA ORIGEN A LOS DATOS DE LA INVESTIGACIÓN.
Tamayo y Tamayo, 1997. p.114
CONJUNTO FINITO O INFINITO DE ELEMENTOS CON CARACTERÍSTICAS COMUNES, PARA LOS CUALES SERÁN EXTENSIVAS LAS CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN. ESTA QUEDA LIMITADA POR EL PROBLEMA Y POR LOS OBJETIVOS DEL ESTUDIO.
POBLACIÓN FINITA
ES AQUELLA CUYO ELEMENTO EN SU TOTALIDAD SON IDENTIFICABLES POR EL INVESTIGADOR
POBLACIÓN INFINITA
ES AQUELLA CUYOS ELEMENTOS ES IMPOSIBLE TENER UN REGISTRO IDENTIFICABLE.
Arias, 2006. p. 81
CENSO
• CONJUNTO DE ACTIVIDADES ENCAMINADAS A OBTENER, REUNIR, CAPTURAR, VALIDAR, ANALIZAR Y DIVULGAR DATOS RELATIVOS A INFORMACIÓN SOCIODEMOGRÁFICA.
• CARACTERISTICAS:• COBERTURA GEOGRÁFICA.- DEBE ABARCAR EL 100% DE
LA POBLACIÓN.
• Vallejo Angel Alfredo. Procesamiento informático de los censos: XI Censo de Población y Vivienda 1990
• SIMULTANEIDAD.- DEBE ESTAR REFERIDA A UN DETERMINADO MOMENTO.
• PERIODICIDAD.- REALIZARSE CADA CIERTO TIEMPO, POR EJEMPLO, CADA DIEZ AÑOS.
• Vallejo Angel Alfredo. Procesamiento informático de los censos: XI Censo de Población y Vivienda 1990
DATOS
• TIPO DE VIVIENDA• CARACTERÍSTICAS DE LA VIVIENDA• NÚMERO DE HABITANTES EN LA VIVIENDA• CARACTERÍSTICAS EDUCATIVAS• CARACTERÍSTICAS ECONÓMICAS
• Vallejo Angel Alfredo. Procesamiento informático de los censos: XI Censo de Población y Vivienda 1990
ACTIVIDADES DE UN CENSO
• 1. PLAN DE TRABAJO.
• 2. DISEÑO DEL CUESTIONARIO
• 3. ELABORACIÓN DE LA CARTOGRAFÍA
• 4. LEVANTAMIENTO DE LA INFORMACIÓN
• 5. PROCESAMIENTO
• 6. ANÁLISIS DE RESULTADOS
• 7. PUBLICACIÓN
• 8. EVALUACIÓN
• 9. DOCUMENTACIÓN
• Vallejo Angel Alfredo. Procesamiento informático de los censos: XI Censo de Población y Vivienda 1990
MUESTRAGRUPO DE INDIVIDUOS QUE SE TOMA DE LA POBLACIÓN, PARA ESTUDIAR UN FENÓMENO ESTADÍSTICO.DEBE SER UNA REPRESENTACIÓN ADECUADA DE LOS RASGOS ESENCIALES DE DICHA POBLACIÓN QUE SON IMPORTANTES PARA LA INVESTIGACIÓN. PARA QUE UNA MUESTRA SEA ÚTIL, DEBE DE REFLEJAR LAS SIMILITUDES Y DIFERENCIAS ENCONTRADAS EN LA POBLACIÓN.
Tamayo, T. Y Tamayo, M,1997, p.38
• EL MUESTREO ES UNA HERRAMIENTA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA, CUYA FUNCIÓN BÁSICA ES DETERMINAR QUE PARTE DE UNA POBLACIÓN DEBE EXAMINARSE, CON LA FINALIDAD DE HACER INFERENCIAS SOBRE DICHA POBLACIÓN.
Tamayo, T. Y Tamayo, M,1997
VENTAJAS Y LIMITACIONES• VENTAJAS:
• COSTO REDUCIDO
• MAYOR RAPIDEZ
• MAYOR EXACTITUD
• LIMITACIONES:
• NO SE DEBE EMPLEAR EL MUESTREO EN POBLACIONES MUY REDUCIDAS
UNIVERSO, POBLACIÓN Y
MUESTRA
UNIVERSO
LA GENERALIDAD DE UN ESPACIO A ESTUDIAR
UNIVERSO DE INVESTIGACIÓN
TÉRMINO ESTADÍSTICO
Samperi, R. Metodología de la investigación. 5a ed. McGraw-Hill. México, D.F. 2010. pp. 150-160
Cochran W. Técnicas de muestreo. Compañía Editorial Continental, S.A. México, DF. Pp. 140-147
• UNIDAD MÁS GRANDE• CONJUNTO DE POBLACIONES
> Totalidad de elementos o características que conforman el ámbito de un estudio o investigación. (Localidades de Nezahualcóyotl)
Samperi, R. Metodología de la investigación. 5a ed. McGraw-Hill. México, D.F. 2010. pp. 150-160
Google imágenes: https://www.google.com.mx/search?q=nezahualcoyotl+municipio&biw=1920&bih=955&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwjU1dTirofLAhWJKWMKHV5ZANsQ_AUIBigB#imgrc=JL5y4z3nxB2upM%3A
POBLACIÓN“CONJUNTO DE ELEMENTOS QUE CONTIENE LAS
CARACTERÍSTICAS QUE NOS INTERESAN PARA UN ESTUDIO CONCRETO”
DIFÍCIL DE ESTUDIAR EN SU TOTALIDAD
*Colonia La Perla
Samperi, R. Metodología de la investigación. 5a ed. McGraw-Hill. México, D.F. 2010. pp. 150-160
Cochran W. Técnicas de muestreo. Compañía Editorial Continental, S.A. México, DF. Pp. 140-147
Google maps: https://www.google.com.mx/maps/place/La+Perla,+Nezahualc%C3%B3yotl,+M%C3%A9x./@19.3848592,-98.9944736,16z/data=!4m2!3m1!1s0x85d1e2ddaf3f872f:0x7f7e4b2c5108a91c
MUESTRA
“UNA PARTE REPRESENTATIVA DE UNA POBLACIÓN”
DEBE REPRODUCIR LO MEJOR POSIBLE LAS CARACTERÍSTICAS DE LA
POBLACIÓN
Samperi, R. Metodología de la investigación. 5a ed. McGraw-Hill. México, D.F. 2010. pp. 150-160
Cochran W. Técnicas de muestreo. Compañía Editorial Continental, S.A. México, DF. Pp. 140-147
Google maps: https://www.google.com.mx/maps/place/La+Perla,+Nezahualc%C3%B3yotl,+M%C3%A9x./@19.3848592,-98.9944736,16z/data=!4m2!3m1!1s0x85d1e2ddaf3f872f:0x7f7e4b2c5108a91c
Google imágenes: https://www.google.com.mx/search?q=nezahualcoyotl+municipio&biw=1920&bih=955&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwjU1dTirofLAhWJKWMKHV5ZANsQ_AUIBigB#tbm=isch&q=universo+poblacion+y+muestra&imgrc=znG80gI_4oKTHM%3A
POBLACION FINITA E INFINITA
POBLACIONES FINITAS E INFINITAS
Población finita
Scheaffer, Richard L.; William Mendenhall, Liman Ott. Elementos de muestreo: Interamericana, México, 1987
EJEMPLOS DE POBLACIONES FINITAS :La población que comprende todas las piezas producidas en un día determinado en una fabrica.
Las unidades de la población pueden ser pacientes, hospitales, alumnos, médicos, objetos, etc.
Todos los médicos matriculados en el estado.
Scheaffer, Richard L.; William Mendenhall, Liman Ott. Elementos de muestreo: Interamericana, México, 1987
Población infinita
Scheaffer, Richard L.; William Mendenhall, Liman Ott. Elementos de muestreo: Interamericana, México, 1987
ELEMPLOS DE POBLACIONES INFINITAS:
La población que consta de todos los resultados posibles (cara o cruz) en lanzamientos sucesivos en una moneda.
Si estudiamos pacientes hipertensos y medimos su tensión arterial, estas mediciones se pueden repetir cuantas veces se quieraLa fabricación de una pieza en un proceso industrial o la realización de un experimento agrícola ejemplos en los cuales el evento puede repetirse indefinidamente bajo las mismas condiciones.
Scheaffer, Richard L.; William Mendenhall, Liman Ott. Elementos de muestreo: Interamericana, México, 1987
MARCO MUESTRAL POR CUOTA
• SE VE COMO UNA ALTERNATIVA DEL MUESTREO PROBABILÍSTICO
• SE SELECCIONA UNA MUESTRA REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN ESTABLECIENDO PROPORCIONES DE LOS DIFERENTES SEGMENTOS QUE LA COMPONEN.
MARCO MUESTRAL POR CUOTA
• LA TÉCNICA CONSISTE EN DETERMINAR, AL SELECCIONAR LA MUESTRA, QUE SE DEBE CUBRIR DE CADA GRUPO DE LA POBLACIÓN.
• EL SUPUESTO BÁSICO ES QUE CON LA CONJUNCIÓN DE TODAS LAS CUOTAS SE OBTIENE UNA IMAGEN DE LA TOTALIDAD.
INFERENCIA
ESTADÍSTICA
• ES DE GRAN UTILIDAD, YA QUE A PARTIR DEL ESTUDIO DE UNA MUESTRA SELECCIONADA ES POSIBLE LLEGAR A
CONCLUSIONES RESPECTO A LA POBLACIÓN DE DONDE PROVIENE LA MUESTRA.
Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247
AYUDA A CONOCER LAS CONDICIONES DE SALUD A NIVEL PROFESIONAL
ES ÚTIL PARA LA TOMA DE DECISIONES EN EL CAMPO CLÍNICO-ADMINISTRATIVO O DE POLÍTICAS DE SALUD
LA MUESTRA DEBE SER REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN QUE SE DESEA CONOCER
Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247
Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 27-31
SE LOGRA A TRAVÉS DE:
A) ESTIMACIÓN PUNTUAL O DE INTERVALOS
B) PRUEBAS DE HIPÓTESIS
Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247
Estimación puntual se obtiene un único valor aproximado de parámetro poblacional
Nivel de confianza 1-aQue se fija en 95%
INTERVALO DE CONFIANZA
EL GRADO DE CONFIANZA SE INDICA: 1-A %
SE FIJA EN 95%CORRESPONDIENTE A UN VALOR DE A= 0.05
CUANTO MAS NIVEL DE CONFIANZA SE DESEE MENOR SERÁ EL VALOR DE A Y MAS ELEVADO EL NUMERO NECESARIO DE SUJETOS
Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247
Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 27-31
• LA FORMULA GENERAL PARA CALCULAR INTERVALOS DE CONFIANZA:
• ESTIMADOR PUNTUAL +-(COEFICIENTE DE CONFIABILIDAD) X ERROR ESTÁNDAR
• SI SE ELIGEN 100 MUESTRAS ALEATORIAS, SE CALCULA EL IC95%
95= VERDADERO PARÁMETRO5= NO LO TENDRÁN
Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247
Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 27-31
Otra forma de llegar a las misma conclusiones que el IC
2 tipos de hipótesis
De investigación: suposición que motiva el estudio y que esta sustentada en la experiencia
PRUEBA DE HIPOTESIS
Descriptivas: Describe alguna característica en la población a partir de un valor de las variables
De correlación:Se establecen asociaciones, predicciones o explicaciones no causales
Diferenciales:Direccionales: plantean magnitud de la diferencia entre grupos en una dirección No direccionales: entre variables sin especificar magnitud o dirección de la diferencia
Causalidad: Se establece un sentido de relación causa-efecto
HIPÓTESIS DE INVETIGACION
HIPÓTESIS NULA HO
SUSTENTA QUE LAS 2 MUESTRAS A COMPARAR HAN SIDO EXTRAÍDAS DE LA MISMA POBLACIÓN
ASUME LA IGUALDAD DE LOS PARÁMETROS DE AMBAS POBLACIONES
LOS VALORES ENCONTRADOS EN ELLAS SON IGUALES=EQUIVALENTES
Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247
SI HAY DIFERENCIA SE CONSIDERA COMO UN HECHO CASUAL RESULTADO DEL ERROR DE MUESTREO
NO REPRESENTA UNA DIFERENCIA REAL
SE REPRESENTA: “LA MEDIDA DE LA POBLACIÓN 1 ES IGUAL A LA MEDIDA DE LA POBLACIÓN 2”
Μ1=Μ2
Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247
Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 27-31
ES UNA AFIRMACIÓN CONTRARIA A LA HO
VA EN EL SENTIDO LÓGICO QUE BUSCA EL INVESTIGADOR
PRETENDE ESTABLECER UNA DIFERENCIA EN LA COMPARACIÓN DE 2 MUESTRAS
“LA MEDIDA DE LA POBLACIÓN 1 ES DIFERENTE A LA MEDIDA DE LA POBLACIÓN 2”
Μ1‡Μ2
HIPOTESIS ALTERNA H1
Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247
ERROR TIPO I O ERROR A: ES EL ERROR QUE SE COMETE CUANDO SE RECHAZA HO
QUE ES VERDADERAERROR TIPO II O ERRO B: LA ACEPTACIÓN DE LA HIPÓTESIS NULA CUANDO ESTA ES
FALSA PODER ESTADÍSTICO DE LA PRUEBA (1-B): PROBABILIDAD DE RECHAZAR LA HIPÓTESIS NULA HO
CUANDO EFECTIVAMENTE EXISTE UNA ASOCIACIÓN O DIFERENCIA DE LA POBLACIÓN
TIPOS DE ERROR
Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247
TAMAÑO
MUESTRAL.
• TAMAÑO MUESTRAL.
Número de sujetos que componen la muestra extraída de una población necesarios.
Datos representativos de la población.
Laura Moreno Altamirano, “Epidemiología Clínica”, Mc Graw Hill, tercera edición, México, 2013.
El tamaño muestral de estar basada en lo siguiente:
TAMAÑO MUESTR
AL
Variabilidad de la característica o fenómeno de
interés que se pretende estudiar.
Margen de certeza que se desea obtener
en la estimación
Precisión que se desea
alcanzar en los resultados.
Laura Moreno Altamirano, “Epidemiología Clínica”, Mc Graw Hill, tercera edición, México, 2013.
INFERENCIA.
INFERENCIA. • LA INFERENCIA ES LA CAPACIDAD DE ESTABLECER
CONCLUSIONES QUE NO ESTÁN EXPRESADAS DE FORMA EXPLÍCITA, BIEN SEA EN ESCRITOS O EN CUALQUIER FORMA DE COMUNICACIÓN.
• Kahl Martin Colimon
• Proceso de aplicar las conclusiones tomadas del estudio de una muestra al universo o a la población de referencias.”
Kahl- Martin. Fundamentos de epidemiologia. Editorial DIAZ DE SANTOS. Edición 2. Colombia. 1990.
• CONDICIONES PARA LA INFERENCIA • UNA INFERENCIA CORRECTA IMPLICA:
• * QUE LAS CONCLUSIONES DERIVADAS DEL ESTUDIO REALIZADO SOBRE LA MUESTRA SEAN VALIDAS.
• * QUE DICHA MUESTRA SEA REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN DE REFERENCIA
• EL USO DE LA METODOLOGÍA EPIDEMIOLÓGICA EN FORMA INADECUADA INFLUYE NEGATIVAMENTE SOBRE LOS RESULTADOS O LAS CONCLUSIONES QUE SE SACAN.
Kahl- Martin. Fundamentos de epidemiologia. Editorial DIAZ DE SANTOS. Edición 2. Colombia. 1990.
SESGO MUESTRAL
SESGO MUESTRAL
El sesgo es la diferencia sistemática entre las características de los miembros de la muestra y la población de la que se obtuvo.
Por definición, el sesgo significa que el promedio de la diferencia entre el valor observado y el real es distinto de 0 y puede tener una correlación distinto de 0 con el valor original, es decir suele ser mayor o menor de acuerdo con el valor de x.
Los sesgos se introducen de manera deliberada o por accidente.
Moreno Altamirano Laura, Epidemiología clínica, Tercera Edición, Editorial Mc Graw Hill, México, 2013
El sesgo puede ocurrir en cualquier parte del proceso de inferencia:
• Al seleccionar las referencias
• En el diseño de estudio • La selección de los sujetos de investigación
• En la aplicación de la maniobra accidental
• Por confusión
• En el análisis e interpretación de los datos
Moreno Altamirano Laura, Epidemiología clínica, Tercera Edición, Editorial Mc Graw Hill, México, 2013
Tiene como consecuencia que conduce a
resultados sistemáticamente apartados de
la realidad
su efecto suele ser irreductible y no siempre es posible medirlo.
invalida las conclusiones de
un estudio
Puede evitarse con un diseño apropiado del
estudio de investigación y con atención a
los detalles técnicos de la
medición.
Moreno Altamirano Laura, Epidemiología clínica, Tercera Edición, Editorial Mc Graw Hill, México, 2013
Tipos de sesgo:
Sesgo de selección
• se define como una distorsión en el efecto observado (la razón de momios o el riesgo relativo)•ocasionada por los procedimientos para reclutar o seleccionar a los sujetos de estudio
Sesgo de información
•se refiere al sesgo de medición•cuando los resultados del proceso arrojan valores que son sistemáticamente diferentes del valor real.
Sesgo de confusión
•se dice que ocurrió sesgo de confusión cuando se mezclan los efectos de la variable de exposición con una variable extraña y con los del resultado.
Moreno Altamirano Laura, Epidemiología clínica, Tercera Edición, Editorial Mc Graw Hill, México, 2013
• SESGO DE SELECCIÓN:
ERROR SISTEMÁTICO QUE SURGE DE LOS PROCEDIMIENTOS UTILIZADOS PARA SELECCIONAR A LOS
INDIVIDUOS DEL ESTUDIO Y DE LOS FACTORES QUE INFLUYEN EN LA PARTICIPACIÓN DE DICHO ESTUDIO
Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 77-79
Surge cuando la variable de
resultado influye
diferencialmente
La relación entre
exposición y la enfermedad es diferente en los que participan en el estudio
que en el resto de la población
Frecuente en los estudios de
casos y controles
Se debe prevenir en el diseño, tratar de minimizar las perdidas
Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 77-79
SESGO DE CLASIFICACION ERRÓNEA
En un estudio epidemiológico Se examinan, formulan preguntas y se clasifican con respecto a la exposición y a
la enfermedad.Los métodos de clasificación no son perfectos hay un % de individuos mal
clasificadosOcurre cuando los individuos expuestos se
les clasifica incorrectamente como no expuestos o viceversa
(exposición)
(ENFERMEDAD)OCURRE CUANDO LOS INDIVIDUOS ENFERMOS SE LES
CLASIFICA INCORRECTAMENTE COMO NO ENFERMOS O VICEVERSA.
AMBAS DEPENDERÁN DE LA SENSIBILIDAD Y DE LA ESPECIFICIDAD DE LOS INSTRUMENTOS DESTINADOS A
RECOGER LA EXPOSICIÓN Y DE LAS PRUEBAS ORIENTADAS AL DIAGNOSTICO DE LA ENFERMEDAD.
Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 77-79
ERROR QUE SE PRODUCE EN LA ESTIMACIÓN DE LA MEDIDA DE ASOCIACIÓN COMO CONSECUENCIA DE LA MEZCLA DEL EFECTO DE LA EXPOSICIÓN CON EL DE
OTRA VARIABLE.
SESGO DE CONFUSION
• PARA QUE UNA VARIABLE PRODUZCA CONFUSIÓN DEBE:
DEBE SER UN FACTOR DE RIESGO PARA LA ENFERMEDAD DEBE ESTAR ASOCIADO CON LA EXPOSICIÓN NO DEBE SER UN PASO INTERMEDIO ENTRE LA
EXPOSICIÓN Y LA ENFERMEDAD
Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 77-79
ESTE SESGO LLEVA A SOBRESTIMAR LA VERDADERA ASOCIACIÓN ENTRE LA EXPOSICIÓN Y LA ENFERMEDAD,
A SI COMO SUBESTIMARLA DEPENDIENDO DE SI LA VARIABLE DE CONFUSIÓN ES MAS O MENOS FRECUENTE
EN LOS EXPUESTOS QUE EN LOS NO EXPUESTOS.
Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 77-79
TECNICAS DE
MUESTREO
• CUANDO ELEGIMOS INDIVIDUO DE UNA POBLACIÓN DE ESTUDIO PARA FORMAR MUESTRAS PODEMOS ENCONTRARNOS EN LAS SIGUIENTES SITUACIONES:
• MUESTREOS PROBABILÍSTICOS• CONOCEMOS LA PROBABILIDAD DE QUE UN INDIVIDUO
SEA ELEGIDO PARA LA MUESTRA.• MUESTREOS NO PROBABILÍSTICOS
• NO SE CONOCE LA PROBABILIDAD.• SON MUESTREOS QUE SEGURAMENTE ESCONDEN
SESGOS.• EN PRINCIPIO NO SE PUEDEN EXTRAPOLAR LOS
RESULTADOS A LA POBLACIÓN.• A PESAR DE ELLO UNA BUENA PARTE DE LOS ESTUDIOS QUE
SE PUBLICAN USAN ESTA TÉCNICA. Bioestadística. U. Málaga.
TÉCNICAS DE MUESTREO
MUESTREO PROBABILISTICO
SIMPLE
Los individuos tienen la misma posibilidad de ser seleccionados
Casal, J, Mateu, E. Tipos de muestreo. Rev Epidem Med Prev. 2003;0(1): 3-7.
Se deben utiliza
r
Cuando la población tiene las mismas características
No se deben utiliza
r
La población es muy grande y con diferentes características entre los individuos.
Muestreo Probabilístico SimpleCon reposición
El elemento seleccionado vuelve ser incluido en la población.
Sin reposiciónEl elemento seleccionado queda descartado.
MUESTREOPROBABILISTI
CO SISTEMÁTICO
Punto de arranque aleatorio (N/n).
Valor “i”
Selección del siguiente elemento a una distancia “k” del punto de arranque
Se establece la siguiente sucesión a partir del primer
elemento “i”
i+k, i+2k, i+3k, ….i+(n-
1)k.
Vivanco Manuel, Muestreo Estadístico Diseño y aplicaciones, 2005, Primera edición, Santiago de Chile, pp. 171,172
1,000/100 = 10 1 elemento entre 1 y 10
5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75,
85 y 95
N/nTomamo
s el element
o 5
i+k, i+2k, i+3k,
….i+(n-1)k.
Por ejemplo
MUESTREO
POR
CONGLOMERAD
OS.
• MUESTREO.
• PROCEDIMIENTO PARA SELECCIONAR LA MUESTRA A PARTIR DE LA POBLACIÓN, CON EL OBJETIVO DE ESTUDIAR EN ELLA ALGUNA CARACTERÍSTICA, Y GENERALIZAR LOS RESULTADOS A LA POBLACIÓN DE ORIGEN.
García García Juan José
Forma en que es seleccionada una fracción llamada
muestra de la población que se desea estudiar.
Laura Moreno Altamirano, “Epidemiología Clínica”, Mc Graw Hill, tercera edición, México, 2013.
• TÉCNICA QUE APROVECHA LA EXISTENCIA DE GRUPOS O CONGLOMERADOS EN LA POBLACIÓN QUE REPRESENTAN CORRECTAMENTE EL TOTAL DE LA POBLACIÓN EN RELACIÓN A LA CARACTERÍSTICA QUE QUEREMOS MEDIR.
• LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA PUEDE REQUERIR VARIAS ETAPAS. EN CADA UNA DE ELLAS SE REQUIERE DEL RESPECTIVO MARCO MUESTRAL, Y LA SELECCIÓN ALEATORIA DE UNIDADES MUESTRALES.
MUESTREO POR CONGLOMERADOS
Laura Moreno Altamirano, “Epidemiología Clínica”, Mc Graw Hill, tercera edición, México, 2013.
El muestreo por conglomerados se puede utilizar en:
Estudios de cobertura nacional: el muestreo puede implicar la selección de una entidad federativa, municipios, rancherías, colonias, barrios, unidades habitacionales, manzanas, viviendas, habitantes.
Estudios observacionales.
Estudios experimentales.
Laura Moreno Altamirano, “Epidemiología Clínica”, Mc Graw Hill, tercera edición, México, 2013.
Ventajas Desventajas.
• Esta técnica de muestreo es barata, rápida y fácil.
• El investigador también puede aumentar su tamaño de la muestra con esta técnica. Teniendo en cuenta que el investigador sólo tendrá que tomar la muestra de una serie de áreas o conglomerados, puede seleccionar más sujetos, ya que son más accesibles.
• Técnica es la menos representativa de la población.
• Técnica de muestreo probabilístico con una posibilidad de error de muestreo alto. Esto se produce por los conglomerados limitados incluidos en la muestra, dejando una parte importante de la población sin muestrear.
MUESTREO
PROBABILÍSTICO
ESTRATIFICADO
¿QUÉ ES?
Consiste en dividir toda la población, objeto de estudio en diferentes
subgrupos o estratos diferentes, de manera que un individuo sólo puede
pertenecer a un estrato.
Una vez definidos los estratos, para crear la muestra se seleccionan
individuos empleando una técnica de muestreo cualquiera a cada uno
de los estratos por separado.
Greenberg Raymond S., Epidemiologia Medica, Cuarta Edición, Editorial Manual Moderno, Bogota, 2005. pp. 159-161.
LA DISTRIBUCIÓN DE LA MUESTRA EN FUNCIÓN DE LOS DIFERENTES ESTRATOS SE DENOMINA AFIJACIÓN, Y PUEDE
SER DE DIFERENTES TIPOS:
Greenberg Raymond S., Epidemiologia Medica, Cuarta Edición, Editorial Manual Moderno, Bogota, 2005. pp. 159-161.
AFIJACIÓN SIMPLE
A cada estrato le
corresponde igual
número de elementos
muéstrales.
AFIJACIÓN PROPORCION
AL
La distribución se hace de
acuerdo con el peso
(tamaño) de la población
en cada estrato.
AFIJACIÓN SIMPLE
A cada estrato le
corresponde igual número de elementos muéstrales.
Suponemos que hay k estratos de
tamaños N1, N2,…, Nk, de forma que:
En cada estrato se
toman n1, n2,…, nk elementos para
la muestra, de manera que se toman en
total n individuos, es decir:
Greenberg Raymond S., Epidemiologia Medica, Cuarta Edición, Editorial Manual Moderno, Bogota, 2005. pp. 159-161.
LOS ESTRATOS SUELEN SER GRUPOS HOMOGÉNEOS DE INDIVIDUOS, QUE A SU VEZ SON HETEROGÉNEOS ENTRE
DIFERENTES GRUPOS.
Greenberg Raymond S., Epidemiologia Medica, Cuarta Edición, Editorial Manual Moderno, Bogota, 2005. pp. 159-161.
ES HABITUAL DEFINIR ESTRATOS DE ACUERDO A ALGUNAS VARIABLES CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN COMO:
LA EDAD SEXO, CLASE SOCIAL REGIÓN GEOGRÁFICA.
ESTAS VARIABLES PERMITEN DIVIDIR FÁCILMENTE LA MUESTRA EN GRUPOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES Y CON
BASTANTE FRECUENCIA, PERMITEN DISCRIMINAR COMPORTAMIENTOS DIFERENTES DENTRO DE LA POBLACIÓN.
Greenberg Raymond S., Epidemiologia Medica, Cuarta Edición, Editorial Manual Moderno, Bogota, 2005. pp. 159-161.
Ventajas• Estimación final con menos error debido a
variabilidad• Permite estimar valores para cada estrato y
global
Desventajas • Mas complejo, necesario un marco muestral• Puede haber subjetividad en el criterio de
estratificación
Greenberg Raymond S., Epidemiologia Medica, Cuarta Edición, Editorial Manual Moderno, Bogota, 2005. pp. 159-161.
• EJEMPLO: SI EN UN ESTUDIO ESPERAMOS ENCONTRAR UN COMPORTAMIENTO MUY DIFERENTE ENTRE HOMBRES Y MUJERES, PUEDE SER CONVENIENTE DEFINIR DOS ESTRATOS, UNO POR CADA SEXO. SI LA SELECCIÓN DE ESTOS ESTRATOS ES CORRECTA
-1 LOS HOMBRES DEBERÍAN COMPORTARSE DE FORMA PARECIDA ENTRE ELLOS.
-2 LAS MUJERES DEBERÍAN COMPORTARSE DE FORMA MUY SIMILAR ENTRE ELLAS
-3 HOMBRES Y MUJERES DEBERÍAN MOSTRAR COMPORTAMIENTOS DIFERENTES ENTRE SÍ.
Greenberg Raymond S., Epidemiologia Medica, Cuarta Edición, Editorial Manual Moderno, Bogota, 2005. pp. 159-161.
MUESTREO NO
PROBABILISTICO CASUAL
Es un tipo de muestreo no probabilístico
Utiliza como muestra los
individuos a los que se tiene fácil acceso
El investigador selecciona directa e
intencionadamente los
individuos de la población
Las muestras se integran por voluntarios o
unidades muéstrales que se obtienen en forma casual.
MUESTREO NO PROBABLISTICO CASUAL
Aplicado bajo condiciones correctas, puede dar resultados útiles, pero carece de base teórica y, por tanto, imposibilita el cálculo de su error
Azorín, F. y Sánchez-Crespo J.L., Métodos y Aplicaciones del muestreo, Alianza Universidad Textos, Madrid, 1994
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO POR CONVENIENCIA
(2008)
John W. Creswell
PROCEDIMIENTO DE MUESTREO
CUANTITATIVO
Creswell, J. W. El diseño de investigación: aproximaciones métodos cualitativos, cuantitativos y mixtos. 2ª ed. Sage. Inglaterra. Pp. 143-171
INVESTIGADOR SELECCIONA A LOS PARTICIPANTES
DISPUESTOS Y DISPONIBLES
Creswell, J. W. El diseño de investigación: aproximaciones métodos cualitativos, cuantitativos y mixtos. 2ª ed. Sage. Inglaterra. Pp. 143-171
• TÉCNICA DE MUESTREO MÁS COMÚN
• LA MÁS FÁCIL
• LA MÁS BARATA
• LA QUE MENOS TIEMPO LLEVA
• SUELE UTILIZARSE EN DATOS/ESTUDIOS INICIALES
CARACTERÍSTICAS
Creswell, J. W. El diseño de investigación: aproximaciones métodos cualitativos, cuantitativos y mixtos. 2ª ed. Sage. Inglaterra. Pp. 143-171
DESVENTAJAS
• DIFÍCIL DE GENERALIZAR A LOS PARTICIPANTES
• MENOS REPRESENTATIVA DE UNA POBLACIÓN ESPECÍFICA
• LOS RESULTADOS OBTENIDOS SERÁN SOLO LOS OBTENIDOS DE LA MUESTRA
• MAYOR PROBABILIDAD DE ERROR
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: POR
CUOTAS
• ES MENOS COSTOSO EN COMPARACIÓN CON EL PROBABILÍSTICO
• NO SIRVEN PARA REALIZAR GENERALIZACIONES• LAS UNIDADES SE SELECCIONAN POR CONVENIENCIA
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: POR CUOTAS
• EL INVESTIGADOR UTILIZA EN ESTA SITUACION EL CONOCIMIENTO PREVIO QUE TIENE SOBRE LA POBLACIÓN CON EL FIN DE HACER “MAS REPRESENTATIVA” LA MUESTRA
• SE IDENTIFICAN ESTRATOS RELEVANTES DE LA POBLACIÓN
• SE TIENE EN CUENTA LA PROPORCIÓN DE CADA UNO DE ELLOS
• SE FIJAN <CUOTAS> INDIVIDUOS QUE REÚNEN DETERMINADAS CONDICIONES
CAMPANA DE
GAUSS.
• MODELO QUE SE EMPLEA PARA EL ESTUDIO DE MUCHAS DISTRIBUCIONES EMPÍRICAS Y FUE OBTENIDA POR GAUSS Y LAPLACE AL ESTUDIAR LOS ERRORES DE MEDIDA.
Campana de Gauss
Pérez Romero José Tomás. Estadística. Editorial MAD. Primera edición. España. 2004, pp.386.
En ella coinciden media, mediana y moda
Característi
cas
Pérez Romero José Tomás. Estadística. Editorial MAD. Primera edición. España. 2004, pp.386.