Universidad de Cuenca

Facultad de Ciencias Médicas

Maestría en Investigación de la Salud

Módulo V: Metodología de la investigación Módulo V: Metodología de la investigación

Docente: Dr. José Ortiz S.

Mayo de 2010

Módulo V: Metodología de la investigación Módulo V: Metodología de la investigación

Universo y muestraUniverso y muestra

Universo y muestra

Universo: Conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación y al que se generalizaran los hallazgos.

Muestra: Parte del universo, igual en suscaracterísticas, excepto por una cantidad menorde individuos en el que se desarrollará lainvestigación.

2Dr. José Ortiz

Universo y muestra

Fases del diseño muestral:

1. Definir el marco muestral o delimitar la población,quienes van a ser medidos, mediante: listas,directorios, mapas.

2. El tipo de muestra2. El tipo de muestra

2.1. Probabilística: todos los individuos tienen lamisma posibilidad

2.2. No probabilístico

3Dr. José Ortiz

Tipos de muestreos

• PROBABILÍSTICO

– Aleatorio simple

– Sistemático

– Estratificado

• NO PROBABILÍSTICO

– Por conveniencia

– Por cuotas– Estratificado

– Conglomerado

Para que un muestreo sea probabilístico o aleatorio es requisito que todos y cada uno de los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados

Muestra

No Probabilística o dirigidas1) Voluntarios: los cambios no dependen de las característicasindividuales sino de las condiciones del experimento2) Expertos: opinión de sujetos idóneos3) Sujeto tipo o caso típico: estudios exploratorios y cualitativos,para profundizar sobre un tema4) Por cuotas: proporción de variables demográficas

3. Cálculo del tamaño muestral, depende de:1. Variable cuantitativa (muestreo simple)2. Variable cuantitativa (muestreo estratificado)3. Variable cualitativa (muestreo simple)4. Variable cualitativa (muestreo estratificado)5. Variables cualitativas y cuantitativas = cualitativa

5Dr. José Ortiz

Muestra Muestra del tamaño adecuadodel tamaño adecuado

Consideraciones:

• Tamaño reducido: limita las conclusiones

• Tamaño grande: malgasto de tiempo, trabajo ydinero

6Dr. José Ortiz

• Lo necesario para los requerimientos estadísticos

• Lo que se puede hacer

La prueba de una hipótesis estadística es la basepara el cálculo del tamaño de la muestra

La prueba de una hipótesis permite la inferencia

• Se parte de una hipótesis nula

• La prueba de hipótesis evalúa la validez de la

hipótesis nula

• Decisión: aceptar o rechazar la hipótesis nula

7Dr. José Ortiz

Decisión del estudio

Hipótesis de nulidad

Verdadera Falsa

Acepta hipótesis nula

Decisión correcta

Error de tipo II

Rechaza hipótesis nula

Error de tipo I

Decisión correcta

Errores

Potencia estadística de la prueba de hipótesis (1-β)

•Probabilidad de rechazar una hipótesis que es, en efecto

falsa

•Probabilidad de detectar una diferencia en niveles de

exposición o en tratamientos, cuando la diferencia

realmente existe

8Dr. José Ortiz

Nivel de confianza (1-α)

•Probabilidad de aceptar una hipótesis nula, cuando ésta

es cierta

•Probabilidad de no detectar diferencias en la exposición o

en los tratamientos, cuando la diferencia verdaderamente

existe

Para calcular el tamaño de la muestraimporta:

1. El nivel de significancia (α)

9Dr. José Ortiz

2. La potencia del estudio (β)

3. Si las comparaciones son uni o bilaterales

α

Comparaciones

Unilateral Bilateral

Z α Z α

Cuadro No. 1 Z α para fórmulas de tamaño de muestra para valores seleccionados de α

10Dr. José Ortiz

α Z α Z α

0,10

0,05

0,025

0,01

1,28

1,65

1,96

2,33

1,65

1,96

2,24

2,58

Cálculo de la muestra para estudios descriptivos

• No se trata de probar una hipótesis

• Método basado en el concepto de intervalos de

confianza

• Especificar un nivel de confianza para el intervalo

• Nivel de confianza: probabilidad de que el intervalo de

11Dr. José Ortiz

• Nivel de confianza: probabilidad de que el intervalo de

confianza contenga a la verdadera proporción de la

población

• A mayor nivel de confianza, más amplio será el

intervalo de confianza

InformaciónInformaciónInformaciónInformación necesarianecesarianecesarianecesaria paraparaparapara calcularcalcularcalcularcalcular lalalala muestramuestramuestramuestra

d = distancia (o tolerancia): proximidad que se desea obtener en laestimación con respecto a la proporción que interesa

1- α = nivel de confianza de nuestra estimación está dentro de unadistancia con respecto a la proporción que interesa. Ejem: 0,95.

p = proporción del problema que interesa

12Dr. José Ortiz

p = proporción del problema que interesa

Si no tenemos información p = 0,5

Fórmula: n = p*(1-p)*(Zα/d)2

donde α = 1-nivel de confianza

Z α: Ver columna de comparación bilateral

Cálculo de la muestra para una ICACálculo de la muestra para una ICACálculo de la muestra para una ICACálculo de la muestra para una ICAInformación previa:po = Proporción de participantes en el grupo de tratamiento

control que se espera que presenten el resultadop1= proporción de participantes en el grupo de tratamiento

nuevo que se espera que presenten el fenómeno

( )( ) ( )

( )

−+

=

2 1***2*

1 ppZZn

βα

13Dr. José Ortiz

( )( ) ( )

( )

−−

=1

*1

1

ppfn

o

βα

Donde: f = proporción de sujetos que abandonan el estudio

p = (po + p1)/2

Z α = valor del cuadro No. 1

Zβ = valor del cuadro No. 2

Cuadro No. 1

Z β para fórmulas de tamaño de muestra para

valores seleccionados de potencia (1-β) y β

β 1-β Z β

0,50 0,50 0,00

0,40 0,60 0,25

0,30 0,70 0,53

14Dr. José Ortiz

0,20 0,80 0,84

0,15 0,85 1,03

0,10 0,90 1,28

0,05 0,95 1,65

0,025 0,975 1,96

0,01 0,99 2,33

Muestra para un estudio de cohorteMuestra para un estudio de cohorteMuestra para un estudio de cohorteMuestra para un estudio de cohorteInformación previa:po = Proporción de participantes en el grupo no expuesto que

presenten el resultado de interésp1= proporción de participantes en el grupo expuesto que

presenten el resultado de interés

( ) ( ) −+2 1***21 ppZZ βα

15Dr. José Ortiz

( )( ) ( )

( )

−

−+

−=

1

1***2*

1

1

pp

ppZZ

fn

o

βα

Donde: f = proporción de sujetos que abandonan el estudio

p = (po + p1)/2

Z α = valor del cuadro No. 1

Zβ = valor del cuadro No. 2

Muestra para un estudio de casos y controlesMuestra para un estudio de casos y controlesMuestra para un estudio de casos y controlesMuestra para un estudio de casos y controles

Información previa:p1 = Estimación de la proporción de individuos entre los casosp0= Proporción esperada de individuos expuestos entre los

controlesRP= Posibilidad de aparición del resultado entre los expuestos

dividida por las posibilidades del resultado entre los no expuestos. Ods Ratio ó Razón de Momios

16Dr. José Ortiz

( ) ( )( )

−

−+=

1

2 1***2

pp

ppZZn

o

βα

Donde: p = (po + p1)/2

Z α = valor del cuadro No. 1

Zβ = valor del cuadro No. 2

Cálculo de la Muestra con Epi Info

17Dr. José Ortiz

18Dr. José Ortiz

19Dr. José Ortiz

20Dr. José Ortiz

4. Selección: siempre de manera aleatoria� Dependerá de los recursos disponibles, del mayor tamaño

posible.

� De los requerimientos del plan de análisis o de las operacionesestadísticas que se realizarán.

� Para cruce de variables, se requiere 20 a 30 casos en cadasubcategoría de variable independiente.

Procedimientos de selección

1) Tómbola o fichas en una ánfora

2) Números aleatorios

3) Selección sistemática. K= N \ n

4) Epi Dat

5) Internet www.randomization.com

21Dr. José Ortiz