6. Teora del muestreo2012Por Eblin Ramos1Mtodos para Reunir los DatosSi los datos muestrales no se renen de manera adecuada stos podran resultar intiles por completo, de tal forma que ninguna cantidad de tortura estadstica los salvara.

Los estudios estadsticos se clasifican:2Estudio observacional3En l observamos y medimos caractersticas especficas aunque no intentamos manipular a los sujetos que estamos estudiando.Observacin4EXPERIMENTO5Se aplica algn tratamiento y luego procedemos a observar sus efectos sobre los sujetos.Causa - Efecto6Una encuesta es un buen ejemplo de un estudio observacional, mientras que la prueba clnica de un frmaco antigripal es un buen ejemplo de un experimento.

Ejemplo7Los estudios Estadsticos ObservacionalesEn l los datos se observan, miden y renen en un solo momento.Estudio Transeccional:8Los estudios Estadsticos ObservacionalesLos datos se toman del pasado a travs de registros, entrevistas y otros medios.Estudio Retrospectivo(o de control de caso)9Los estudios Estadsticos ObservacionalesLos datos se renen en el futuro y se toman grupos que comparten factores comunes.Estudio Prospectivo(o longitudinal)10Pruebas Clnicas Vs. Estudios Observacionales.En un artculo del New York Times acerca de la terapia hormonal para las mujeres, la reportera Denise Grady escribi acerca de un reporte de tratamientos probados en Ensayos Controlados Aleatorizados.Ella declar que pruebas como sta, donde los pacientes se designan al azar para un tratamiento o un placebo, se consideran estndar por excelencia en la investigacin mdica.En contraste, los Estudios Observacionales, en los que los pacientes deciden por si mismos si toman un frmaco, se consideran menos confiables.Los investigadores manifiestan que los estudios observacionales tal vez han dado una falsa imagen color de rosa del reemplazo hormonal, ya que las mujeres que optan por recibir los tratamientos son ms saludables y tienen mejores hbitos al empezarlos que las mujeres que no lo hacen.1112Tipos de muestreoEn una muestra aleatoria los miembros de una poblacin se seleccionen de manera que cada miembro individual tiene la misma posibilidad de ser elegido.Muestreo Aleatorio13Tipos de muestreoUna muestra aleatoria simple del tamao de n sujetos, se selecciona de manera que cada posible muestra del mismo tamao n tenga la misma posibilidad de ser elegida.Muestreo Aleatorio Simple14EjemploImagine un saln de clases con 6O estudiantes acomodados en 6 filas de 10 estudiantes cada una. Suponga que el profesor selecciona una muestra de 10 estudiantes tirando un dado y seleccionando la fila correspondiente al resultado. El resultado es una Muestra Aleatoria o Muestra Aleatoria Simple?15SolucinLa muestra es aleatoria, porque cada estudiante tiene la misma posibilidad (una posibilidad de 6) de ser elegido. 16Solucin continuacinSin embargo, la muestra no es una muestra aleatoria simple porque no todas las muestras de tamao 10 tienen la misma posibilidad de ser escogidas. Por ejemplo, este diseo muestral de usar un dado para seleccionar una fila hace imposible seleccionar 10 estudiantes que estn en filas diferentes (aunque hay una posibilidad en seis de seleccionar la muestra que consisten en los 10 estudiantes en la primera fila)17Tipos de muestreoEn l, elegimos algn punto de partida y luego seleccionamos cada k-simo (por ejemplo cada quincuagsimo) elemento de la poblacin.Muestreo Sistemtico18Tipos de muestreoSimplemente se utilizan resultados que sean muy fciles de obtener.Muestreo de Conveniencia19Tipos de muestreoCon l, subdividimos la poblacin en al menos dos diferentes subgrupos (o estratos) que comparten las mismas caractersticas ( por ejemplo, el gnero o la categora de edad) y despus realizamos un muestreo de cada subgrupo o estrato.Muestreo Estratificado20Tipos de muestreoPrimero, dividimos el rea de la poblacin en secciones o racimos, despus seleccionamos aleatoriamente algunos de estos racimos, y luego elegimos a todos los miembros de los racimos seleccionadosMuestreo por Racimos21ERRORES DE MUESTREO22Cuando la diferencia entre el resultado de una muestra y el verdadero resultado de laErrores de muestreopoblacin; tal error es consecuencia de las posibles fluctuaciones de las muestras. 23Cuando los datos de una muestra se obtienen, registran o analizan de forma incorrecta: como cuando se seleccionan una muestraErrores no de muestreosesgada o predispuesta, cuando se usa un instrumento de medicin defectuoso o cuando se cometen errores al copiar los datos.

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