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Adela del Carpio RiveraDoctor en Medicina
POBLACIÓN Y MUESTRAS EN LA
INVESTIGACIÓN
UNIVERSO
Conjunto de individuos u objetos de los que se
desea conocer algo en una investigación
Población o universo se refiere al conjunto o grupo
para el cual se generalizarán y serán válidas las
conclusiones que se obtengan, es decir que lo
constituye los elementos o unidades a los cuáles se
refiere la investigación.
MUESTRA
Es un subconjunto o parte del universo o
población en que se llevará a cabo la
investigación con el fin posterior de generalizar
los hallazgos al todo.
MUESTREO
Proceso de seleccionar una parte de la población que la representa en su conjunto.
Definir en forma concreta y específica el universo a estudiar, o sea de la población es cogida de acuerdo al problema a los objetivos, hipótesis, variables y tipo de estudio.
MUESTREO
La muestra tiene que ser representativa para poder
generalizar los resultados y que estas
generalizaciones sean válidas, para ello es
importante el tamaño de la muestra y el sistema de
muestreo utilizado.
MUESTREO
Seguir un método, un procedimiento tal que al
escoger un grupo pequeño de la población se
pueda tener un grado de probabilidad de que
ese pequeño grupo efectivamente posee las
características del universo que estamos
estudiando.
VENTAJAS
DEL USO DE MUESTRAS
El estudio se realiza en menor tiempo.
Menor costo
Se puede profundizar mejor en el análisis de
las variables
Se controlan mejor las variables en estudio
Los resultados de las muestras son mas
precisos que los derivados de las poblaciones
DESVENTAJAS
EN EL USO DE MUESTRAS
La muestra sea muy pequeña por lo que los datos encontrados no se puedan generalizar a la población.
La muestra no sea representativa.
CONDICIONES
DE UNA BUENA MUESTRA
Debe tener representatividad, es decir sus características claves se aproximan estrechamente a las de la población.
Debe ser posible estimar mediante métodos estadísticos el margen de error de los datos provenientes de la muestra.
La muestra debe inducir al menor grado de sesgos de muestreo
TAMAÑO DE LA MUESTRA
Los recursos disponibles
La heterogeneidad de las variables y
sujetos a estudiar
La técnica del muestreo
El tipo de análisis que se utilizará
El grado de precisión que deben tener
los datos
IMPORTACIA DE LA ESTIMACIÓN DE
LA MUESTRA
Cuando se contrasta una hipótesis estadística:
Hipótesis alternativa que afirma que hay diferencia entre el valor Xa del grupo A y el valor de Xb del grupo B
Hipótesis nula enunciado que afirma que no hay diferencia entre el valor Xa del grupo A y el valor de Xb del grupo B
Evitar cometer error tipo I y error tipo II
Error tipo I:
Consiste rechazar la hipótesis nula cuando es cierta
Error tipo II:
Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa
Un buen cálculo de la muestra nos protege de
ignorar una diferencia significativa entre los dos
grupos y así evitar cometer un error tipo II
El nivel de significancia estadística determina la
probabilidad de cometer un error tipo I. Lo cual es
establecido por el investigador
Los niveles más usasdos son :
0.05 ( significa que en 5 de 100 muestras podría
rechazarse una hipótesis nula verdadera y
aceptarse 95 veces)
0.01
TAMAÑODE
LA MUESTRA
Variables
Insertadas en
objetivo
Nivel de
Investigación
Depende
de:
NIVEL DE INVESTIGACIÓNNIVEL I TIPO EXPLORATORIAS
Responden a preguntas sencillas para
determinar si hay o no tal o cual característica.
Solo se estiman parámetros d e la población, su
presencia y magnitud. Estudios Observacionales
NIVEL DE INVESTIGACIÓN
CALCULO DE LA MUESTRA
Los estudios de tipo exploratorio de tipo clínicos
pueden ser series de casos, donde no se requiere
cálculo de la muestra, solo se presentan los casos.
Los estudios epidemiológicos, pueden ser estudios
de prevalencia, encuestas de opinión.
Se calcula una muestra para una sola población.
NIVEL DE INVESTIGACIÓN
NIVEL II TIPO DESCRIPTIVO
Descripción detallada de las características que
presenta el sujeto de estudio.
Son estudios observacionales a un tipo de
población.
Cálculo de la muestra para una sola población
NIVEL DE INVESTIGACIÓN
NIVEL III DE CORRELACIÓN
Estudios de correlación
Buscan asociaciones o relaciones entre los factores
estudiados
Son estudios observacionales, estudian dos poblaciones
y verifican hipótesis.
CALCULO DE LA MUESTRA
Los estudios clínico epidemiológicos son casos y
controles y de cohorte que sí requieren cálculo de la
muestra en la población.
NIVEL DE INVESTIGACIÓN
NIVEL IV EXPLICATIVOS
Buscan establecer causas de las asociaciones.
Son estudios experimentales y cuasi experimentales.
Comparan dos poblaciones y verifican hipótesis.
CÁLCULO DE LA MUESTRA
Para intervención en la población son muy exigentes en
el cálculo de la muestra.
RESPECTO A LA VARIABLE OBJETIVO
El Objetivo general que se desprendió de la
pregunta de investigación lleva inserta a la
variable de interés.
Hay que determinar si es cuantitativa o
cualitativa, con escalas nominal u ordinal, si es
discreta o continua.
RESPECTO A LA VARIABLE OBJETIVO
VARIABLE CUALITATIVA
Nominales dicotómicas o multicotómicas
Ordinales
Los resultados se expresan como porcentajes o tasas
datos que se introducen en la formula para el cálculo
de la muestra.
RESPECTO A LA VARIABLE OBJETIVOVARIABLES CUANTITATIVAS
Discretas cuando los resultados se expresan numéricamente y no aceptan fracciones Número de dientes, número de hijos.
Continuas cuando los resultados se expresan numéricamente y aceptan fracciones peso estatura, química sanguínea.
Los resultados se resumen en medias y varianzas que se introducen a la formula del cálculo de la muestra.
RESPECTO A LA VARIABLE OBJETIVO
CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
Para el cálculo del tamaño la muestra debe conocerse:
1 Variabilidad del parámetro que se desea estudiar p, q, S Como se presenta la variable que se desea estudiar en la población.
Variables cualitativas se necesita conocer el porcentaje con que se presenta la variable en la población.
Variable cuantitativa cual es la desviación estándarcon que se presenta en la población.
EJEMPLO: PRESENCIA DE HÁBITO DE FUMAR
EN MÉDICOS
Debemos saber en la población a estudiar:
Investigación cualitativa:
Porcentaje de médicos que fuman (p)
Porcentaje de médicos que no fuman (q)
Investigación cuantitativa:
Desviación estándar (S) con que se presenta en la población
COMO OBTENER ESTOS DATOS:
Estudios reportados en revistas en una población
similar a la que queremos estudiar.
Estudio piloto de 25 sujetos.
Asignar la máxima probabilidad con que se puede
presentar la variable en cuestión según se trate de
investigación cuantitativa o cualitativa.
CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
2 El nivel de confianza deseado (z)
Indica el grado de confianza que se tendrá de
que el valor verdadero del parámetro en la
población se encuentre en la muestra calculada.
Más confianza será mayor el número de sujetos.
Se fija de acuerdo al interés del investigador.
Nivel de confianza
% de error Nivel de
confianza
Valor de z
calculado
1 99 2.58
5 95 1.96
10 90 1.645
95 % significa:
Que existe el 95 % de probabilidad de que el
valor verdadero de lo que se esta estudiando en
la población se encuentre en la muestra
calculada.
CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
La precisión absoluta (d)
Es la amplitud deseada del intervalo de confianza a ambos lados del valor real de la diferencia entre las dos proporciones.
Más precisión más estrecho el intervalo.
Se fija de acuerdo a la finalidad de la investigación
La precisión relativa (ε) se expresa en porcentajes 10% 20% 25% y 50%
La precisión absoluta (d)
% Valor de d
90
95
99
0.1
0.05
0.001
FÓRMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA
Estudios Descriptivos
FÓRMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA
Estudios Descriptivos
FÓRMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA
Estudios Explicativos
FÓRMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA
Estudios Explicativos
TIPOS DE
MUESTREO
MUESTREO PROBABILÍSTICO
O ALEATORIO
MUESTREO
NO - PROBABILÍSTICO
MUESTREO PROBABILISTICO O
ALEATORIO
1.- MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
2.- MUESTREO SISTEMÁTICO
3.- MUESTREO ESTRATIFICADO
4.- MUESTREO POR CONGLOMERADO.
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
SORTEO O RIFA
Es el más sencillo y el más utilizado.
Se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra.
Se aplica solo cuando la población es pequeña.
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
USANDO AL TABLA DE NÚMEROS ALEATORIOS
Es más rápido y práctico.
Es menos costoso.
Requiere de menos tiempo.
Es importante respetar el orden y secuencia predeterminados en la selección.
Debe seleccionarse el número de columnas de acuerdo al tamaño muestral.
MUESTREO SISTEMÁTICO
MUESTREO ESTRATIFICADO
MUESTREO POR CONGLOMERADO
MUESTREO NO - PROBABILÍSTICO
Es un muestreo por conveniencia
No es aleatorio, se desconoce la
probabilidad de selección de cada elemento
del universo.
Se caracteriza porque el investigador
selecciona la muestra siguiendo criterios
identificados para su estudio.
MUESTREO NO - PROBABILÍSTICO
Tipos:
Intencional o deliberado.
Accidental o por comodidad.
Por cuota
MUESTREO NO - PROBABILISTICO
Tipos:
Intencional o deliberado.
Accidental o por comodidad.
Por cuota•Se toman los casos o unidades que están disponibles en un momento
dado.
MUESTREO NO - PROBABILÍSTICO
Tipos:
Intencional o deliberado.
Accidental o por comodidad.
Por cuota
•El investigador decide los elementos que integrarán la muestra en
base a los objetivos
•Teniéndose en cuenta unidades supuestamente “típicas” de la
población
•El investigador conoce la población y las características pueden ser
utilizadas para seleccionar la muestra
MUESTREO NO - PROBABILÍSTICO
Tipos:
Intencional o deliberado.
Accidental o por comodidad.
Por cuota
•Investigador selecciona la muestra considerando fenómenos o
variables a estudiar como sexo, religión, área de trabajo, etc.
•Se inicia determinando la cantidad o cuota de sujetos de estudio y
que además posean las características indicadas
