MUESTREO

Muestreo probabilístico (Aleatorio,

Sistemático, estratificado, por

conglomerados) y Muestreo no probabilístico

Msc. Lácides Baleta

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.

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

VENTAJAS DE LA ELECCIÓN DE

UNA MUESTRA

Reducción de costos.

Rapidez.

Viabilidad

DEFINICIONES Y TERMINOS

a. Unidad de análisis

b. Población

c. Unidad de muestreo

d. Marco muestral

e. Parámetro

f. Estadígrafo o estadístico.

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.

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.

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.

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 comunidad

Lista de manzanas de una comunidad, etc.

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

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.

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

TAMAÑO DE LA MUESTRA

Tomar en cuenta varios factores:

•Tipo de muestreo.

•El parámetro a estimar.

•El error muestral admisible.

•El nivel de confianza.

Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros

a partir de una población

1. Para estimar una media poblacional

N

n

nn

NconoceseSiE

szn

f

e

1

:2

22

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.

N

n1

nn

:NconoceseSiE

szn

f

2

2

e

2

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 = 1200

Se = 8,6

E = 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

N

n1

nn

:NconoceseSiE

szn

f

2

2

e

2

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.

Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a partir de una población

2. Para estimar una proporción poblacional

N

n

n

fn

NconoceseSi

E

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

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 = 1,96

pe =0,8

qe =0,2

E = 0,05

n= (1,96)2 (0,8)(0,2) = 245,9 (0,05)2

n 246

Interpretación: Para estimar la proporción

de pacientes no satisfechos en emergencia,

con 95% de confianza y un error de 5%, se

debe evaluar 246.

METODOS DE MUESTREO

• Intencional

• Sin norma (chunk)

• Accidental (casos)

• De voluntarios

• Aleatorio simple

• Sistemático

• Estratificado

• De conglomerados

No probabilísticos

Probabilísticos (Dan muestras

representativas)

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.

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.

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.

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.

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.

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.

TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO

1. Muestreo aleatorio simple (MAS)

2. Muestreo Sistemático (MS)

3. Muestreo Estratificado

4. Muestreo por Conglomerados

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

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

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.

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

Comuna A

Comuna B

Comuna C

Comuna D

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.

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

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