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Selección de sujetos y
tamaño de la muestra
César Gutiérrez VillafuerteSección de Epidemiología
Instituto de Medicina Tropical “Daniel A. Carrión” - UNMSM
Lima, noviembre de 2010
Concepto de muestreo
Se denomina muestreo al procedimiento
mediante el cual se selecciona un conjunto
de elementos de la población, para, a
partir de este conjunto de elementos,
inferir el valor de una o varias
características de la población.
Población (N)
Muestreo
Inferencia:
- Estimación de parámetros
- Prueba de hipótesis
Muestra (n)
s p
x
Terminología1. Población. Es todo conjunto de objetos, situaciones o sujetos
con un rasgo común. Es un conjunto de casos que satisface una
serie predeterminada de criterios.
2. Muestra. Es un subconjunto de individuos extraídos de una
población.
3. Unidad de análisis. Es un sujeto u objeto el cual es motivo de
investigación, al cual se toma mediciones.
4. Unidad de muestreo. Es un elemento que permite llegar y
seleccionar a la unidad de análisis. En algunos estudios puede
coincidir con la unidad de análisis.
5. Unidad reportante. Es el sujeto que brinda información sobre la
unidad de análisis (p.e. madres de pacientes padiátricos).
6. Marco muestral. Es una lista completa y detallada de las
unidades de muestreo.
Consideraciones a tomar
1. Tamaño de la muestra
2. Forma de selección
Van a depender de los objetivos, diseño de la
investigación y características de la población en estudio.
Tipos de muestreo
1. Muestreo Probabilístico Cuando el método de selección de la muestra permite
conocer para cada elemento la probabilidad de serseleccionados. Utiliza procedimientos de selecciónaleatoria para asegurar que cada unidad de la muestrase seleccione por probabilidad. Permite estimar losparámetros de la población.
2. Muestreo No Probabilístico Selección de la muestra por medio de un proceso
subjetivo o arbitrario de modo que la probabilidad deselección de cada unidad de la población no esconocida (se utiliza con frecuencia cuando no seconoce el marco muestral).
Tipos de muestreo
1. Muestreo Probabilístico Aleatorio Simple
Sistemático
Estratificado
Conglomerados
2. Muestreo No Probabilístico Por conveniencia
Por casos consecutivos
Por cuota
Bola de nieve
Importancia del muestreo
1. Recursos limitados
2. Dificultades operativas
3. Escasez
4. El muestreo puede ser más exacto
Elementos del cálculo del tamaño
de la muestra
1. Nivel de confianza
2. Varianza de la variable
3. Error (Precisión)
4. Tamaño de la población
n =Nivel de Confianza x Varianza
Error (Precisión)
Efecto del tamaño de la población
sobre el tamaño de la muestra
Tamaño de la población
Tam
añ
o d
e la
mu
estr
a
Calculado
Ajustado
Si usted va de compras al mercado y quiere comprar
uvas, ¿toma o no toma una uva para probar?
Fórmulas para el cálculo del tamaño de
muestras para la estimación de parámetros
2
2
Z pqn
d
Estimación de una proporción
Z = Valor Z para el nivel de
confianza establecido.
p = proporción del evento de
interés.
q = 1 – p
d = error absoluto.
2 2
2
Zn
d
Estimación de una media
Z = Valor Z para el nivel de
confianza establecido.
2 = varianza de la variable de
interés.
d = error absoluto.
Fórmulas para el cálculo del tamaño de
muestras para pruebas de hipótesis:
comparación de proporciones
2
2
d
)p1(p2)ZZ(n
Z = Valor Z para el nivel de confianza establecido.
Z = Valor Z para el nivel de poder establecido.
p = proporción promedio entre ambos grupos.
d = diferencia entre ambos grupos a ser detectada.
El tamaño calculado es por grupo.
Fórmulas para el cálculo del tamaño de
muestras para pruebas de hipótesis:
comparación de medias
El tamaño calculado es por grupo.
2
22
d
s2)ZZ(n
Z = Valor Z para el nivel de confianza establecido.
Z = Valor Z para el nivel de poder establecido.
s2 = varianza de la variable de interés.
d = diferencia entre ambos grupos a ser detectada.
Etapas de la investigación por muestreo
1. Establecimiento de objetivos
2. Población objetivo
3. Marco muestral
4. Diseño de la muestra
5. Métodos de medición
6. Instrumento de medición
7. Selección y adiestramiento de encuestadores
8. Prueba piloto
9. Organización del trabajo de campo
10. Análisis de los datos
Principios fundamentales que debe
cumplir toda muestra
1. SIMPLICIDAD. Significa que los elementos que participan en
la investigación y que pertenecen a la población, deben estar
definidos en forma clara, simple y precisa.
2. REPRESENTATIVIDAD. Las características relevantes de la
población deben encontrarse en la muestra, sólo deben diferir
en el número de elementos.
3. COMPARABILIDAD. Cuando en un estudio es necesario
contar con dos muestras, entre las cuales se desea
establecer alguna diferencia específica, es necesario que
ambas muestras sean similares en todas las características, a
excepción de aquella característica que es motivo de la
investigación (p.e. ensayo clínico).
Calidad del estudio
Validez
(error sistemático)
Precisión
(error aleatorio)
Interna Externa
Error de
selección
Error de
medición
Efecto
confusor
Fuentes de sesgo en el muestreo
1. No respuesta.
2. Estudio solamente de voluntarios.
3. Muestreo sólo de los registrados.
4. Pérdida de casos de corta duración.
5. Sesgo estacional.
6. Accesibilidad de áreas seleccionadas.
