Patricia Durán Ospinapduran@areandina.edu.co

Microbióloga, Universidad de los AndesMagister en Educación

Ex Jefe de Línea Novartis, TecnoquímicasCo-Fundador Grupo Salud Visual

Miembro Junta Directiva Asociación Colombiana de simulación clínicaMiembro Junta Directiva Asociación Colombiana de fisiología

Miembro comité editorial Journal of ocular diseases and therapeuticDirectora Centro de Investigaciones,

Fundación Universitaria del Área Andina, Pereira

Cálculo de la muestra

• Veracidad de la investigación• Población seleccionada– Criterios de inclusión– Criterios de exclusión

• Estratificada• Estadística• Control de sesgos o bias

CÁLCULO DE LA MUESTRA

Estadística: Tamaño de la muestra es el número de sujetos que componen la muestra extraída de la población necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.Cálculo online

CÁLCULO DE LA MUESTRA

CÁLCULO DE LA MUESTRA

Qué se debe tener en cuenta para el cálculo de la muestra?

• Justificar la muestra de acuerdo al planteamiento del problema• Población a estudiar• Objetivos de la investigación.

CÁLCULO DE LA MUESTRA

Qué se debe tener en cuenta para el cálculo de la muestra?

• Justificar la muestra de acuerdo al planteamiento del problema• Población a estudiar• Objetivos de la investigación.

CÁLCULO DE LA MUESTRADepende de decisiones estadísticas y no estadísticas

Disponibilidad de los recursosPresupuesto o el equipo que estará en campo.

Determinar antes de seleccionar la población:

Tamaño de la población. objetos o individuos que tienen características similares. Población objetivo, que suele tiene diversas características y también es conocida como la población teórica. Población accesible es la población sobre la que los investigadores aplicaran sus conclusiones.Margen de error (intervalo de confianza). Error de muestreo aleatorio, el número de veces de cada 100 que se espera que los resultados se encuentren dentro de un rango específico.Nivel de confianza. Intervalos aleatorios, acotar un valor con una determinada probabilidad alta. Por ejemplo, un intervalo de confianza de 95% significa que los resultados de una acción probablemente cubrirán las expectativas el 95% de las veces.La desviación estándar. Es un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de la población.

CÁLCULO DE LA MUESTRA

Z = nivel de confianza,P = probabilidad de éxito, o proporción esperada Q = probabilidad de fracaso D = precisión (error máximo admisible en términos de proporción)

CÁLCULO DE LA MUESTRA DESCONOCIENDO EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN

Z = nivel de confianza,P = probabilidad de éxito, o proporción esperada Q = probabilidad de fracaso D = precisión (error máximo admisible en términos de proporción)

CÁLCULO DE LA MUESTRA CONOCIENDO EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN

N = tamaño de la población Z = nivel de confianzaP = probabilidad de éxito o proporción esperada Q = probabilidad de fracaso D = precisión (Error máximo admisible en términos de proporción).

MUESTREO PROBABILÍSTICOPrincipio de equi-probabilidad, esto quiere decir que todos los individuos de la muestra seleccionada, tendrán las mismas probabilidades de ser elegidos. Lo anterior nos asegura que la muestra extraída contará con representatividad.Al azar simpleSistemáticaEstratificadaConglomeradosCaracterísticas:No hay discreción del investigador.Los elementos se seleccionan por reglas mecánicas.Hay error muestral.Se conoce la probabilidad de inclusión.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICONo sirven para hacer generalizaciones, pero sí para estudios exploratorios. En este tipo de muestras, se eligen a los individuos utilizando diferentes criterios relacionadas con las características de la investigación, no tienen la misma probabilidad de ser seleccionados ya que el investigador suele determinar la población objetivo.Por juicio u opinión.Por cuotas.De bola de nieve.De conveniencia.Características:La muestra es discrecionalLos elementos se seleccionan por facilidad conveniencia y no por reglas fijasNo hay error muestral o no se puede calcularNo se conoce la posibilidad de inclusión

SELECCIÓN DE UN BUEN INSTRUMENTO

Instrumento validado Acorde a las necesidades del entorno Adaptado y validado por grupo de expertos Actualizado Juicio crítico Dos observadores idóneos (índice Kappa) Control de Bias os sesgos

INSTRUMENTOS (Questionnaires)

http://www.owenleigh.com/page15.htm

http://www.mountainviewoptometry.com/forms/patient-questionnaire/

http://www.healio.com/optometry/cornea-external-disease/news/print/primary-care-optometry-news/%7B071167eb-1e3b-408e-89c9-060c4133a308%7D/dry-eye-questionnaires-a-valuable-tool-for-ods

http://cahvision.com/questionnaires.html

Mark Rossenfield

Baja visión

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