Diseño Muestral - copia

7/29/2019 Diseño Muestral - copia

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DISEÑO MUESTRAL

WILFREDO SALINAS CASTROOGITT - INS

Tacna 09 – 11 de Setiembre



MUESTREO

Es el proceso de extraer de un conjunto

de unidades (de las que se desea obtener

cierta información) que constituyen el

objeto de estudio (población) un númerode casos reducido (muestra), que

representen la característica que se

quiere medir.

Unidades: Personas, Familias, Viviendas, Escuelas, Organizaciones, etc.



RAZONES DE MUESTREO

• Disminución de costos ( tiempo, personal,

material)

• Al disminuir el número de casos disminuyen

también los errores asociados a la

manipulación de los datos.

• Puede confiarse en la generalización de los

resultados si se ha tenido cuidado al

seleccionar la muestra.



MUESTRA

Una muestra es un subconjunto de casos o individuosde una población.

Las muestras se obtienen con la intención de inferir

propiedades de la totalidad de la población, para locual deben ser representativas de la misma. Paracumplir esta característica, la inclusión de sujetos en lamuestra 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

nnn4

n3

n2

n1

MUESTRA



MUESTRA

El análisis de una muestra permite inferir conclusiones

susceptibles de generalización a la población de estudio con

cierto grado de certeza (Holguin y Hayashi, 1993).

De acuerdo con Briones (1995) “una muestra esrepresentativa cuando reproduce las distribuciones y los

valores de las diferentes características de la población con

márgenes de error calculables” (p. 83).



Ventajas de la Elección de una Muestra

Reducción de costos.

Rapidez.

Viabilidad



DEFINICIONES Y TERMINOS

a. Población

b. Unidad de análisis

c. Unidad de muestreod. Marco muestral

e. Parámetro

f. Estadígrafo o estadístico.



POBLACIÓN

Es el conjunto de unidades de análisis con alguna característica de

interés o atributo especialmente cuantificable en un período y lugar

determinado (delimitado en el tiempo y espacio).POBLACIÓN DIANA: está definida por los objetivos del estudio Ej.

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 ANALISIS(«Elemento de la Población»)

Es aquella unidad indivisible de la que se obtiene el dato estadístico,

(Ejemplo: paciente, enfermera, madre de familia, HC, nota de

enfermería, animal de experimentación, objeto, etc.), que participa en

el estudio conformando la muestra.



UNIDAD DE MUESTREO

• Es el elemento utilizado para seleccionar la muestra

• Es la unidad seleccionada del marco muestral.

• Puede coincidir con la unidad de análisis.

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 lacomunidad.

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.

• También se le define como las unidades muestrales que reúnen los

criterios de inclusión y exclusión.

Ejemplos : de marco muestrales

Lista de distritos según estratos.

Directorio telefónico.

Lista de alumnos de una universidad.Lista de centros de salud.

Lista de manzanas de una comunidad,etc.



PARÁMETRO

Medida estadística que describe una característica de lapoblación.

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 lamuestra y cuyo resultado está en función de los datosmuestrales.

Se representa con letra latina y es variable de muestra amuestra.

Ej.

• edad promedio de los sujetos pertenecientes a la muestra (x),

• proporción de pacientes con asma pertenecientes a una

muestra (p), etc.



Ejemplo: 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 2012.

• Población de estudio: Los niños de ambos sexos menores de 5

años del distrito de Yurimaguas- Dpto. de Loreto. Diciembre-2012.

• 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



depende de :

Tipo de investigación que se está realizando.

Tipo de muestreo

El parámetro a estimar

El error muestral admisible

El nivel de confianza Si es una investigación cualitativa o cuantitativa,

el procedimiento variará.

CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LAMUESTRA



Para calcular el tamaño de una muestra hay que tomar en

cuenta tres factores:

El porcentaje de confianza con el cual se quiere generalizar los datos

desde la muestra hacia la población total. Es el porcentaje de seguridad

que existe para generalizar los resultados obtenidos.

El porcentaje de error que se pretende aceptar al momento de hacer la

generalización. Equivale a elegir una probabilidad de aceptar una

hipótesis que sea falsa como si fuera verdadera, o la inversa: rechazar la

hipótesis verdadera por considerarla falsa.

El nivel de variabilidad que se calcula para comprobar la hipótesis. Es la

probabilidad (o porcentaje) con el que se aceptó y se rechazó la hipótesis

que se quiere investigar en alguna investigación anterior o en un ensayo

previo a la investigación actual. El porcentaje con que se aceptó tal

hipótesis se denomina variabilidad positiva y se denota por p, y el

porcentaje con el que se rechazó se la hipótesis es la variabilidad

negativa, denotada por q.



El Tamaño de la Muestra por tanto :

Es directamenteproporcional al

nivel de confianzaZ.

Es

inversamenteproporcional alerror estimado.

Esdirectamente

proporcional ala variabilidaddel fenómeno a

estudiar.



• En los estudios cuantitativos, el tamaño de la

muestra depende de la precisión conque se desea

estimar el parámetro de la población.

• Entre más grande sea la muestra más representativade la población será.

• Para calcular el tamaño de las muestras cuantitativas

se emplean fórmulas estadísticas.

Tamaño de la muestra: Investigación Cuantitativa



Calculo del tamaño de la muestra :

en investigación cuantitativa

Para ello se necesita algunos valores, como son:

• El nivel de confianza: 1,96 para un nivel de confianza

del 95%. • El tamaño aproximado de la proporción (p , q):

Si no las conoces, que sea del 50% (0,5)cada una.

•El error máximo admisible: Acepta un error máximo

del 5%.(0.05)



Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a

partir de una población

1. Para estimar una media poblacional

Si se conoce N :

n = Z2 Se2

E2

nf = n

1 + n

N



Donde:

Z = coeficiente de confianza = 1,96 para un nivel de confianza =95%

Se2 = 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.



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”.

(1.96)2 (8.6)2

n = = 126,3

(1.5)

Datos:

Z = 1,96

N = 1200 126,3

Se = 8,6 nf = = 114,3

E = ±1,5 1 + 126,3 /1,200

nf ≥ 115

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 ug/dl.



Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a

partir de una población

Nn1

nn

: NconoceseSiE

q pz

n

f

2

ee

2

2. Para estimar una proporción poblacional



Donde:

pe = proporción esperada de sujetos con la característica deinterés 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

Datos:

Z = 1,96 (1,96)2 (0,8) (0,2)

pe =0,8 n = = 245,9

qe =0,2 (0.05)

2

E = ±0,05

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 personas.



Tamaño de la muestra: Investigación Cualitativa

• Pasos:1. El investigador empieza con una noción general de dónde y con quién

comenzar. Se suelen utilizar procedimientos no probabilísticosintencionales o de rastreo (bola de nieve).

2.La muestra se selecciona de manera seriada, es decir, los miembrossucesivos de la muestra se eligen basándonos en los ya seleccionados y enqué información han proporcionado.

3.Con frecuencia se utilizan informantes para facilitar la selección de casosapropiados y ricos en información.

4.La muestra se ajusta sobre la marcha. La información obtenida ayudan a

enfocar el proceso de muestreo.

5.El muestreo continúa hasta que se alcanza el “punto de saturación”, es decircuando la inclusión de nuevos casos ya no agrega variedad sino sólocantidad ,o sea “más de lo mismo”.

6. El muestreo final incluye una búsqueda de casos confirmantes, queenriquezcan y desafíen las hipótesis de los investigadores



Ejemplo

• Si se quiere saber la opinión de MUJERES sobre por qué no

usan “METODOS ANTICONCEPTIVOS” en vez del ABORTO,

se podría comenzar entrevistando a 10 mujeres y se ve si sus

opiniones son similares o diferentes.

• Si se observa que las 10 opinan lo mismo, se podría indicar

que con 10 mujeres se alcanza el “punto de saturación”.

• Si hay diferentes opiniones se podría entrevistar más mujeres

y ver si con cada caso adicional se puede definir cuál es la

tendencia de opinión.

• Si al llegar a 15 se observa una tendencia clara, ese sería el

“punto de saturación”.





Muestreo No Probabilístico(denominado también muestreo dirigido)

El procedimiento de selección se realiza de manera un

poco informal y arbitraria por el investigador.

Cada unidad no tiene igual probabilidad de participar en

la muestra. Se desconocen las probabilidades de selección de cada

elemento.

Con este método no se pueden elegir muestras

representativas y no se pueden hacer las inferencias

respectivas porque no se puede calcular el error

muestral.

Alto riesgo de invalidez producido por la introducción de

sesgos



No Probabilísticos

VentajaResulta 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, sinoque 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.





Tipos de Muestreo 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.



Tipos de Muestreo 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.



Muestreo Probabilístico

• Es el más adecuado para identificar índices y describirpoblaciones mediante muestras.

• Es un proceso muestral donde cada elemento de la población

tiene una igual probabilidad de ser incluido en la muestra.

• La elección de cada unidad muestral es independiente de lasdemás

• Se puede calcular el error muestral

• Sólo una muestra probabilística proporciona estimaciones con

medida de su precisión.• Se utiliza para estudios cuantitativos, descriptivos y

correlacionales.



TIPOS DE MUESTREOPROBABILISTICO

1. Muestreo aleatorio simple (MAS)2. Muestreo Sistemático (MS)

3. Muestreo Estratificado

4. Muestreo por Conglomerados



1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLEEscoge 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 sevan escogiendo

El procedimiento puede darse con o sin reemplazos y

esta condición afectará posteriormente el análisis



Ejemplo:

A partir de la población de 150 sujetos aparentementenormales.

a. Seleccionar una MAS de tamaño 10.

b. Calcular la glucosa promedio.

Solución: a. Se tiene: N =150 y n =10

De la tabla de números aleatorios, sabiendo que el tamaño

de la población tiene 3 dígitos, se escogen 3 columnas

cualesquiera de dicha tabla para seleccionar 10 númeroscomprendidos entre 1 y 150 inclusive. Por esta vez

utilizaremos las 3 últimas columnas de la derecha de la

tabla.





Entonces los 10 números son:

12, 117, 107, 42, 108, 106, 133, 62, 74, 92.

Las concentraciones correspondientes de azúcar a

estos números de sujetos son:

105, 105, 94, 85, 93, 101, 102, 104, 87, 104

b. Utilizando estos valores de la variable se

obtiene la glucosa promedio:

x = 98 mg/dl



2. MUESTREO SISTEMATICO (MS)

Consiste en la selección de n elementos a partir deuna población de tamaño N de modo que de cada

cierto número (I) de elementos, uno será parte de la

muestra.

Es decir:

n



Siendo la población homogénea.

Teniendo un marco muestral Se siguen los siguientes pasos:

I = N /n intervalo o constante de muestreo (de

cada I elementos uno será parte de la muestra)

De la tabla de números aleatorios se elige el

número aleatorio de inicio: k, que debe ser 1 ≤ k ≥ I.



Ejemplo:

De la población de 150 sujetos aparentemente

normales seleccionar una MS de tamaño 10

Solución:

•I 15 = 10 /150= (de cada 15 elementos, uno será parte de la

muestra)

•1 k 15 ( de la tabla se eligen 2 columnas así, de las 2ultimas: k =2).

•Luego:

N° : 2, 17, 32, 47, 62, 77, 92, 107, 122, 137

+15



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 losmiembros del grupo mayoritario tienen una mayor

probabilidad de ser seleccionados en la muestra.



Comuna A

Comuna B

Comuna C

Comuna D

ESTRATOS Homogéneos en su interior; diferentes

entre sí en propiedades y tamaños



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.



4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS

Ejemplo.

Si se desea estudiar a los hipertensos atendidos en loshospitales 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 pacienteshipertensos luego realizar muestreo aleatorio.



Grupo 5CGrupo 5C

Grupo 1AGrupo 1A

Grupo 2AGrupo 2A

Grupo 3BGrupo 3B

Grupo 5CGrupo 5C

Grupo 1AGrupo 1A

Grupo 2AGrupo 2A

Grupo 3BGrupo 3B

CONGLOMERADOSHeterogéneos en su interior; diferentes entre sí

en propiedades y tamaño



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