Elección de los
individuos que
participarán en el
estudio: especificación y
muestreo
Población y muestra
Población: es
un conjunto de
individuos con
una serie de
características
específicas.
Muestra: es un
subconjunto de
la población.
La muestra de individuos
debe ser :
– suficientemente
amplia para
controlar errores
aleatorios.
MUESTRA
POBLACIÓN:
Todos los pacientes
con cataratas del
Paraguay
suficientemente
representativa para
controlar errores
sistemáticos.
Especificaciones
Se comienza elaborando dos listas de
criterios de selección
– criterios de inclusión y exclusión que definirán
las poblaciones a estudiar.
Por ej. Si se quiere estudiar la eficacia de
los suplementos de calcio en la
prevención de la osteoporosis.
Establecimientos de los criterios de inclusión
Los C.I. definen las características principales de la población
enfocada y accesible.
Cómo llevar a la práctica el criterio de que los individuos
tengan un estado de salud general bueno?.
Incluir pacientes con enfermedades no relacionadas
estrechamente con la osteoporosis y que no representen una
amenaza inmediata para la vida (HTA), pero dejar fuera del
estudio a los que presenten enfermedades que puedan
causar osteoporosis (paraplejia) o interferir con el
seguimiento (cáncer de pulmón).
Características demográficas (edad, sexo, raza).
Si se incluyesen mujeres y varones de raza negra, se
aumentaría la generalización a costa de aumentar el tamaño
o la duración del estudio (osteoporosis mas lento).
Establecimientos de los criterios de
exclusión
Alcohólicos: dificultad en el seguimiento.
Consideraciones éticas.
Muestreo
Existen dos clases principales de diseño
de muestreo:
– probabilístico
– y no probabilistico
Existen dos clases principales de diseño de muestreo:
– probabilístico
– y no probabilistico
A criterio
Muestreo probabilístico
Aleatorio simple:
– se enumera cada unidad de la población accesible y,
luego, se selecciona la muestra al azar.
Sistemático:
– Se sortea el inicio y los demás se seleccionan en
forma sistemática, por ejemplo cada 3 o 5 o 10.
Estratificado:
– se subdivide a la población en subgrupos de acuerdo
con cierta característica, como el sexo, la raza y
luego se extrae una muestra al azar en cada
“estrato”.
Por conglomerados:
– Se extrae una muestra al azar a partir de
agrupaciones naturales de individuos dentro de la
población.
1.
Juan
2.
Maria
3.
Pedro
4.
Luís
5.
Elena
1.
Juan
2.
Maria
Por
sorteo
1.
Maria
2.
Elena
Se sortea solo
el 1ro
1.
Maria
2.
Elena
3.
Pedro
4.
Luis
1.
Pedro
5.
Elena
2.
Luís
1.
1er C:
Juan,
Maria
2.
2do C:
Pedro,
Luis
3.
3er C:
Elena,
Juan
ALEATORIO SIMPLE
1.
Maria
2.
Luís
SISTEMÁTICO
1.
Maria
2.
Pedro
ESTRATIFICADO
1.
Maria
2.
Pedro
3.
Elena
CONGLOMERADO
Muestreo no probabilístico
Casos consecutivos:
– se elige a cada individuo que cumpla con los
criterios de selección dentro de un intervalo
de tiempo específico o hasta alcanzar un Nº
definido de pacientes.
– Es la mejor de las técnicas no probabilística y
factible en muchas ocasiones.
– El problema se plantea cuando la duración es
muy corta para representar adecuadamente
todos los factores estacionales u otros
cambios que puedan producirse con el
tiempo.
De conveniencia:
– se selecciona a los miembros de la población
accesible de los que se pueda disponer con
facilidad. Ej: voluntarios
A criterio:
– se escoge a “dedo” entre la población
accesible, a individuos que se suponen más
apropiados para participar en el estudio.
Algoritmo para la selección de la técnica de
muestreo
Muestreo
consecutivo
¿Existe una población de
referencia, diferenciada antes
de iniciar el estudio?
Muestreo
probabilístico
¿La población de referencia es
muy dispersa y está agrupada
por alguna característica?
¿Interesa a priori controlar la
distribución de alguna variable
de confusión?
Muestreo aleatorio
simple o sistemático
Muestreo
estratificado
Muestreo en
etapas múltiples
Reclutamiento
a) reclutar un Nº suficiente de individuos,
de forma que se cumplan los
requerimientos del tamaño de la muestra
para el estudio.
b) reclutar una muestra no sesgada.
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