POBLACIÓN Y
MUESTRA
DR. GLENN LOZANO ZANELLY
POBLACIÓN
 POBLACIÓN: Conjunto de individuos que
tienen las características (variables), que se
quieren estudiar.
 POBLACIÓN DIANA: Está definida por los
objetivos del estudio. Ejm. Diabéticos de Lima.
 POBLACIÓN FINITA: Cuando se conoce el
tamaño de la población.
 POBLACIÓN INFINITA: Cuando no se conoce
el tamaño de la población.
MUESTRA
 Es un subconjunto de la población de
estudio y es el grupo de personas que
realmente se estudiarán.
 Debe ser representativa de la población y
para lograr esto, se tiene que tener bien
definido los criterios de inclusión y
esclusión, así como también realizar una
buena técnica de muestreo.
Cuando Calcular el Tamaño de la
Muestra
 Cuando no se puede estudiar a toda la
población y se quieren estimar parámetros.
Prevalencia, promedio, porcentaje, tasas.
 Cuando se desean comparar dos, o más
grupos y establecer si hay diferencias.
Porqué Calcular el Tamaño de la
Muestra.
 Las muestras pueden estudiarse con mayor
rapidez que las poblaciones.
 El estudio de una muestra es menos costosa que
el de una población.
 Toma menos tiempo de estudio.
 En la mayoría de las situaciones el estudio de una
población es imposible.
 Con frecuencia los resultados de una muestra son
más precisos que los que se basan en una
población.
 En todo proyecto se deben considerar
imprevistos que pueden hacer que el
tamaño de muestra calculada inicialmente
se vea afectada ya sea porque el sujeto de
estudio se mudó, no desea participar,
abandona, viaja
Muestreo
 El muestreo es el proceso mediante el cual el
investigador, podrá seleccionar los pacientes o
sujetos de estudio a partir de la muestra calculada
previamente.
 Si el muestreo no se realiza con criterio, los
resultados de la investigación no serán validos,
ya que se pueden cometer errores de sesgo o
imparcialidad al momento de elegir los sujetos
Tipos de Muestreo
Probabilístico
(Aleatorio)
No
Probabilístico
Aleatorio simple.
Accidental
Sistemático.
Por conveniencia.
Estratificado.
Por cuotas.
Por conglomerados.
Bola de Nieve.
Muestreo Probabilístico
 ´También se conoce como muestreo
aleatorio, la característica de este muestreo
es que todos los sujetos de la población de
estudio, tienen la misma probabilidad de
ser seleccionados para formar parte de la
muestra.
Muestreo Aleatorio Simple
 Cada unidad tiene la probabilidad
equitativa de ser incluida en la muestra.
 Lista de todos los individuos de la
población de estudio: “marco muestral”
 Selección al azar. (tablas de números
aleatorios, calculadoras, sofware).
Muestreo Sistemático
 Se selecciona individuos del marco
muestral a intervalos regulares.
 Ejemplo: 5, 10, 15, 20, .........
 Lleva el sesgo de selección si el marco
muestral está distribuido siguiendo algún
patrón particular.
Muestreo Estratificado
 Este tipo de muestreo se emplea cuando se tiene
interés en que la muestra sea la más
representativa posible en lo que se refiere a sub
grupos de interés relacionados con variables
confusoras o que podrían crear sesgo a la
investigación, por ejm. Sexo, edad, situación
laborar, etc.
 El marco poblacional se divide en grupos
homogéneos (estratos), de cada uno se extrae una
submuestra proporcional al tamaño del estrato.
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).
 Se selecciona en primer lugar el conglomerado
más alto, a partir de este se selecciona un
subgrupo. A partir de este subgrupo se selecciona
otro subgrupo, y así sucesivamente, hasta llegar
hasta las unidades de análisis.
Muestreo no Probabilístico
 No existe el criterio de que todos los
sujetos tengan la misma posibilidad para
ser elegidos para formar parte de la
muestra, ya que en este tipo de muestreo
hay uno o más criterios de decisión por
parte del investigador, paa que un
determinado sujeto pueda o no formar
parte del estudio.
Muestreo Accidental
 Se hace sobre la base de la presencia o no,
en un lugar y momento determinados.
 Aunque se parece a un muestreo
probabilísitico, no todas las personas tienen
la misma probabilidad de estar en el
momento y lugar donde se selecciona a los
sujetos.
Muestreo por Conveniencia
 El investigador decide en base a los
conocimientos de la población, quienes son
los que deben formar parte de la muestra.
 Se tiene en cuenta los criterios de inclusión
y exclusión, los cuales deben estar bien
establecidos y se deben cumplir
rigurosamente.
Muestreo por Cuota.
 La muestra se selecciona tomando en cuenta
características (variables) específicas de la
población.
 Tiene similitud con el muestreo estratíficado,
sólo que en este caso la selección dentro de cada
cuota (estrato)se hace de manera accidental.
 Generalmente se usa para encuestas de opinión y
mercado.
Muestreo por Bola de Nieve
 Se utiliza cuando la población es de difícil acceso
por razones sociales (prostitutas, alcohólicos,
drogadictos, etc)
 En este caso se contsactará con una persona del
grupo a estudiar, puede ser un lider de una
pandilla, el amigo de un colaborador,etc.Y a
partir de éste poco a poco se va llegando a un
número mayor de individuos
Variable
cualitativa
(Una
proporción)
Población
Desconocid
a
Población
conocida
Tamaño de
muestra
para
un grupo
2
n
Z * p * q
d
2
2
n
N * Z * p * q
d  N  1  Z  * p * q
2
2
2
Población
desconocida
n
Z * S
d
Variable
cuantitativa
(Una media)
2
2
Población
conocida
n
N * Z * S
2
d *  N  1  Z  * S
2
2
2
Variable
cualitativa
(Dos
Proporciones)
n
Z


* 2 p 1  p   Z  * p1 1  p1   p 2 1  p 2 
 p1  p 2 2
Tamaño de
muestra
para
dos grupo
Variable
cuantitativa
(Dos
medias)
2 Z   Z   * S
2
n
d
2
2
2
Saber no es suficiente, debemos aplicar.
Desear no es suficiente, debemos hacer.
-Johann W. Von Goethe
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