CLASE 06
MUESTREO
Muestreo probabilístico (Aleatorio,
Sistemático, estratificado, por
conglomerados) y Muestreo no probabilístico
DR. JAIME PACHECO
MUESTRA
 Una muestra es un subconjunto de casos o
individuos de una población.
 Las muestras se obtienen con la intención de
inferir propiedades de la totalidad de la
población, para lo cual deben ser representativas
de la misma.
 Para cumplir esta característica la inclusión de
sujetos en la muestra debe seguir una técnica de
muestreo.
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MUESTRA

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.
n1
N
n2
n3
n4
nn
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VENTAJAS DE LA ELECCIÓN DE
UNA MUESTRA
 Reducción de costos.
 Rapidez.
 Viabilidad
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DEFINICIONES Y TERMINOS
a.
b.
c.
d.
e.
f.
Unidad de análisis
Población
Unidad de muestreo
Marco muestral
Parámetro
Estadígrafo o estadístico.
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UNIDAD DE ANALISIS
También llamado ELEMENTO DE LA POBLACION es aquella
unidad indivisible de la que se obtiene el dato estadístico.
Ejm:
paciente, madre de familia, nota de enfermería, animal
de experimentación, objeto, etc. que participa en el
estudio conformando la muestra.
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POBLACIÓN
 Población:
Es el conjunto de unidades de análisis con alguna característica
de interés o atributos especialmente cuantificables en un
periodo y en un lugar determinado.
 Población Diana: Está definida por los objetivos del estudio.
Ejm. 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.
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UNIDAD DE MUESTREO
•Es la unidad seleccionada del marco muestral.
•Puede coincidir con la unidad de análisis.
•Es el elemento utilizado para seleccionar la muestra.
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 la comunidad.
La unidad de análisis: es la madre de familia que se le
entrevistará.
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MARCO MUESTRAL
•Es una lista detallada y actualizada de las unidades de muestreo de
donde se obtiene la muestra.
Ejemplos: de marco muestrales
Lista de distritos según estratos.
Directorio telefónico.
Lista de alumnos de una universidad.
Planos de una determinada comunidad
Lista de manzanas de una comunidad, etc.
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PARÁMETRO
Medida estadística que describe una característica de la
población.
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
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ESTADÍSTICO O ESTADÍGRAFO
Medida estadística que describe una característica de la muestra
y cuyo resultado está en función de los datos muestrales.
Se representa con letra latina y es variable de muestra a muestra.
Ejm:
la edad promedio de los sujetos pertenecientes a la muestra (x),
la proporción de pacientes con asma pertenecientes a una
muestra (p), etc.
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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 2009.
 Población de estudio: Los niños de ambos sexos
menores de 5 años del distrito de Yurimaguas- Dpto. de Loreto.
Diciembre-2010.
 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
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CÁLCULO DEL TAMAÑO
DE LA MUESTRA
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TAMAÑO DE LA MUESTRA
Tomar en cuenta varios factores:
•Tipo de muestreo.
•El parámetro a estimar.
•El error muestral admisible.
•El nivel de confianza.
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Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros
a partir de una población
1. Para estimar una media poblacional
z 2 se
n
E2
nf 
2
Si se conoceN:
n
n
1
N
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Para estimar una media poblacional
Donde:
2
z 2 se
 Z = coeficiente de confianza = 1,96
n
2
E
para un nivel de confianza = 95%
 Se = desviación estándar esperada en la
n
población de estudio.
nf 
n
 Puede ser obtenida en:
1
N
• Revisión bibliográfica
• Estudio piloto
 E = error absoluto de muestreo o
precisión
= debe ser asumido por el
investigador
 N = tamaño de la población
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 nf = tamaño de muestra final.
Si se conoceN:
z 2 se
n
E2
2
Si se conoceN:
Ejemplo:
En una población de 1200 escolares de la
Oroya se desea estimar el nivel promedio de
n
Pb sérico con 95% de confianza. En el estudio
nf 
n
piloto se encontró: x= 22,3 y s = 8,6 µg/dl.
1

Los investigadores están dispuestos a asumir
N
un E =  1,5 µg/dl
n= (1,96)2 (8,6)2 = 126,3
calcular n.
Solución:
Datos:
(1,5)2
Z = 1,96
N = 1200
Se = 8,6
E =  1,5
nf =
126,3
= 114,3
1 + 126,3/1200
nf  115
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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 µg/dl.
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Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a
partir de una población
2. Para estimar una proporción poblacional
Donde:
pe = proporción esperada de sujetos con
z2 p q
la característica de interés en la población
e
e
n
de estudio.
2
Se puede obtener de:
E
Revisión bibliográfica
Si se conoceN:
Estudio piloto
pe = qe = 50% = 0,5
n
f

n
n
1
N
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
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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.
Solución:
Datos:
Z = 1,96
n= (1,96)2 (0,8)(0,2) = 245,9
(0,05)2
n  246
pe =0,8
Interpretación: Para estimar la proporción
qe =0,2
de pacientes no satisfechos en emergencia,
con 95% de confianza y un error de  5%, se
debe evaluar 246.
E =  0,05
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METODOS DE MUESTREO
No probabilísticos
(Prácticos y
económicos)
• Intencional
• Sin norma (chunk)
• Accidental (casos)
• De voluntarios
METODOS
Probabilísticos
(Dan muestras
representativas)
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• Aleatorio simple
• Sistemático
• Estratificado
• De conglomerados
No probabilísticos
 Denominado también muestreo dirigido, se desconocen las
probabilidades de selección de cada elemento.
 El procedimiento de selección se realiza de manera un
poco informal y arbitraria.
 Con este método no se pueden elegir muestras
representativas y no se pueden hacer las inferencias
respectivas porque no podemos cuantificar el error
muestral.
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No probabilísticos
 Resulta 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, sino que
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.
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No probabilísticos
Entre los tipos más comunes de este tipo de muestreo tenemos:
 Intencional. La "muestra" o mejor dicho el grupo de estudio se
toma supeditándola íntegramente a la preferencia del investigador.
Ejemplo:
sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han
marcado tendencias de voto.
 Sin norma (chunk). Se toma una porción de la población de
cualquier manera o por razones de comodidad.
Ejemplo:
-Los primeros diez de la lista.
-Todas las madres de familia de una manzana.
-Todos los pacientes que acuden a un establecimiento de salud en
una semana.
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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.
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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.
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Probabilísticos


Es un proceso muestral donde cada elemento de la
población tiene una probabilidad perfectamente conocida
de ser incluida en la muestra.
Sólo una muestra probabilística proporciona estimaciones
con medida de su precisión.
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TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO
1. Muestreo aleatorio simple (MAS)
2. Muestreo Sistemático (MS)
3. Muestreo Estratificado
4. Muestreo por Conglomerados
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1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Escoge 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 se van escogiendo
El procedimiento puede darse con o sin
reemplazos
y
esta
condición
afectará
posteriormente el análisis
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2. MUESTREO SISTEMATICO
En el universo (N) se elige el primer elemento
al azar
Luego los demás se escogen cada cierto
intervalo (k), hasta completar el tamaño
muestral (n).
El tamaño del intervalo (k) se calcula así: k =
N/n
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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 los miembros del grupo
mayoritario tienen una mayor probabilidad
de ser seleccionados en la muestra.
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ESTRATOS
Homogéneos en su interior;
diferentes entre sí en propiedades y
tamaño
Comuna B
Comuna A
Comuna C
Comuna D
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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.
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4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
Ejemplo.
Si se desea estudiar a los hipertensos atendidos en
los hospitales 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 pacientes
hipertensos luego realizar muestreo aleatorio.
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CONGLOMERADOS
Grupo 1A
Grupo 5C
Grupo 2A
Grupo 3B
Heterogéneos en su interior; diferentes entre sí en
propiedades y tamaño
DR. JAIME PACHECO
GRACIAS POR SU ATENCION
DR. JAIME PACHECO
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