MUESTREO

1. CLASE 06 MUESTREO Muestreo probabilístico (Aleatorio, Sistemático, estratificado, por conglomerados) y Muestreo no probabilístico DR. JAIME PACHECO

2. MUESTRA • Una muestraes un subconjuntode 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. DR. JAIME PACHECO

3. 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 nn n4 DR. JAIME PACHECO

4. VENTAJAS DE LA ELECCIÓN DE UNA MUESTRA • Reducción de costos. • Rapidez. • Viabilidad DR. JAIME PACHECO

5. DEFINICIONES Y TERMINOS • Unidad de análisis • Población • Unidad de muestreo • Marco muestral • Parámetro • Estadígrafo o estadístico. DR. JAIME PACHECO

6. 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. DR. JAIME PACHECO

7. 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. DR. JAIME PACHECO

8. 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. DR. JAIME PACHECO

9. 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. DR. JAIME PACHECO

10. 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 DR. JAIME PACHECO

11. 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. DR. JAIME PACHECO

12. 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 DR. JAIME PACHECO

13. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA DR. JAIME PACHECO

14. TAMAÑO DE LA MUESTRA • Tomar en cuenta varios factores: • Tipo de muestreo. • El parámetro a estimar. • El error muestral admisible. • El nivel de confianza. DR. JAIME PACHECO

15. Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a partir de una población 1.Para estimar una media poblacional DR. JAIME PACHECO

16. Para estimar una media poblacional Donde: • Z = coeficiente de confianza = 1,96 para un nivel de confianza = 95% • Se = 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. DR. JAIME PACHECO

17. n= (1,96)2 (8,6)2 = 126,3 (1,5)2 nf = 126,3 = 114,3 1 + 126,3/1200 nf 115 Z = 1,96 N = 1200 Se = 8,6 E =  1,5 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. Solución: Datos: DR. JAIME PACHECO

18. 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. DR. JAIME PACHECO

19. Tamaño de Muestra para Estimar Parámetros a partir de una población 2. Para estimar una proporción poblacional • Donde: • pe = proporción esperada de sujetos con la característica de interés 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 DR. JAIME PACHECO

20. n= (1,96)2 (0,8)(0,2) = 245,9 (0,05)2 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. 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 • pe =0,8 • qe =0,2 • E =  0,05 DR. JAIME PACHECO

21. Intencional • Sin norma (chunk) • Accidental (casos) • De voluntarios No probabilísticos (Prácticos y económicos) METODOS • Aleatorio simple • Sistemático • Estratificado • De conglomerados Probabilísticos (Dan muestras representativas) METODOS DE MUESTREO DR. JAIME PACHECO

22. 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. DR. JAIME PACHECO

23. 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. DR. JAIME PACHECO

24. 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. DR. JAIME PACHECO

25. 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. DR. JAIME PACHECO

26. 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. DR. JAIME PACHECO

27. 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. DR. JAIME PACHECO

28. TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO 1. Muestreo aleatorio simple (MAS) 2. Muestreo Sistemático (MS) 3. Muestreo Estratificado 4. Muestreo por Conglomerados DR. JAIME PACHECO

29. 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 DR. JAIME PACHECO

30. 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 DR. JAIME PACHECO

31. 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. DR. JAIME PACHECO

32. Comuna B Comuna A Comuna C Comuna D ESTRATOS Homogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño DR. JAIME PACHECO

33. 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. DR. JAIME PACHECO

34. 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. DR. JAIME PACHECO

35. CONGLOMERADOS Heterogéneos en su interior; diferentes entre sí en propiedades y tamaño DR. JAIME PACHECO

36. GRACIAS POR SU ATENCION DR. JAIME PACHECO