POBLACIÓN Y MUESTRAS EN LA INVESTIGACIÓN

Transcripción

1 POBLACIÓN Y MUESTRAS EN LA INVESTIGACIÓN Adela del Carpio Rivera Doctor en Medicina

2 UNIVERSO Conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación Población o universo se refiere al conjunto o grupo para el cual se generalizarán y serán válidas las conclusiones que se obtengan, es decir que lo constituye los elementos o unidades a los cuáles se refiere la investigación.

3 MUESTRA Es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación con el fin posterior de generalizar los hallazgos al todo.

4 MUESTREO Proceso de seleccionar una parte de la población que la representa en su conjunto. Definir en forma concreta y específica el universo a estudiar, o sea de la población es cogida de acuerdo al problema a los objetivos, hipótesis, variables y tipo de estudio.

5 MUESTREO La muestra tiene que ser representativa para poder generalizar los resultados y que estas generalizaciones sean válidas, para ello es importante el tamaño de la muestra y el sistema de muestreo utilizado.

6 MUESTREO Seguir un método, un procedimiento tal que al escoger un grupo pequeño de la población se pueda tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo efectivamente posee las características del universo que estamos estudiando.

7 VENTAJAS DEL USO DE MUESTRAS El estudio se realiza en menor tiempo. Menor costo Se puede profundizar mejor en el análisis de las variables Se controlan mejor las variables en estudio Los resultados de las muestras son mas precisos que los derivados de las poblaciones

8 DESVENTAJAS EN EL USO DE MUESTRAS La muestra sea muy pequeña por lo que los datos encontrados no se puedan generalizar a la población. La muestra no sea representativa.

9 CONDICIONES DE UNA BUENA MUESTRA Debe tener representatividad, es decir sus características claves se aproximan estrechamente a las de la población. Debe ser posible estimar mediante métodos estadísticos el margen de error de los datos provenientes de la muestra. La muestra debe inducir al menor grado de sesgos de muestreo

10 TAMAÑO DE LA MUESTRA Los recursos disponibles La heterogeneidad de las variables y sujetos a estudiar La técnica del muestreo El tipo de análisis que se utilizará El grado de precisión que deben tener los datos

11 IMPORTACIA DE LA ESTIMACIÓN DE LA MUESTRA Cuando se contrasta una hipótesis estadística: Hipótesis alternativa que afirma que hay diferencia entre el valor Xa del grupo A y el valor de Xb del grupo B Hipótesis nula enunciado que afirma que no hay diferencia entre el valor Xa del grupo A y el valor de Xb del grupo B Evitar cometer error tipo I y error tipo II

12 Error tipo I: Consiste rechazar la hipótesis nula cuando es cierta Error tipo II: Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa Un buen cálculo de la muestra nos protege de ignorar una diferencia significativa entre los dos grupos y así evitar cometer un error tipo II

13 El nivel de significancia estadística determina la probabilidad de cometer un error tipo I. Lo cual es establecido por el investigador Los niveles más usasdos son : 0.05 ( significa que en 5 de 100 muestras podría rechazarse una hipótesis nula verdadera y aceptarse 95 veces) 0.01

14 TAMAÑODE LA MUESTRA Depende de: Nivel de Investigación Variables Insertadas en objetivo

15 NIVEL DE INVESTIGACIÓN NIVEL I TIPO EXPLORATORIAS Responden a preguntas sencillas para determinar si hay o no tal o cual característica. Solo se estiman parámetros d e la población, su presencia y magnitud. Estudios Observacionales

16 NIVEL DE INVESTIGACIÓN CALCULO DE LA MUESTRA Los estudios de tipo exploratorio de tipo clínicos pueden ser series de casos, donde no se requiere cálculo de la muestra, solo se presentan los casos. Los estudios epidemiológicos, pueden ser estudios de prevalencia, encuestas de opinión. Se calcula una muestra para una sola población.

17 NIVEL DE INVESTIGACIÓN NIVEL II TIPO DESCRIPTIVO Descripción detallada de las características que presenta el sujeto de estudio. Son estudios observacionales a un tipo de población. Cálculo de la muestra para una sola población

18 NIVEL DE INVESTIGACIÓN NIVEL III DE CORRELACIÓN Estudios de correlación Buscan asociaciones o relaciones entre los factores estudiados Son estudios observacionales, estudian dos poblaciones y verifican hipótesis. CALCULO DE LA MUESTRA Los estudios clínico epidemiológicos son casos y controles y de cohorte que sí requieren cálculo de la muestra en la población.

19 NIVEL DE INVESTIGACIÓN NIVEL IV EXPLICATIVOS Buscan establecer causas de las asociaciones. Son estudios experimentales y cuasi experimentales. Comparan dos poblaciones y verifican hipótesis. CÁLCULO DE LA MUESTRA Para intervención en la población son muy exigentes en el cálculo de la muestra.

20 RESPECTO A LA VARIABLE OBJETIVO El Objetivo general que se desprendió de la pregunta de investigación lleva inserta a la variable de interés. Hay que determinar si es cuantitativa o cualitativa, con escalas nominal u ordinal, si es discreta o continua.

21 RESPECTO A LA VARIABLE OBJETIVO VARIABLE CUALITATIVA Nominales dicotómicas o multicotómicas Ordinales Los resultados se expresan como porcentajes o tasas datos que se introducen en la formula para el cálculo de la muestra.

22 RESPECTO A LA VARIABLE OBJETIVO VARIABLES CUANTITATIVAS Discretas cuando los resultados se expresan numéricamente y no aceptan fracciones Número de dientes, número de hijos. Continuas cuando los resultados se expresan numéricamente y aceptan fracciones peso estatura, química sanguínea. Los resultados se resumen en medias y varianzas que se introducen a la formula del cálculo de la muestra.

23 RESPECTO A LA VARIABLE OBJETIVO CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA Para el cálculo del tamaño la muestra debe conocerse: 1 Variabilidad del parámetro que se desea estudiar p, q, S Como se presenta la variable que se desea estudiar en la población. Variables cualitativas se necesita conocer el porcentaje con que se presenta la variable en la población. Variable cuantitativa cual es la desviación estándar con que se presenta en la población.

24 EJEMPLO: PRESENCIA DE HÁBITO DE FUMAR EN MÉDICOS Debemos saber en la población a estudiar: Investigación cualitativa: Porcentaje de médicos que fuman (p) Porcentaje de médicos que no fuman (q) Investigación cuantitativa: Desviación estándar (S) con que se presenta en la población

25 COMO OBTENER ESTOS DATOS: Estudios reportados en revistas en una población similar a la que queremos estudiar. Estudio piloto de 25 sujetos. Asignar la máxima probabilidad con que se puede presentar la variable en cuestión según se trate de investigación cuantitativa o cualitativa.

26 CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA 2 El nivel de confianza deseado (z) Indica el grado de confianza que se tendrá de que el valor verdadero del parámetro en la población se encuentre en la muestra calculada. Más confianza será mayor el número de sujetos. Se fija de acuerdo al interés del investigador.

27 Nivel de confianza % de error Nivel de confianza Valor de z calculado

28 95 % significa: Que existe el 95 % de probabilidad de que el valor verdadero de lo que se esta estudiando en la población se encuentre en la muestra calculada.

29 CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA La precisión absoluta (d) Es la amplitud deseada del intervalo de confianza a ambos lados del valor real de la diferencia entre las dos proporciones. Más precisión más estrecho el intervalo. Se fija de acuerdo a la finalidad de la investigación La precisión relativa (ε) se expresa en porcentajes 10% 20% 25% y 50%

30 La precisión absoluta (d) % Valor de d

31 FÓRMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA Estudios Descriptivos

32 FÓRMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA Estudios Descriptivos

33 FÓRMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA Estudios Explicativos

34 FÓRMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA Estudios Explicativos

35 TIPOS DE MUESTREO MUESTREO PROBABILÍSTICO O ALEATORIO MUESTREO NO - PROBABILÍSTICO

36 MUESTREO PROBABILISTICO O ALEATORIO 1.- MUESTREO ALEATORIO SIMPLE 2.- MUESTREO SISTEMÁTICO 3.- MUESTREO ESTRATIFICADO 4.- MUESTREO POR CONGLOMERADO.

37 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE SORTEO O RIFA Es el más sencillo y el más utilizado. Se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra. Se aplica solo cuando la población es pequeña.

38 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE USANDO AL TABLA DE NÚMEROS ALEATORIOS Es más rápido y práctico. Es menos costoso. Requiere de menos tiempo. Es importante respetar el orden y secuencia predeterminados en la selección. Debe seleccionarse el número de columnas de acuerdo al tamaño muestral.

39 MUESTREO SISTEMÁTICO MUESTREO ESTRATIFICADO MUESTREO POR CONGLOMERADO

40 MUESTREO NO - PROBABILÍSTICO Es un muestreo por conveniencia No es aleatorio, se desconoce la probabilidad de selección de cada elemento del universo. Se caracteriza porque el investigador selecciona la muestra siguiendo criterios identificados para su estudio.

41 MUESTREO NO - PROBABILÍSTICO Tipos: Intencional o deliberado. Accidental o por comodidad. Por cuota

42 MUESTREO NO - PROBABILISTICO Tipos: Intencional o deliberado. Accidental o por comodidad. Por cuota Se toman los casos o unidades que están disponibles en un momento dado.

43 MUESTREO NO - PROBABILÍSTICO Tipos: Intencional o deliberado. El investigador decide los elementos que integrarán la muestra en base a los objetivos Teniéndose en cuenta unidades supuestamente típicas de la población El investigador conoce la población y las características pueden ser utilizadas para seleccionar la muestra Accidental o por comodidad. Por cuota

44 MUESTREO NO - PROBABILÍSTICO Tipos: Intencional o deliberado. Accidental o por comodidad. Por cuota Investigador selecciona la muestra considerando fenómenos o variables a estudiar como sexo, religión, área de trabajo, etc. Se inicia determinando la cantidad o cuota de sujetos de estudio y que además posean las características indicadas

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