MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA INVESTIGADORES I. Ms. C. Marco Vinicio Rodríguez

Transcripción

1 MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA INVESTIGADORES I Ms. C. Marco Vinicio Rodríguez mvrodriguezl@yahoo.com

2 EVALUACIÓN Aplicaran Las Fechas Y Normas Estipuladas Por La Universidad Primer parcial 20% Primer parcial 20% Segundo parcial 20% Segundo parcial 20% Otras evaluaciones* 15% Otras evaluaciones* 15% Primer avance de Texto Paralelo Segundo avance de Texto Paralelo Tercer avance de Texto Paralelo 5% Primer avance de Texto Paralelo 5% Segundo avance de Texto Paralelo 5% Tercer avance de Texto Paralelo Examen final 30% Examen final 30% 5% 5% 5% El Texto Paralelo se entregara de la siguiente manera: 1. Los avances del Texto Paralelo se entregaran el día de la evaluación. 2. Informe Final el día del examen final, prerrequisito entregar. Ninguna Tarea se aceptara fuera de fecha por ninguna causa.

3 La estadística es la parte de las matemáticas que se ocupa de los métodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis. Un economista y profesor universitario llamado Gottfried Achenwall (prusiano, ) fue quien forjó la palabra "estadística" con el significado de "ciencia de las cosas que pertenecen al Estado". Achenwall dijo que "la política enseña cómo deben ser los Estados, la Estadística explica cómo son realmente". Investigación es toda operación orientada a la recopilación de información acerca de un fenómeno en particular, siguiendo procedimientos estandarizados y certificados

4 Población en estadística, también llamada universo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. También es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (inferir). Normalmente es demasiado grande para poder abarcarla, motivo por el cual se puede hacer necesaria la extracción de una muestra de ésta.

5 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 Zacapa. POBLACIÓN FINITA: Cuando se conoce el tamaño de la población. POBLACIÓN INFINITA: Cuando no se conoce el tamaño de la población.

6 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 exclusión, así como también realizar una buena técnica de muestreo.

7 Métodos de Muestreo Muestra: En todas las ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo, lo que hacemos es trabajar con una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, ejemplificar las características de la misma. Cuando decimos que una muestra es representativa indicamos que reúne aproximadamente las características de la población que son importantes para la investigación.

8 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.

9 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.

10 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

11 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

12 Probabilístico (Aleatorio) No Probabilístico Aleatorio simple. Accidental Sistemático. Por conveniencia. Estratificado. Por conglomerados. Por cuotas. Bola de Nieve.

13 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.

14 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, software).

15 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.

16 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.

17 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.

18 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, para que un determinado sujeto pueda o no formar parte del estudio.

19 Se hace sobre la base de la presencia o no, en un lugar y momento determinados. Aunque se parece a un muestreo probabilístico, no todas las personas tienen la misma probabilidad de estar en el momento y lugar donde se selecciona a los sujetos.

20 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.

21 La muestra se selecciona tomando en cuenta características (variables) específicas de la población. Tiene similitud con el muestreo estratificado, 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.

22 Se utiliza cuando la población es de difícil acceso por razones sociales (prostitutas, alcohólicos, drogadictos, etc.) En este caso se contactará con una persona del grupo a estudiar, puede ser un líder 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

23 MÉTODOS DE MUESTREO

24 Terminología Población objeto: conjunto de individuos de los que se quiere obtener una información. Unidades de muestreo: número de elementos de la población, no solapados, que se van a estudiar. Todo miembro de la población pertenecerá a una y sólo una unidad de muestreo. Unidades de análisis: objeto o individuo del que hay que obtener la información. Marco muestral: lista de unidades o elementos de muestreo. Muestra: conjunto de unidades o elementos de análisis sacados del marco.

25 Métodos de Muestreo El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. El error que se comete debido a que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir de la observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo. Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.

26 Tipo de Muestreo Aleatorio o Probabilístico Muestreo Simple Elegido el tamaño de la muestra, los elementos que la compongan se han de elegir aleatoriamente entre los N de la población. Un colegio tiene 120 alumnos en bachillerato, se quiere extraer una muestra de 30 alumnos, explicar como se obtiene la muestra: Ejemplo Se numeran los alumnos de 1 a 120 Se sortean 30 números entre los 120 La muestra estará formada por los 30 alumnos que correspondan a los números obtenidos Muestreo Estratificado Se divide la población total en clases homogéneas, llamadas estratos; por ejemplo, por grupos de edades, por sexo. Hecho esto la muestra se escoge aleatoriamente en número proporcional al de los componentes de cada clase o estrato.

27 Tipo de Muestreo Aleatorio o Probabilístico Muestreo Sistemático Se ordenan previamente los individuos de la población; después se elige uno de ellos al azar, a continuación, a intervalos constantes, se eligen todos los demás hasta completar la muestra utilizando la formula K= N/n Donde N es el tamaño de la población y n el tamaño de la muestra. En un aula hay 35 alumnos mujeres y hombres, deseamos someter a estudio una muestra del 20% de ellos por medio de método sistemático, cual es el intervalo que debemos utilizar. K = N n = 35 6 = 5.83 = 6

28 Tipo de Muestreo Aleatorio o Probabilístico Muestreo Estratificado Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado: Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato dentro de la población. Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población, para este tipo debemos conocer la varianza (σ²)

29 Tipo de Muestreo Aleatorio o Probabilístico Muestreo aleatorio estratificado Proporcional Para ello utilizaremos la siguiente formula: Donde: N = la Población sujeta a estudio Ni = La población de cada estrato n = La muestra que se someterá a estudio ni = la muestra proporcional del estrato En una fábrica que consta de 600 trabajadores queremos tomar una muestra de 20. Sabemos que hay 200 trabajadores en la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en la D. ni = n. Ni N ni = n. Ni N ni = n. Ni N ni = n. Ni N = = = = = 6.6 = 7 Trabajadores A = 5 Trabajadores B = 5 Trabajadores C = 3.3 = 3 Trabajadores D

30 Tipo de Muestreo No Aleatorio o No Probabilístico Es la técnica más difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeos de opinión. Es un procedimiento de selección en el que se desconoce la probabilidad que tienen los elementos de la población para integrar la muestra. A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.

31 Tipo de Muestreo No Aleatorio o No Probabilístico Muestreo Por Causal o Accidental Es un procedimiento que permite elegir arbitrariamente los elementos sin un juicio o criterio establecido. Ejemplo: la cantidad de personas que ingresan a un comercio a una hora especifica del día.. Muestreo Intencional En este caso los elementos son escogidos con base en criterios o juicios preestablecidos por el investigador. Ejemplo: para un estudio de calidad de la educación, previamente se establecen como criterios de selección de la muestra los siguientes puntos: Mínimo de 20 años de experiencia en educación Poseer estudios de posgrado Haber ocupado un cargo directivo

32 Tipo de Muestreo No Aleatorio o Probabilístico No Muestreo Por Cuotas Consiste en dividir a la población bajo estudio en subgrupos o cuotas según ciertas características: edad, sexo, estado civil, etc. Ejemplo: 30 hombres y 50 mujeres 45 personas mayores de 25 años 20 divorciados entre 4 y 6 años. Muestreo Bola de Nieve Este modelo es particularmente útil cuando se muestrean poblaciones cuyos componentes, por motivos morales, ideológicos, legales o políticos tienden a ocultar su identidad. Por ejemplo, para obtener sujetos para un estudio que quiere analizar una enfermedad rara, ya que será difícil obtener sujetos. También es posible que los pacientes con la misma enfermedad tengan un grupo de apoyo, y si uno de sus miembros es tu primer sujeto, lo más probable es que allí encuentres más sujetos para el estudio

33 Diferencias entre los tipos de Muestreo