Selección de sujetos y tamaño de la muestra

Transcripción

1 Selección de sujetos y tamaño de la muestra César Gutiérrez Villafuerte Sección de Epidemiología Instituto de Medicina Tropical Daniel A. Carrión - UNMSM Lima, noviembre de 010

2 Concepto de muestreo Se denomina muestreo al procedimiento mediante el cual se selecciona un conjunto de elementos de la población, para, a partir de este conjunto de elementos, inferir el valor de una o varias características de la población.

3 Población (N) Muestreo Muestra (n) s p x Inferencia: - Estimación de parámetros - Prueba de hipótesis

4 Terminología 1. Población. Es todo conjunto de objetos, situaciones o sujetos con un rasgo común. Es un conjunto de casos que satisface una serie predeterminada de criterios.. Muestra. Es un subconjunto de individuos extraídos de una población. 3. Unidad de análisis. Es un sujeto u objeto el cual es motivo de investigación, al cual se toma mediciones. 4. Unidad de muestreo. Es un elemento que permite llegar y seleccionar a la unidad de análisis. En algunos estudios puede coincidir con la unidad de análisis. 5. Unidad reportante. Es el sujeto que brinda información sobre la unidad de análisis (p.e. madres de pacientes padiátricos). 6. Marco muestral. Es una lista completa y detallada de las unidades de muestreo.

5 Consideraciones a tomar 1. Tamaño de la muestra. Forma de selección Van a depender de los objetivos, diseño de la investigación y características de la población en estudio.

6 Tipos de muestreo 1. Muestreo Probabilístico Cuando el método de selección de la muestra permite conocer para cada elemento la probabilidad de ser seleccionados. Utiliza procedimientos de selección aleatoria para asegurar que cada unidad de la muestra se seleccione por probabilidad. Permite estimar los parámetros de la población.. Muestreo No Probabilístico Selección de la muestra por medio de un proceso subjetivo o arbitrario de modo que la probabilidad de selección de cada unidad de la población no es conocida (se utiliza con frecuencia cuando no se conoce el marco muestral).

7 Tipos de muestreo 1. Muestreo Probabilístico Aleatorio Simple Sistemático Estratificado Conglomerados. Muestreo No Probabilístico Por conveniencia Por casos consecutivos Por cuota Bola de nieve

8 Importancia del muestreo 1. Recursos limitados. Dificultades operativas 3. Escasez 4. El muestreo puede ser más exacto

9 Elementos del cálculo del tamaño de la muestra 1. Nivel de confianza. Varianza de la variable 3. Error (Precisión) 4. Tamaño de la población n = Nivel de Confianza x Varianza Error (Precisión)

10 Efecto del tamaño de la población sobre el tamaño de la muestra Calculado Tamaño de la muestra Ajustado Tamaño de la población

11 Si usted va de compras al mercado y quiere comprar uvas, toma o no toma una uva para probar?

12 Fórmulas para el cálculo del tamaño de muestras para la estimación de parámetros Estimación de una proporción Estimación de una media Z pq Z n d n d Z = Valor Z para el nivel de confianza establecido. p = proporción del evento de interés. q = 1 p Z = Valor Z para el nivel de confianza establecido. = varianza de la variable de interés. d = error absoluto. d = error absoluto.

13 Fórmulas para el cálculo del tamaño de muestras para pruebas de hipótesis: comparación de proporciones n ( Z Z ) d p(1 p ) Z = Valor Z para el nivel de confianza establecido. Z = Valor Z para el nivel de poder establecido. p = proporción promedio entre ambos grupos. d = diferencia entre ambos grupos a ser detectada. El tamaño calculado es por grupo.

14 Fórmulas para el cálculo del tamaño de muestras para pruebas de hipótesis: comparación de medias n ( Z Z d ) s Z = Valor Z para el nivel de confianza establecido. Z = Valor Z para el nivel de poder establecido. s = varianza de la variable de interés. d = diferencia entre ambos grupos a ser detectada. El tamaño calculado es por grupo.

15 Etapas de la investigación por muestreo 1. Establecimiento de objetivos. Población objetivo 3. Marco muestral 4. Diseño de la muestra 5. Métodos de medición 6. Instrumento de medición 7. Selección y adiestramiento de encuestadores 8. Prueba piloto 9. Organización del trabajo de campo 10. Análisis de los datos

16 Principios fundamentales que debe cumplir toda muestra 1. SIMPLICIDAD. Significa que los elementos que participan en la investigación y que pertenecen a la población, deben estar definidos en forma clara, simple y precisa.. REPRESENTATIVIDAD. Las características relevantes de la población deben encontrarse en la muestra, sólo deben diferir en el número de elementos. 3. COMPARABILIDAD. Cuando en un estudio es necesario contar con dos muestras, entre las cuales se desea establecer alguna diferencia específica, es necesario que ambas muestras sean similares en todas las características, a excepción de aquella característica que es motivo de la investigación (p.e. ensayo clínico).

17 Calidad del estudio Validez (error sistemático) Precisión (error aleatorio) Interna Externa Error de selección Efecto confusor Error de medición

18 Fuentes de sesgo en el muestreo 1. No respuesta.. Estudio solamente de voluntarios. 3. Muestreo sólo de los registrados. 4. Pérdida de casos de corta duración. 5. Sesgo estacional. 6. Accesibilidad de áreas seleccionadas.

19 Gracias por su atención