Maestría en Investigación de la Salud

Transcripción

1 Universidad de Cuenca Facultad de Ciencias Médicas Maestría en Investigación de la Salud Módulo V: Metodología de la investigación Universo y muestra Docente: S. Mayo de 2010

2 Universo y muestra Universo: Conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación y al que se generalizaran los hallazgos. Muestra: Parte del universo, igual en sus características, excepto por una cantidad menor de individuos en el que se desarrollará la investigación. 2

3 Universo y muestra Fases del diseño muestral: 1. Definir el marco muestral o delimitar la población, quienes van a ser medidos, mediante: listas, directorios, mapas. 2. El tipo de muestra 2.1. Probabilística: todos los individuos tienen la misma posibilidad 2.2. No probabilístico 3

4 Tipos de muestreos PROBABILÍSTICO Aleatorio simple Sistemático Estratificado Conglomerado NO PROBABILÍSTICO Por conveniencia Por cuotas Para que un muestreo sea probabilístico o aleatorio es requisito que todos y cada uno de los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados

5 Muestra No Probabilística o dirigidas 1) Voluntarios: los cambios no dependen de las características individuales sino de las condiciones del experimento 2) Expertos: opinión de sujetos idóneos 3) Sujeto tipo o caso típico: estudios exploratorios y cualitativos, para profundizar sobre un tema 4) Por cuotas: proporción de variables demográficas 3. Cálculo del tamaño muestral, depende de: 1. Variable cuantitativa (muestreo simple) 2. Variable cuantitativa (muestreo estratificado) 3. Variable cualitativa (muestreo simple) 4. Variable cualitativa (muestreo estratificado) 5. Variables cualitativas y cuantitativas = cualitativa 5

6 Muestra del tamaño adecuado Consideraciones: Tamaño reducido: limita las conclusiones Tamaño grande: malgasto de tiempo, trabajo y dinero Lo necesario para los requerimientos estadísticos Lo que se puede hacer La prueba de una hipótesis estadística es la base para el cálculo del tamaño de la muestra 6

7 La prueba de una hipótesis permite la inferencia Se parte de una hipótesis nula La prueba de hipótesis evalúa la validez de la hipótesis nula Decisión: aceptar o rechazar la hipótesis nula Decisión del estudio Hipótesis de nulidad Verdadera Falsa Errores Acepta hipótesis nula Decisión correcta Error de tipo II 7 Rechaza hipótesis nula Error de tipo I Decisión correcta

8 Potencia estadística de la prueba de hipótesis (1-β) Probabilidad de rechazar una hipótesis que es, en efecto falsa Probabilidad de detectar una diferencia en niveles de exposición o en tratamientos, cuando la diferencia realmente existe Nivel de confianza (1-α) Probabilidad de aceptar una hipótesis nula, cuando ésta es cierta Probabilidad de no detectar diferencias en la exposición o en los tratamientos, cuando la diferencia verdaderamente existe 8

9 Para calcular el tamaño de la muestra importa: 1. El nivel de significancia (α) 2. La potencia del estudio (β) 3. Si las comparaciones son uni o bilaterales 9

10 Cuadro No. 1 Z α para fórmulas de tamaño de muestra para valores seleccionados de α Comparaciones α 0,10 0,05 0,025 0,01 Unilateral Z α 1,28 1,65 1,96 2,33 Bilateral Z α 1,65 1,96 2,24 2,58 10

11 Cálculo de la muestra para estudios descriptivos No se trata de probar una hipótesis Método basado en el concepto de intervalos de confianza Especificar un nivel de confianza para el intervalo Nivel de confianza: probabilidad de que el intervalo de confianza contenga a la verdadera proporción de la población A mayor nivel de confianza, más amplio será el intervalo de confianza 11

12 Información necesaria para calcular la muestra d = distancia (o tolerancia): proximidad que se desea obtener en la estimación con respecto a la proporción que interesa 1- α = nivel de confianza de nuestra estimación está dentro de una distancia con respecto a la proporción que interesa. Ejem: 0,95. p = proporción del problema que interesa Si no tenemos información p = 0,5 Fórmula: n = p*(1-p)*(z α /d) 2 dondeα=1-nivel de confianza Zα: Ver columna de comparación bilateral 12

13 Cálculo de la muestra para una ICA Información previa: p o = Proporción de participantes en el grupo de tratamiento control que se espera que presenten el resultado p 1 = proporción de participantes en el grupo de tratamiento nuevo que se espera que presenten el fenómeno n = ( ) 2 Z + Z * p* ( 1 ) 1 2* p α β * 1 f po p1 ( ) ( ) Donde: f = proporción de sujetos que abandonan el estudio p = (p o + p 1 )/2 Z α = valor del cuadro No. 1 Z β = valor del cuadro No. 2 13

14 Cuadro No. 1 Z β para fórmulas de tamaño de muestra para valores seleccionados de potencia (1-β) y β β 1-β Z β 0,50 0,50 0,00 0,40 0,60 0,25 0,30 0,70 0,53 0,20 0,80 0,84 0,15 0,85 1,03 0,10 0,90 1,28 0,05 0,95 1,65 0,025 0,975 1,96 0,01 0,99 2,33 14

15 Muestra para un estudio de cohorte Información previa: p o = Proporción de participantes en el grupo no expuesto que presenten el resultado de interés p 1 = proporción de participantes en el grupo expuesto que presenten el resultado de interés n = ( 2 Z + Z ) * p * ( 1 p) ) 1 2* α β p * 1 f po p1 ( ) ( ) Donde: f = proporción de sujetos que abandonan el estudio p = (p o + p 1 )/2 Z α = valor del cuadro No. 1 Z β = valor del cuadro No. 2 15

16 Muestra para un estudio de casos y controles Información previa: p 1 = Estimación de la proporción de individuos entre los casos p 0 = Proporción esperada de individuos expuestos entre los controles RP= Posibilidad de aparición del resultado entre los expuestos dividida por las posibilidades del resultado entre los no expuestos. Ods Ratio ó Razón de Momios n = 2* ( ) 2 Z + Z * p *( 1 p) α β ( p ) o p1 Donde: p = (p o + p 1 )/2 Z α = valor del cuadro No. 1 Z β = valor del cuadro No. 2 16

17 Cálculo de la Muestra con Epi Info 17

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21 4. Selección: siempre de manera aleatoria Dependerá de los recursos disponibles, del mayor tamaño posible. De los requerimientos del plan de análisis o de las operaciones estadísticas que se realizarán. Para cruce de variables, se requiere 20 a 30 casos en cada subcategoría de variable independiente. Procedimientos de selección 1) Tómbola o fichas en una ánfora 2) Números aleatorios 3) Selección sistemática. K= N \ n 4) Epi Dat 5) Internet 21