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UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD MEDICINA
ESCUELA DE ENFERMERIA

ESTADISTICA

TEMA

2. MUESTREO. PARTE 1
SEMESTRE

2013

IRENE CALIGIORE DE DIAZ

Una vez definido el problema a investigar, formulados los
objetivos y delimitadas las variables se hace necesario
determinar los elementos o individuos con quienes se va a
llevar a cabo el estudio o investigación.
MUESTREO


Procedimiento por el cual se extrae, de un
conjunto de unidades que constituyen el objeto de
estudio (población), un número de casos
(muestra) elegidos con criterios tales que
permitan la generalización a toda la población de
los resultados obtenidos al estudiar la muestra.
CONCEPTOS INICIALES
 Población: Conjunto de unidades de las que se desea

obtener cierta información sobre sus características.
Unidades: Personas, Familias, Viviendas, Escuelas,
Organizaciones, Artículos de Prensa

 Muestra: Selección de las unidades concretas de la

población que representen la característica que se
quiere medir.
RAZONES DE MUESTREO
Se justifica cuando la población sea tan grande
que el estudio completo (Censo) excede las
posibilidades del investigador.
 Para la disminución de los costos (
tiempo, personal, material).
 Al disminuir el número de casos disminuyen
también los errores asociados a la manipulación
de los datos.
 Puede confiarse en la generalización de los
resultados si se ha tenido cuidado al seleccionar
la muestra.

CONDICIONES QUE DEBE CUMPLIR UNA
MUESTRA IDEAL:
 Que incluya parte de la población y no la totalidad de

ésta.


Aunque el sentido común pareciera indicar que
poblaciones más grandes deben producir muestras
mayores, esto no es siempre cierto ya que:

 El tamaño de la población NO es el único elemento que
influye en el tamaño de la muestra. Mientras mas
homogénea, su varianza es menor y el numero de
entrevistas necesarias será mas pequeño.
FACTORES QUE INFLUYEN EN EL TAMAÑO DE LA
MUESTRA.
Existen varios factores que influyen en
el tamaño de la Muestra:
El Tiempo y los recursos disponibles
La Modalidad de Muestreo.
La Varianza o heterogeneidad de la población.
El Margen de Error máximo admisible.
El Nivel de confianza de la estimación muestral.
FACTORES QUE INFLUYEN EN EL TAMAÑO DE
LA MUESTRA:
La técnica de análisis que se aplique influye en el
tamaño de la muestra:
Comparación de Medias
Estimación de Proporciones ( parámetros)

Análisis Univariables
Análisis Multivariables
TIPOS DE MUESTREOS
PROBABILÍSTICOS

NO PROBABILISTICOS

•Todas las unidades tienen
igual probabilidad de participar
en la muestra.

•Cada unidad NO tiene igual
probabilidad de participar en
la muestra.

•La elección de cada unidad
muestral es independiente de
las demás.

•No se puede calcular el
error muestral

•Riesgo de sesgos
•Se puede calcular el error
muestral
USOS DE CADA TIPO DE MUESTREO
Muestreo Probabilísticos

Estimación de
Parámetros
Estadísticos.
Comprobación de
Hipótesis

Muestreos No
Probabilísticos.
Estudios Pilotos
Estudios Cualitativos
Investigaciones en
poblaciones de difícil
registro o localización
Ejemplo: zonas
marginales, prisioneros,
casos clínicos. etc…
EJEMPLO: MUESTREO PROBABILÍSTICO


Se realiza un muestreo entre los alumnos inscritos
en la asignatura de Anatomía, eligiéndolos al azar
a la entrada del salón.
EJEMPLO: MUESTREO NO PROBABILÍSTICO


Se utiliza la lista de propietarios de líneas
telefónicas para elegir a aquellos que serán
encuestados.

Este diseño es NO Probabilístico porque aquellos que
no tienen teléfono NO PUEDEN ser elegidos
HETEROGENEIDAD POBLACIONAL
Cuanto mas heterogénea sea la población mayor
será su varianza poblacional lo que implicará
mayores tamaños muestrales.
Cuando se desconoce el valor de la varianza
poblacional se recurre al supuesto mas desfavorable,
asumiendo una varianza poblacional igual a 0,5.
0,5 significa que una unidad seleccionada tiene 50 %
de posibilidades de pertenecer o no a un grupo
específico dentro de la población
11/20/2013

2DA PARTE: ERRORES Y CÁLCULO
DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
13
ERRORES, ERRORES, ERRORES
Aleatorio
Muestral
Sistemático

V = v± e
Valor
Verdadero
en la
población

Valor
Medido en la
muestra

ERROR
ERROR MUESTRAL
Por muy perfecta que sea la muestra siempre habrá
un grado de divergencia entre los parámetros
estimados y los de la verdadera población.
En el cálculo del error intervienen:
El Tamaño de la muestra: n
La Varianza poblacional
El Nivel de confianza establecido. Z
Tipo de muestreo
ERROR ALEATORIO
El error aleatorio no se suele ajustar a ninguna regla
o norma, varía en cada caso, en su sentido y
magnitud, y por ello tiende a anularse cuando se trata
de un número elevado de casos. Un resultado
estadístico será mas preciso en cuanto su error es
mas pequeño.
 Los errores aleatorios se cometen, por
ejemplo, cuando un encuestado elige erróneamente
una casilla queriendo hacerlo en otra, cuando un
encuestador marca erróneamente un dato, etc.
ERRORES SISTEMÁTICOS


Un error sistemático es aquel que se produce de igual
modo ( sentido y proporción) en todas las mediciones
que se realizan sobre un parámetro de la muestra.



Contrario al error aleatorio, NO se anula en muestras
grandes.



Cuando se extrae una muestra de una población es
frecuente que los resultados obtenidos de la muestra no
sean exactamente los valores reales de la población.
ERRORES SISTEMÁTICOS. EJEMPLOS
Tres formas de cometer error en el Muestreo:
Por la tendencia subjetiva consciente o inconsciente del
investigador.
Por las sustituciones que aplique según el criterio propio
del investigador, de las unidades de la muestra que
habían sido elegidas al azar.

Insuficiente observación del conjunto de la población que
influye en una deficiente definición de sus características.
MARGEN DE ERROR ADMISIBLE
El incremento del tamaño de la muestra repercute en
una mayor precisión y por consiguiente en menor
error muestral.
El error muestral interviene en el cálculo del tamaño
de la muestra solo si el diseño es probabilístico.
En el muestreo probabilístico el investigador fija el
error máximo admisible a priori y sobre esa base
realiza el cálculo del tamaño de la muestra.
CÁLCULO DEL TAMAÑO DE UNA MUESTRA FINITA
Ejemplo: para un estudio de 60.000 personas estableciendo un nivel
de confianza de 95 % (z=2), y el margen de error en el 3 %, sería:

2

n

Z pqN
2
2
e ( N 1) Z pq

Z= Nivel de confianza elegido
p= proporcion de la categoria de la variable igual a 50
q= constante igual a 50
e= error maximo

4 * 50 * 50 * 60.000
600.000.000
n = ----------------------------------- = --------------------9 (60.000-1) + 4 * 50 * 50
549991

n= 1091
TAMAÑO DE LA MUESTRA

Fuente: Metodología y Técnicas de Investigación Social. Piergiorgio Corbetta

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Estadistica tema 2. muestreo parte 1

  • 1. UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD MEDICINA ESCUELA DE ENFERMERIA ESTADISTICA TEMA 2. MUESTREO. PARTE 1 SEMESTRE 2013 IRENE CALIGIORE DE DIAZ Una vez definido el problema a investigar, formulados los objetivos y delimitadas las variables se hace necesario determinar los elementos o individuos con quienes se va a llevar a cabo el estudio o investigación.
  • 2. MUESTREO  Procedimiento por el cual se extrae, de un conjunto de unidades que constituyen el objeto de estudio (población), un número de casos (muestra) elegidos con criterios tales que permitan la generalización a toda la población de los resultados obtenidos al estudiar la muestra.
  • 3. CONCEPTOS INICIALES  Población: Conjunto de unidades de las que se desea obtener cierta información sobre sus características. Unidades: Personas, Familias, Viviendas, Escuelas, Organizaciones, Artículos de Prensa  Muestra: Selección de las unidades concretas de la población que representen la característica que se quiere medir.
  • 4. RAZONES DE MUESTREO Se justifica cuando la población sea tan grande que el estudio completo (Censo) excede las posibilidades del investigador.  Para la disminución de los costos ( tiempo, personal, material).  Al disminuir el número de casos disminuyen también los errores asociados a la manipulación de los datos.  Puede confiarse en la generalización de los resultados si se ha tenido cuidado al seleccionar la muestra. 
  • 5. CONDICIONES QUE DEBE CUMPLIR UNA MUESTRA IDEAL:  Que incluya parte de la población y no la totalidad de ésta.  Aunque el sentido común pareciera indicar que poblaciones más grandes deben producir muestras mayores, esto no es siempre cierto ya que:  El tamaño de la población NO es el único elemento que influye en el tamaño de la muestra. Mientras mas homogénea, su varianza es menor y el numero de entrevistas necesarias será mas pequeño.
  • 6. FACTORES QUE INFLUYEN EN EL TAMAÑO DE LA MUESTRA. Existen varios factores que influyen en el tamaño de la Muestra: El Tiempo y los recursos disponibles La Modalidad de Muestreo. La Varianza o heterogeneidad de la población. El Margen de Error máximo admisible. El Nivel de confianza de la estimación muestral.
  • 7. FACTORES QUE INFLUYEN EN EL TAMAÑO DE LA MUESTRA: La técnica de análisis que se aplique influye en el tamaño de la muestra: Comparación de Medias Estimación de Proporciones ( parámetros) Análisis Univariables Análisis Multivariables
  • 8. TIPOS DE MUESTREOS PROBABILÍSTICOS NO PROBABILISTICOS •Todas las unidades tienen igual probabilidad de participar en la muestra. •Cada unidad NO tiene igual probabilidad de participar en la muestra. •La elección de cada unidad muestral es independiente de las demás. •No se puede calcular el error muestral •Riesgo de sesgos •Se puede calcular el error muestral
  • 9. USOS DE CADA TIPO DE MUESTREO Muestreo Probabilísticos Estimación de Parámetros Estadísticos. Comprobación de Hipótesis Muestreos No Probabilísticos. Estudios Pilotos Estudios Cualitativos Investigaciones en poblaciones de difícil registro o localización Ejemplo: zonas marginales, prisioneros, casos clínicos. etc…
  • 10. EJEMPLO: MUESTREO PROBABILÍSTICO  Se realiza un muestreo entre los alumnos inscritos en la asignatura de Anatomía, eligiéndolos al azar a la entrada del salón.
  • 11. EJEMPLO: MUESTREO NO PROBABILÍSTICO  Se utiliza la lista de propietarios de líneas telefónicas para elegir a aquellos que serán encuestados. Este diseño es NO Probabilístico porque aquellos que no tienen teléfono NO PUEDEN ser elegidos
  • 12. HETEROGENEIDAD POBLACIONAL Cuanto mas heterogénea sea la población mayor será su varianza poblacional lo que implicará mayores tamaños muestrales. Cuando se desconoce el valor de la varianza poblacional se recurre al supuesto mas desfavorable, asumiendo una varianza poblacional igual a 0,5. 0,5 significa que una unidad seleccionada tiene 50 % de posibilidades de pertenecer o no a un grupo específico dentro de la población
  • 13. 11/20/2013 2DA PARTE: ERRORES Y CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA 13
  • 14. ERRORES, ERRORES, ERRORES Aleatorio Muestral Sistemático V = v± e Valor Verdadero en la población Valor Medido en la muestra ERROR
  • 15. ERROR MUESTRAL Por muy perfecta que sea la muestra siempre habrá un grado de divergencia entre los parámetros estimados y los de la verdadera población. En el cálculo del error intervienen: El Tamaño de la muestra: n La Varianza poblacional El Nivel de confianza establecido. Z Tipo de muestreo
  • 16. ERROR ALEATORIO El error aleatorio no se suele ajustar a ninguna regla o norma, varía en cada caso, en su sentido y magnitud, y por ello tiende a anularse cuando se trata de un número elevado de casos. Un resultado estadístico será mas preciso en cuanto su error es mas pequeño.  Los errores aleatorios se cometen, por ejemplo, cuando un encuestado elige erróneamente una casilla queriendo hacerlo en otra, cuando un encuestador marca erróneamente un dato, etc.
  • 17. ERRORES SISTEMÁTICOS  Un error sistemático es aquel que se produce de igual modo ( sentido y proporción) en todas las mediciones que se realizan sobre un parámetro de la muestra.  Contrario al error aleatorio, NO se anula en muestras grandes.  Cuando se extrae una muestra de una población es frecuente que los resultados obtenidos de la muestra no sean exactamente los valores reales de la población.
  • 18. ERRORES SISTEMÁTICOS. EJEMPLOS Tres formas de cometer error en el Muestreo: Por la tendencia subjetiva consciente o inconsciente del investigador. Por las sustituciones que aplique según el criterio propio del investigador, de las unidades de la muestra que habían sido elegidas al azar. Insuficiente observación del conjunto de la población que influye en una deficiente definición de sus características.
  • 19. MARGEN DE ERROR ADMISIBLE El incremento del tamaño de la muestra repercute en una mayor precisión y por consiguiente en menor error muestral. El error muestral interviene en el cálculo del tamaño de la muestra solo si el diseño es probabilístico. En el muestreo probabilístico el investigador fija el error máximo admisible a priori y sobre esa base realiza el cálculo del tamaño de la muestra.
  • 20. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE UNA MUESTRA FINITA Ejemplo: para un estudio de 60.000 personas estableciendo un nivel de confianza de 95 % (z=2), y el margen de error en el 3 %, sería: 2 n Z pqN 2 2 e ( N 1) Z pq Z= Nivel de confianza elegido p= proporcion de la categoria de la variable igual a 50 q= constante igual a 50 e= error maximo 4 * 50 * 50 * 60.000 600.000.000 n = ----------------------------------- = --------------------9 (60.000-1) + 4 * 50 * 50 549991 n= 1091
  • 21. TAMAÑO DE LA MUESTRA Fuente: Metodología y Técnicas de Investigación Social. Piergiorgio Corbetta