1. Por Eblin Ramos

2. Métodos para Reunir los Datos
 Si los datos muestrales
no se reúnen de manera Los estudios estadísticos se
clasifican:
adecuada éstos podrían
resultar inútiles por Estudio Observacional
completo, de tal forma
que ninguna cantidad
de tortura estadística Experimento
los salvaría.

4. En él observamos y
medimos
características
específicas aunque no
intentamos manipular
a los sujetos que
estamos estudiando.

6. Se aplica algún
tratamiento y luego
procedemos a
observar sus efectos
sobre los sujetos.

7. Una encuesta es un buen
ejemplo de un estudio
observacional, mientras
que la prueba clínica de un Ejemplo
fármaco antigripal es un
buen ejemplo de un
experimento.

8. Los estudios Estadísticos Observacionales
En él los datos se
observan, miden y Estudio
Transeccional:
reúnen en un solo
momento.

9. Los estudios Estadísticos Observacionales
Los datos se toman
del pasado a través Estudio
de registros, Retrospectivo
(o de control de
entrevistas y otros caso)
medios.

10. Los estudios Estadísticos Observacionales
Los datos se reúnen
en el futuro y se
Estudio Prospectivo
toman grupos que (o longitudinal)
comparten factores
comunes.

11. Pruebas Clínicas Vs. Estudios Observacionales.
En un artículo del New York Times acerca de la terapia hormonal para las
mujeres, la reportera Denise Grady escribió acerca de un reporte de
tratamientos probados en Ensayos Controlados Aleatorizados.
Ella declaró que pruebas como ésta, donde los pacientes se designan al
azar para un tratamiento o un placebo, se consideran estándar por
excelencia en la investigación médica.
En contraste, los Estudios Observacionales, en los que los pacientes
deciden por si mismos si toman un fármaco, se consideran menos
confiables….
Los investigadores manifiestan que los estudios observacionales tal vez
han dado una falsa imagen color de rosa del reemplazo hormonal, ya que
las mujeres que optan por recibir los tratamientos son más saludables y
tienen mejores hábitos al empezarlos que las mujeres que no lo hacen.

13. Tipos de muestreo
En una muestra
aleatoria los
miembros de una
población se Muestreo Aleatorio
seleccionen de
manera que cada
miembro individual
tiene la misma
posibilidad de ser
elegido.

14. Tipos de muestreo
Una muestra aleatoria
simple del tamaño de
n sujetos, se Muestreo Aleatorio
selecciona de manera Simple
que cada posible
muestra del mismo
tamaño n tenga la
misma posibilidad de
ser elegida.

15. Ejemplo
Imagine un salón de clases con 6O estudiantes
acomodados en 6 filas de 10 estudiantes cada
una. Suponga que el profesor selecciona una
muestra de 10 estudiantes tirando un dado y
seleccionando la fila correspondiente al
resultado.
¿El resultado es una Muestra Aleatoria o
Muestra Aleatoria Simple?

16. Solución
La muestra es aleatoria, porque cada
estudiante tiene la misma posibilidad
(una posibilidad de 6) de ser elegido.

17. Solución …continuación
Sin embargo, la muestra no es una muestra aleatoria
simple porque no todas las muestras de tamaño 10
tienen la misma posibilidad de ser escogidas. Por
ejemplo, este diseño muestral de usar un dado para
seleccionar una fila hace imposible seleccionar 10
estudiantes que estén en filas diferentes (aunque hay
una posibilidad en seis de seleccionar la muestra que
consisten en los 10 estudiantes en la primera fila)

18. Tipos de muestreo
En él, elegimos algún
punto de partida y
luego seleccionamos Muestreo
Sistemático
cada k-ésimo (por
ejemplo cada
quincuagésimo)
elemento de la
población.

19. Tipos de muestreo
Simplemente se
utilizan resultados
Muestreo de
que sean muy Conveniencia
fáciles de obtener.

20. Tipos de muestreo
Con él, subdividimos la
población en al menos
dos diferentes
subgrupos (o estratos) Muestreo
que comparten las Estratificado
mismas características
( por ejemplo, el género
o la categoría de edad)
y después realizamos
un muestreo de cada
subgrupo o estrato.

21. Tipos de muestreo
Primero, dividimos el
área de la población en
secciones o racimos, Muestreo por
después seleccionamos Racimos
aleatoriamente algunos
de estos racimos, y
luego elegimos a todos
los miembros de los
racimos seleccionados

23. Errores de muestreo
Cuando la diferencia entre el población; tal error es
resultado de una muestra y el consecuencia de las posibles
verdadero resultado de la fluctuaciones de las muestras.

24. Errores no de muestreo
Cuando los datos de una sesgada o predispuesta,
muestra se obtienen, registran cuando se usa un instrumento
o analizan de forma de medición defectuoso o
incorrecta: como cuando se cuando se cometen errores al
seleccionan una muestra copiar los datos.