Tipos de muestreo en bioestadistica

1. Teoría del Muestreo
Y APLICACIONES EN ESTUDIOS ESTADÍSTICOS.

2. CONCEPTO
• El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una
población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el total de la población.
• El tamaño de la muestra debe ser ideal, ni demasiado grande ni demasiado
pequeño. Luego, una vez que haya decidido el tamaño de la muestra, debe usar
una técnica sólida para recolectar la muestra de la población:
• -El muestreo probabilístico utiliza la aleatorización para seleccionar miembros
de la muestra.
• -El muestreo no probabilístico utiliza técnicas no aleatorias (es decir, el juicio
del investigador).

3. APLICACIONES EN ESTUDIOS ESTADISTICOS
• 1. Encuestas de opinión:
• El muestreo sirve cuando queremos conocer la opinión de
una población general sobre temas comunes que suelen afectar a todos los miembros
de una misma comunidad, como la economía o la política como, por ejemplo:
• -Encuestas de hogares
• -Encuestas de población activa, desempleo, indicadores de salud, etc.
• -Opinión política e intención de voto
• -Barómetros de opinión

4. MUESTREO PROBABILÍSTICO
El muestreo probabilístico es un método de muestreo que utiliza formas de
métodos de selección aleatoria.
Por ejemplo, si tienes una población de 100 personas, cada persona tendría una
probabilidad de 1 de 100 de ser seleccionado. El método de muestreo
probabilístico te ofrece la mejor oportunidad de crear una muestra representativa
de la población.

5. Existen cuatro tipos de muestreo probabilísticos que son:
muestreo aleatorio simple.
Muestreo aleatorio sistematizado.
Muestreo estratificado.
Muestreo por conglomerados.

6. Muestreo aleatorio simple
• Este método de muestreo es tan fácil como asignar números a los individuos
(muestra) y luego elegir de manera aleatoria números entre los números a
través de un proceso automatizado. Finalmente, los números que se eligen son
los miembros que se incluyen la muestra. Existen dos formas en que las
muestras se eligen: A través de un sistema de lotería y uso de software de
generación de números aleatorios. Esta técnica de muestreo funciona
generalmente en grandes poblaciones.

8. Muestreo aleatorio sistematizado
• Este se enfoca en elegir a cada “enésima” persona para que sea parte de la
muestra. Por ejemplo, puedes elegir que cada quinta persona sea parte de la
muestra, o que cada décima persona sea parte de ella.

9. Muestreo aleatorio estratificado
Este es un método en el cual una población grande se divide en dos grupos más
pequeños, que generalmente no se superponen, sino que representan a toda la
población en conjunto.
Durante el muestreo, estos grupos pueden organizarse y luego de estos se puede
obtener una muestra de cada grupo por separado.
Algo común en este tipo de método es organizar o clasificar las muestras por
sexo, edad, etnia, etc. Este método divide sujetos en grupos mutuamente
exclusivos y luego utiliza un muestreo aleatorio simple para elegir miembros de los
grupos.

11. Muestreo aleatorio por conglomerado
Este es un método que selecciona de manera aleatoria a los participantes cuando
están dispersos geográficamente.
Por ejemplo, tenemos a 1000 participantes de toda la población de Colombia,
supongamos que es probable que no sea posible obtener una lista completa de todos
estos. Pero en cambio, lo que hace el investigador es seleccionar áreas de manera
aleatoria (es decir, ciudades, comunidades, etc), y selecciona al azar dentro de esos
límites.
El muestreo por conglomerados por lo general analiza a una población particular en la
que la muestra consiste en varios elementos, por ejemplo, ciudad, familia, universidad,
etc.

13. • ¿Qué es un muestreo no probabilístico?
•
El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo en la cual el
investigador selecciona muestras basadas en un juicio subjetivo en lugar de
hacer la selección al azar.
• A diferencia en el muestreo probabilístico, donde cada miembro de la población
tiene una posibilidad conocida de ser seleccionado, en el muestreo no
probabilístico, no todos los miembros de la población tienen la oportunidad de
participar en el estudio

14. Muestreo por conveniencia
• El muestreo por conveniencia donde las muestras de la población se
seleccionan solo porque están convenientemente disponibles para el
investigador. Estas muestras se seleccionan solo porque son fáciles de reclutar
y porque el investigador no consideró seleccionar una muestra que represente a
toda la población.
• Un ejemplo de muestreo por conveniencia sería utilizar a estudiantes voluntarios
que sean conocidos del investigador. El investigador puede enviar la encuesta a
los estudiantes y ellos en este caso actuarían como muestra.

15. Muestreo según criterio
• También conocido como muestreo por juicio o intencional, mediante esta técnica
los sujetos se eligen para conformar un grupo específico, de personas que
resultan más adecuadas para el análisis que otras.
• Por ejemplo: se desea realizar una investigación sobre el comportamiento de los
padres con sus hijos. Por lo tanto, el investigador selecciona como muestra a
personas que tengan hijos, ya que las considera aptas de conocimiento para
formar parte de la investigación.

16. Muestreo por cuotas
• El muestreo por cuotas es un método de muestreo no probabilístico en el que
los investigadores pueden formar una muestra que involucre a individuos que
representan a una población y que se eligen de acuerdo con sus rasgos o
cualidades.

17. Muestreo bola de nieve
• Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros. Y
así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy
frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones vulnerables