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Sesion 10_Población y Muestra.pptx

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  1. 1. POBLACION Y MUESTRA. UNIDAD DE ANALISIS SESION 10
  2. 2. SECCIÓN DE REFERENCIA REFLEXIÓN DESDE LA EXPERIENCIA “En la ruta cuantitativa, las muestras implican un pequeño esfuerzo significan un gran ahorro de cálculo, pero de tiempo y recursos”. Roberto Hernández-Sampieri
  3. 3. SECCIÓN DE REFERENCIA Resumen Conceptos Ejemplo: En diferentes investigaciones médicas las unidades de muestreo son pacientes o enfermos y se incluyen distintas unidades de análisis para cada caso (muestras de sangre y orina, respuestas a entrevistas clínicas, historias clínicas, etc.).
  4. 4. SECCIÓN DE REFERENCIA DELIMITAR LA POBLACIÓN O UNIVERSO: “Es el conjunto de todos los elementos a los cuales se refiere la investigación. Se puede definir también como el conjunto de todas las unidades de muestreo” (Fracica, 1988, p. 36). Es “la totalidad de elementos o individuos que tienen ciertas características similares y sobre las cuales se desea hacer inferencia” (Jany, 1994, p.48); o bien, unidad de análisis. Puede estar constituido por personas, animales, registros médicos, los nacimientos, las muestras de laboratorio, los accidentes viales, entre otros". (PINEDA et al 1994:108). Es importante perfilar con exactitud los criterios de inclusión y exclusión. DRA. PIERINA CACERES CAVALLO
  5. 5. SECCIÓN DE REFERENCIA MUESTRA: Subgrupo del universo o población del cual se recolectan los datos y que debe ser representativo de esta, si se desean generalizar los resultados. Para el proceso cuantitativo, la muestra es un subgrupo de la población de interés sobre el cual se recolectarán datos, y que debe definirse y delimitarse de antemano con precisión, además, debe ser representativo de la población. El investigador pretende que los resultados encontrados en la muestra se generalicen o extrapolen a la población (en el sentido de la validez externa que se comentó al hablar de experimentos). El interés es que la muestra sea estadísticamente representativa. DRA. PIERINA CACERES CAVALLO
  6. 6. SE SEC CC CI IÓN ÓN D DE E R E R E F E F E R E R E N N C C I I A A LAS RAZONES PARA ESTUDIAR MUESTRAS EN LUGAR DE LAS POBLACIONES: Para el estudio de investigación se incluyen muestras o subgrupos de poblaciones, pocas veces la población total o universo completo. Razones: 1. Ahorrar tiempo, implica estudiar menos individuos en menor tiempo; 2. Ahorrar recursos, significa menos gasto. 3. Aumentar la calidad del estudio, al disponer de más recursos. 4. Las observaciones y mediciones efectuadas a un número reducido de individuos pueden ser más exactas. 5. Seleccionar la muestra, permitirá reducir la heterogeneidad de una población. 6. Conseguir los objetivos del estudio, con una proporción menor de sujetos. DRA. PIERINA CACERES CAVALLO
  7. 7. SECCIÓN DE REFERENCIA TIPOS DE MUESTREO: DRA. PIERINA CACERES CAVALLO I. Muestreo probabilístico: todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra, permiten conocer la probabilidad que cada individuo tiene de ser incluido en la muestra a través de una selección al azar. Se utilizan en investigaciones cuantitativas. II. Muestreo no probabilístico: llamado también muestra dirigida, porque la elección de casos se relaciona con ciertas características, criterios, etc. que el investigador considere en ese momento; pueden ser poco válidos y confiables o reproducibles; ya que este tipo de muestras no tienen un fundamento probabilístico, y no dan certeza que cada sujeto a estudio represente a la población blanco. Se utilizan en investigaciones cuantitativas y cualitativas. Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística, dependerá del planteamiento del estudio, del diseño de investigación y de la contribución que se piensa hacer con ella. La diferencia entre ambos radica en el uso de métodos estadísticos para la elección de los sujetos.
  8. 8. SECCIÓN DE REFERENCIA - TÉCNICAS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO: todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos. - TÉCNICAS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: los elementos no dependen de la probabilidad, sino de las características de la investigación. Técnicas de muestreo − Muestreo aleatorio simple − Muestreo estratificado − Muestreo por conglomerados − Muestreo por conveniencia − Muestreo intencional − Muestreo accidental o consecutivo DRA. PIERINA CACERES CAVALLO
  9. 9. SECCIÓN DE REFERENCIA Aleatorio simple: Garantiza que todos los individuos que componen la población blanco tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra. Aleatorio estratificado: Siendo una población heterogénea, se agrupa en unidades homogéneas llamadas estratos; se puede estratificar, según la profesión, localidad de residencia, sexo, estado civil, etc. Simplifica los procesos y reduce el error muestral. MUESTREO TÉCNICAS DE PROBABILÍSTICO:
  10. 10. SECCIÓN DE REFERENCIA Por conglomerados: Los conglomerados son homogéneos, pero los participantes de cada conglomerado son heterogéneos para que luego haya diversidad al interior. Se toma una se selecciona al azar los individuos de muestra aleatoria de cada conglomerado conglomerados y seleccionado. Ejemplo: Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, las urnas electorales, etc. Cuando los conglomerados son áreas geográficas se dice “muestreo por áreas”. DRA. PIERINA CACERES CAVALLO
  11. 11. SECCIÓN DE REFERENCIA TAMAÑO ÓPTIMO DE LA MUESTRA TAMAÑOS DE MUESTRA MÍNIMOS EN ESTUDIOS CUANTITATIVOS Tipo de estudio Tamaño mínimo de muestra Transversal descriptivo o correlacional. 30 casos por grupo o segmento del universo. Encuesta a gran escala 100 casos para el grupo Causal 15 casos por variable independiente Experimental o cuasiexperimental 15 por grupo. TAMAÑOS MÍNIMOS DE MUESTRA POR TIPO DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO Tipo de estudio Tamaño mínimo de muestra Análisis de correlación 84 casos para hipótesis estadísticas Análisis causales o comparativos (diferencias significativas entre grupos) 64 casos por grupo para hipótesis estadísticas Análisis comparativos en diseños experimentales 27 casos por grupo para hipótesis estadísticas
  12. 12. SECCIÓN DE REFERENCIA CONSIDERACIONES PARA CALCULAR TAMAÑO DE LA MUESTRA: 1. Tamaño de la población. es una colección de objetos o individuos que tienen características similares. Hablamos de dos tipos: Población objetivo o teórica, con diversas características y la Población accesible, sobre la que los investigadores aplicaran sus conclusiones. 2. Intervalo de confianza (IC). Es una estadística que expresa la cantidad de error de muestreo aleatorio en los resultados de una encuesta. 3. Nivel de confianza (NC). Por convención se fija en 95% de probabilidad de éxito, y corresponde a un valor de error α de un 5% que se equivoque por azar. 4. La desviación estándar (S). Es un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de la población. DRA. PIERINA CACERES CAVALLO
  13. 13. SECCIÓN D D E E R E R E F E F E R E R E N N C C I I A A CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA costos, el investigador debe aclarar DRA. PIERINA CACERES CAVALLO Suponiendo que no hay limitaciones de las variables que analizará, el diseño muestral que utilizará y, sobre todo, el error que esta dispuesto a aceptar para las estimaciones o decisiones que tome a partir de los resultados encontrados en la muestra. Igualmente, hay que considerar el nivel de significancia con el cual se trabajará.
  14. 14. SECCIÓN DE REFERENCIA NIVELES DE SIGNIFICANCIA (α): 4/03/2021 DRA. PIERINA CACERES CAVALLO a. El nivel investigador tiene 95% de seguridad para generalizar de significancia de 0.05, el cual implica que el sin equivocarse y sólo 5% en contra. En términos de probabilidad, 0.95 y 0.05, respectivamente; ambos suman la unidad. Este nivel es el más común en ciencias. b. El nivel de significancia de 0.01, el cual implica que el investigador tiene 99% en su favor y 1% en contra (0.99 y 0.01 = 1.00) para generalizar sin temor. Muy utilizado cuando las generalizaciones implican riesgos vitales para las personas (pruebas de vacunas, medicamentos, arneses de aviones, resistencia de materiales de construcción al fuego o el peso, etcétera).
  15. 15. SECCIÓN DE REFE FERE REN NC CI IA A CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA DESCONOCIENDO EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN En donde: Z = (K) nivel de confianza, p = probabilidad de éxito, o proporción esperada q = probabilidad de fracaso (q=1-p) d = (e) error máximo admisible en términos de proporción, en relación al nivel de confianza p: es la proporción de individuos que poseen la característica de estudio. Este dato es generalmente desconocido y se suele suponer que p=q=0.5 que es la opción más segura (esto es cuando no hay más datos). q: es la proporción de individuos que no poseen esa característica, es decir, es 1-p. DRA. PIERINA CACERES CAVALLO
  16. 16. SECCIÓN DE REFERENCIA CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA CONOCIENDO EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN En donde: N = tamaño de la población Z = (K) nivel de confianza, p = probabilidad de éxito, o proporción esperada q = probabilidad de fracaso (q=1-p) d = (e) error máximo admisible en términos de proporción, en relación al nivel de confianza p: es la proporción de individuos que poseen la característica de estudio. Este dato es generalmente desconocido y se suele suponer que p=q=0.5 que es la opción más segura. (esto es cuando no hay más datos). q: es la proporción de individuos que no poseen esa característica, es decir, es 1-p. p+q=1
  17. 17. SECCIÓN DE REFERENCIA Calcular el tamaño de la muestra, de las carreras de salud, con un nivel de confianza del 95% ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL NÚMERO Administración 130 Industrias alimentarias 70 Plataformas 69 Enfermería 137 Nutrición 52 TOTAL DE LA POBLACION n = n=……………… N= N-1= Z= p= q= e=
  18. 18. SECCIÓN DE REFERENCIA APLIQUEMOS LO APRENDIDO • El equipo de trabajo, define la población a estudiar y selecciona la muestra para el desarrollo de la investigación, con la estrategia de muestreo apropiado.

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