Epidemiología

1. UNIVERSO Y
CONFECCIÓN DE
MUESTRAS
Epidemiología
Dr.
Eduardo Marino Sanllehi

2. UNIVERSO Y CONSTRUCCIÓN DE
MUESTRAS
 La investigación en salud tiene como objeto obtener conclusiones
que permitan una adecuada toma de decisiones en lo que
compete a conductas específicas y cambio de políticas
establecidas en relación con la salud de los seres humanos

3.  En la vida real, las
observaciones y mediciones
que se requieren para obtener
información suficiente, que
permita llegar a conclusiones
válidas, no pueden ser
siempre hechas sobre el total
de la población para la que
son necesarias

4. LIMITANTES DE LAS MEDICIONES
 Recursos económicos
 Tiempo: para lograr un cubrimiento del ciento por ciento de la
población
 Falta de recurso humano
 Dificultades geográficas
 Logísticas: que presenta una tarea de gran magnitud como es el
cubrimiento total de una población.
 Habilidad: suficientemente calificado para realizar las observaciones
o para obtener las mediciones necesarias

5. Las dificultades mencionadas,
que podrían hacer irrealizable
un estudio, pueden ser
solucionadas si se estudia
solamente un subgrupo de la
población total, al cual se llama
muestra.
Una muestra correctamente
seleccionada puede
representar a la comunidad
total de la cual fue extraída y
permite, por ende, que los
resultados obtenidos en ella se
puedan extrapolar a un número
mucho mayor de personas
pertenecientes a la misma
población o a poblaciones
diferentes de características
muy similares.

6. POBLACIÓN O UNIVERSO
 Un conjunto de individuos que
guardan similitud entre sí en
los aspectos que son
relevantes para los objetivos
de la investigación.
 Es el conjunto de todos los
elementos que son objeto del
estudio estadístico.

7. MUESTRA
 Es un subconjunto de la
población o conjunto de
unidades de análisis, que
permite inferir, estimar o
extrapolar los resultados de la
observación y medición a la
población total.

8. Universo
Muestra
Criterios de
Inclusión
Aquellos que permiten definir y
caracterizar la población de
estudio, como definir sexo, edad,
etc.
Criterios de
Exclusión
Aquellos que indican que quien ya
cumplió los criterios de inclusión
tendrá que ser excluido por alguna
razón

9. INDIVIDUO
 Es cada uno de los elementos
que forman la población o la
muestra

10. MUESTREO
 Es la técnica utilizada en la
selección de una muestra a partir
de una población.
 Las unidades se seleccionan por
conveniencia, de manera
secuencial, siguiendo
determinados criterios subjetivos o
porque simplemente están
disponibles

11. MUESTREO
Error de muestreo
 Es el error que se comete
debido al hecho de que se
obtienen conclusiones sobre
cierta realidad a partir de la
observación de sólo una
parte de el.
 El muestreo es una
herramienta de la
investigación científica. Su
función básica es determinar
que parte de una realidad
en estudio (población o
universo) debe examinarse
con la finalidad de hacer
inferencias sobre dicha
población

12. MUESTREO
Permite que el estudio se realice en
menor tiempo
Se incurre en menos gastos.
Posibilita profundizar en el análisis de
las variables.
Permite tener mayor control de las
variables a estudiar

13. MUESTREO

14. MUESTREO PROBABILÍSTICO
 En este tipo de muestreo
cada miembro de la
población tiene una
probabilidad, conocida y
superior a cero, de ser
incluido en la muestra y las
unidades muestrales hacen
parte de la muestra,
independientemente del
criterio o gusto del
investigador.
 Se utiliza para poder
generalizar los resultados
a un grupo grande de
individuos siempre y
cuando se haga el
muestreo correctamente.

15. Muestreo Probabilístico Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio sistemático
Muestreo aleatorio estratificado
Muestreo aleatorio por
conglomerado
En este tipo de muestreo, todos los
individuos de la población pueden
formar parte de la muestra, tienen
probabilidad positiva de formar parte
de la muestra. Por lo tanto es el tipo
de muestreo que se deberá utilizar
en nuestras investigaciones, por ser
el más riguroso y científico.

16. Muestreo Aleatorio Simple
 La forma de seleccionar una muestra
en este caso implica como primer
paso, enumerar todos los elementos
de la población de manera unívoca y
exacta, etapa que previamente
requiere identificar de manera correcta
todas las unidades sobre el marco
muestral.
 Finalmente y a través de algún
procedimiento (tablas de números
aleatorios, números aleatorios
generados con una calculadora o una
lista aleatoria generada por
computador, etc.) se elige a tantos
participantes como sea necesario para
completar el tamaño de muestra
requerido.
Es la técnica considerada
como la más sencilla en el
muestreo probabilística.
En ella, cada sujeto o unidad
tiene una probabilidad igual y
conocida de ser
seleccionado.

17. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Ventajas Desventajas
 Sencillo y de fácil
comprensión.
 Cálculo rápido de medias y
varianzas.
 Se basa en la teoría
estadística, y por tanto
existen paquetes
informáticos para analizar los
datos.
 Requiere que se posea de
antemano un listado
completo de toda la
población.
 Cuando se trabaja con
muestras pequeñas es
posible que no represente
a la población
adecuadamente.

18. Muestreo Aleatorio Sistemático  No requiere la enumeración de las
unidades del marco muestral;
solamente basta con que estén
físicamente ordenadas en un
orden ascendente o descendente,
para permitir el conteo.
 k= intervalo de la muestra
N= tamaño de la población
n= tamaño de la muestra
calculada
 k=
𝑁
𝑛
 Unidad de arranque: k,2k,3k,4k
Este procedimiento se
caracteriza por seleccionar
las unidades de muestreo
empleando un intervalo de
medida constante sobre el
marco muestral.

19. MUESTREO ALEATORIO
SISTEMÁTICO
Ventajas Desventajas
 Fácil de aplicar.
 No siempre es necesario tener
un listado de toda la
población.
 Cuando la población está
ordenada siguiendo una
tendencia conocida, asegura
una cobertura de unidades de
todos los tipos.
 Si la constante de muestreo
está asociada con el
fenómeno de interés, se
pueden hallar estimaciones
sesgadas.

20. Muestreo Aleatorio
Estratificado
 Estratificación por
características: espaciales,
políticas, económicas,
culturales
 Estratificación por variables:
• Cualitativas: sexo, estado civil.
• Cuantitativas: edad, peso.
En algunas ocasiones la
población que se desea
estudiar está compuesta por
subgrupos bien definidos que
pueden ser identificados con
anterioridad al proceso de
selección de la muestra

21. MUESTREO ALEATORIO
ESTRATIFICADO
Ventajas Desventajas
 Tiende a asegurar que la
muestra represente
adecuadamente a la
población en función de unas
variables seleccionadas.
 Se obtienen estimaciones
más precisas.
 Se ha de conocer la
distribución en la población
de las variables utilizadas
para la estratificación.
 Los análisis son
complicados, en muchos
casos la muestra tiene que
ponderarse (asignar pesos a
cada elemento).

22. MUESTREO ALEATORIO
ESTRATIFICADO

23. Afijación igual Consiste en distribuir
equitativamente el tamaño de la
muestra en cada uno de los
estratos de la población; requiere
conocer el número de estratos
existentes
MUESTREO ALEATORIO
ESTRATIFICADO
Si existen 3 estratos
identificados y se
requiere un tamaño de
muestra de 30
unidades, se procede a
seleccionar de manera
independiente 10
unidades de cada
estrato

24. Afijación proporcional La distribución del tamaño de
muestra se realiza
porcentualmente según tamaño
de cada estrato dentro de la
población; por tanto, requiere
conocer el número de estratos y
el tamaño porcentual de cada
uno en la población
MUESTREO ALEATORIO
ESTRATIFICADO
Tres estratos, que corresponde al
50%, 30% y 20%, respectivamente
de la población. Muestra de 30
unidades sería recolectado de la
siguiente manera:
15 unidades en el estrato 1,
9 unidades en el estrato 2
6 unidades en el estrato 3.

25. Afijación óptima Requiere conocer además del
número de estratos y el tamaño
porcentual de estos en la
población, la desviación estándar
poblacional en cada estrato.
Consiste en balancear la
variabilidad dentro de los estratos
con su tamaño.
MUESTREO ALEATORIO
ESTRATIFICADO

26. Muestreo aleatorio por conglomerado
 Una muestra por
conglomerados es una
muestra aleatoria simple en la
cual las unidades muestradas
son colecciones o grupos de
unidades del marco muestral
Son agrupaciones de
elementos que existen
naturalmente (no los define el
investigador) por razones
económicas, biológicas,
sociales, etc. (el hogar, el
curso de estudiantes de un
colegio, un municipio o
ciudad).

27. MUESTREO ALEATORIO POR
CONGLOMERADO
Procedimiento Ejemplo
 Dividir la población en
conglomerados.
 Seleccionar al azar el
número de
conglomerados que
desee.
 Tomar una muestra
aleatoria simple de uno
de los elementos de cada
conglomerado.
 Encuesta sobre las políticas y
leyes del municipio,
 Se podría dividir el municipio en
distritos, por ejemplo en 13
distritos, de esos trece se toma
al azar el 4, 5, 9 y 11, y solo
concentrándonos en estos
distritos, tomamos una muestra
aleatoria de habitantes de cada
uno de esos distritos, para
entrevistarlos.

28. MUESTREO ALEATORIO POR
CONGLOMERADO
Ventajas Desventajas
 Es muy eficiente cuando la
población es muy grande y
dispersa.
 Reduce costos.
 No es preciso tener un
listado de toda la población,
sólo de las unidades
primarias de muestreo.
 El error estándar es mayor
que en el muestreo aleatorio
simple o estratificado.
 El cálculo del error estándar
es complejo.

29. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
 Por ejemplo, si
hacemos una
encuesta telefónica
por la mañana, las
personas que no
tienen teléfono o que
están trabajando, no
podrán formar parte
de la muestra.
 Las unidades se seleccionan por
conveniencia, de manera
secuencial, siguiendo determinados
criterios subjetivos o porque
simplemente están disponibles.

30. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
 No todos los
miembros de la
población tienen la
misma oportunidad de
ser incluido en la
muestra
 El investigador utiliza
sujetos que están
accesibles o representan
ciertas características

31. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
Muestreo por conveniencia
Muestreo por cuotas
Muestreo intencional
Muestreo casual o incidental
Bola de nieve

32. Muestreo por
conveniencia
 Detener a una persona en una
esquina para realizar una
entrevista
 La primera muestra de piedras
que tomaron los astronautas
en la luna
Un procedimiento de
muestreo cuantitativo en el
que el investigador
selecciona a los
participantes, ya que están
dispuestos y disponibles para
ser estudiados

33. MUESTREO POR CONVENIENCIA
Ventajas Desventajas
• Menos costoso
• No requiere mucho tiempo
• Fácil de administrar
• Por lo general asegura alta
tasa de participación
• Posible generalización a
sujetos similares
• Difícil generalizar a otros
sujetos .
• Menos representativa de una
población específica
• Los resultados dependen de
las características únicas de la
muestra.
• Mayor probabilidad de error
debido al investigador o
influencia de sujetos (sesgos)

34. Muestreo por cuotas
Pregunta para encuesta
 Cual es el partido de su
preferencia para las elecciones
2013
 Número de individuos a
entrevistar (cuota) es de mil
personas.
 500 estudiantes universitarios
 500 profesionales de cualquier
sector
El investigador identifica
estratos de la población y
establece las proporciones de
elementos necesarias a partir
de los distintos segmentos
estratificados

35. MUESTREO POR CUOTAS
Ventajas Desventajas
 El muestreo por cuotas trata de
obtener muestras representativas a
un costo bajo.
 Mayor conveniencia para el
entrevistador al seleccionar los
elementos para cada cuota.
 En ciertas condiciones obtiene
resultados cercanos a aquellos del
muestreo de probabilidad
convencional.
 No existe certeza de que la muestra
sea representativa
 Si se pasa por alto una
característica relevante para el
problema, la muestra no será
representativa
 Con frecuencia, se omiten
características de control, porque
hay dificultades prácticas, asociadas
con la inclusión de muchas áreas.

36. MUESTREO POR CUOTAS
Desventajas
 Muchas fuentes de tendencia en la
selección están presentes en
forma potencial.
 Es probable que los
entrevistadores vayan a áreas
seleccionadas en las que es más
probable encontrar participantes
calificados.
 No permite la evaluación del error
de muestreo

37. Muestreo opináptico o intencional
 Es muy frecuente su utilización
en sondeos preelectorales de
zonas que en anteriores
votaciones han marcado
tendencias de voto.
Este tipo de muestreo se
caracteriza por un esfuerzo
deliberado de obtener
muestras "representativas"
mediante la inclusión en la
muestra de grupos
supuestamente típicos.

38. Muestreo casual o incidental
 El caso más frecuente de este
procedimiento el utilizar como
muestra los individuos a los
que se tiene fácil acceso (los
profesores de universidad
emplean con mucha frecuencia
a sus propios alumnos).
 Un caso particular es el de los
voluntarios.
Se trata de un proceso en el
que el investigador
selecciona directa e
intencionadamente los
individuos de la población.

39. Bola de nieve
 Se emplea muy
frecuentemente cuando se
hacen estudios con
poblaciones "marginales",
delincuentes, sectas,
determinados tipos de
enfermos, etc.
Se localiza a algunos
individuos, los cuales
conducen a otros, y estos a
otros, y así hasta conseguir
una muestra suficiente

40. Muestreo
Probabilístico
Aleatorio simple
Aleatorio sistemático
Aleatorio estratificado
Afijación igual
Afijación proporcional
Afijación óptima
Aleatorio por
conglomerado

41. Muestreo no
probabilístico
Por conveniencia
Por cuotas
Opináptico o intencional
Casual o incidental
Bola de nieve

42. TAMAÑO DE LA MUESTRA
En Epidemiología el tamaño
de la muestra es el número de
sujetos que componen la
muestra extraída de una
población, necesario para que
los datos obtenidos tengan
una inferencia poblacional.

43. TAMAÑO DE LA MUESTRA
Criterios
 Los recursos disponibles,
fijan el tamaño máximo de la
muestra.
 Los requerimientos del plan
de análisis fijan el tamaño
mínimo de la muestra.
 La recomendación es
siempre tomar la muestra
mayor posible.
 El tamaño de la muestra
deberá ser suficiente para
permitir un análisis confiable
de los cruces de variables.

44. TAMAÑO DE LA MUESTRA
 La razón principal para
seleccionar una muestra de
la población de interés es
que no podemos medir todos
los elementos de esa
población.
 Cuanto mayor sea el tamaño
de la muestra seleccionada
mayor será la confiabilidad
de los estimadores obtenidos
con ella

45. TAMAÑO DE LA MUESTRA
 El tamaño de la muestra debe ser calculado siempre en
la fase de planeación, para permitir la planeación
adecuada del estudio, para programar las estrategias
de recolección, determinar los costos, preparar las
intervenciones y procedimientos de evaluación y en
general para determinar la factibilidad general.

46. Existe un tamaño de muestra
específico para cada diseño
de muestreo y para los
diferentes diseños de
investigación en salud.
El cálculo del tamaño de la
muestra también difiere
según el tipo de estimador
que se desea medir.

47. http://goo.gl/2d8kA