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Dr. Gonzalo Navarro
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El tamaño del universo o población
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n= tamaño de la muestra
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Poblaciones> 10,000
n = z2
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Poblaciones< 10,000 nf = n/1+(n/N)
n = tamaño de la muestra d =0.02-0.05 (Grado de precisión)
z = 1.96 (95%) Confianza p= proporción/prevalencia (50%)
q= 1- p. N= tamaño del universo
El tamaño de un estudio
(ejercicios de estimación)
Si la prevalencia de un problema es 50% (0.5), y
queremos estimar una muestra en una población
superior a 10,000, con una confianza de 95%, y una
precisión de 5% (0.05)
n = z2
pq/d2
n = (1.96)2
(0.5)(0.5)/(0.05)2
n = 384.
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n = z2
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n = (1.96)2
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n = 384.
nf = n/1+(n/N) n = 384/1+(384/1000)
n = 277.
Tamaño del estudio
Resumen
El tamaño del estudio esta en
dependencia de los objetivos que se
pretenden, la representatividad
(semejante al entorno natural de la
población), y recursos disponibles.
Un muestra aleatoria disminuye el sesgo
de selección, y el no aleatorio, se usa por
factibilidad, y en investigación
cualitativa.
Ejercicio1
Población: 30.000 habitantes.
Confiabilidad: 95%
Precisión: 5%
Prevalencia estimada: 15%
n=¿?
Solución
n = z2
pq/d2
n = (1.96)2
(0.15)(0.85)/(0.05)2
n = 3.84 x 0.127/0.0025
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)
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n = 369
nf= n/1+(n/N)
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nf= 369/1+(0.0768)
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nf= 343
EJERCICIO INDIVIDUAL 4
De cara el estudio de un problema de salud, que presenta una
prevalencia del 30%, calcule el tamaño de muestra, con 95% de
confianza, Error admisible del 5%, en las siguientes
poblaciones:
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Mujeres de Honduras: 3,216.600
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Ejercicio #5
De cara el estudio de un problema de salud,, calcule el tamaño
de muestra, con 95% de confianza, Error admisible del 5%, en
las siguientes poblaciones:
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  • 2. Definición Muestra de una poblacion es un subconjunto de la misma que mantiene la mismas características. Tiene como requisitos a) Tamaño b) Representatividad
  • 3. ¿Por que es necesaria una muestra? Incluir toda la población es poco viable en términos de costos, encarecería demasiado el estudio. Es poco ético forzar a mas personas ser parte de una exposición, una cohorte o un estudio experimental.
  • 4. Riesgos de una muestra El disponer de una muestra conlleva el riesgo de que el tamaño no sea suficiente para detectar una diferencia “significativa” entre los grupos del estudio, o que el hallazgo encontrado sea debido al azar y no refleje el verdadero valor del parámetro entre la población.
  • 5. Necesidad de Criterios Una mejor opción es disponer de ciertos criterios que (sobre la base de modelos matemáticos) nos permitan estimar la muestra con una mayor confianza y precisión
  • 6. Criterios de estimación 1 Existen diversos criterios para estimar el tamaño “ideal” de un estudio,que permita responder al problema y contrastar las hipotesis de investigación. Debe considerarse la disponibilidad de recursos, y el tipo de análisis (univariado, bivariado o multivariado)
  • 7. Criterios de estimación 2 1. Tamaño de la población de referencia (universo). 2. Prevalencia (proporción) estimada de la variable principal del estudio. 3. Nivel de confianza deseado. 4. Grado de precisión deseado.
  • 8. Criterios de estimación 3 El nivel de confianza aceptado “normalmente” en un estudio es de 95%, por tanto el error aleatorio tolerado es (100-95 de 5%). Esto se conoce como error tipo I o error alfa. Los paquetes como Epi Info lo asumen por defecto. El otro tipo II o error beta usualmente varia entre 10-20%, y también esta pre definido entre estos valores.
  • 9. Criterios de estimación 4 El tamaño del universo o población blanco es definido por los investigadores. La frecuencia o prevalencia del problema se estima sobre la base de datos reales, o información de estudios similares. De no ser posible se fija en 50% (0,5). Finalmente la precisión, es definida por el investigador. Entre mas precisión se requiere un mayor tamaño.
  • 10. Criterios de estimación 5 n= tamaño de la muestra z= es el equivalente de la confiabilidad, y se estima en 1.96, lo que equivale al 95% de las observaciones en la curva de distribución normal. p= es la frecuencia del problema. q= es el complemento de p= (1-p) N= es el tamaño de la población blanco (universo) d= es la precisión deseada.
  • 11. modelos de estimación Poblaciones> 10,000 n = z2 pq/d2 Poblaciones< 10,000 nf = n/1+(n/N) n = tamaño de la muestra d =0.02-0.05 (Grado de precisión) z = 1.96 (95%) Confianza p= proporción/prevalencia (50%) q= 1- p. N= tamaño del universo
  • 12. El tamaño de un estudio (ejercicios de estimación) Si la prevalencia de un problema es 50% (0.5), y queremos estimar una muestra en una población superior a 10,000, con una confianza de 95%, y una precisión de 5% (0.05) n = z2 pq/d2 n = (1.96)2 (0.5)(0.5)/(0.05)2 n = 384.
  • 13. El tamaño de un estudio (ejercicios de estimación) Si la prevalencia de un problema es 50% (0.5), y queremos estimar una muestra en una población inferior a 10,000, con una confianza de 95%, y una precisión de 5% (0.05) n = z2 pq/d2 n = (1.96)2 (0.5)(0.5)/(0.05)2 n = 384. nf = n/1+(n/N) n = 384/1+(384/1000) n = 277.
  • 14. Tamaño del estudio Resumen El tamaño del estudio esta en dependencia de los objetivos que se pretenden, la representatividad (semejante al entorno natural de la población), y recursos disponibles. Un muestra aleatoria disminuye el sesgo de selección, y el no aleatorio, se usa por factibilidad, y en investigación cualitativa.
  • 15. Ejercicio1 Población: 30.000 habitantes. Confiabilidad: 95% Precisión: 5% Prevalencia estimada: 15% n=¿?
  • 16. Solución n = z2 pq/d2 n = (1.96)2 (0.15)(0.85)/(0.05)2 n = 3.84 x 0.127/0.0025 n = 0.41/0.0025 n = 195 )
  • 17. Ejercicio 2 Población: 5.000 habitantes. Confiabilidad: 95% Precisión: 5% Prevalencia estimada: 40%
  • 18. Solución n = z2 pq/d2 n = (1.96)2 (0.4)(0.6)/(0.05)2 n = 3.84 x 0.24/0.0025 n = 0.41/0.0025 n = 369 nf= n/1+(n/N) nf= 369/1+(369/5000) nf= 369/1+(0.0768) nf= 369/1.0768 nf= 343
  • 19. EJERCICIO INDIVIDUAL 4 De cara el estudio de un problema de salud, que presenta una prevalencia del 30%, calcule el tamaño de muestra, con 95% de confianza, Error admisible del 5%, en las siguientes poblaciones: Honduras 6.485,000 Mujeres de Honduras: 3,216.600 Hombres de Honduras: 6.900 Mujeres mayores de 60 años: 2.800 Comarca La Virgen 8,953 h
  • 20. Ejercicio #5 De cara el estudio de un problema de salud,, calcule el tamaño de muestra, con 95% de confianza, Error admisible del 5%, en las siguientes poblaciones: Guatemala 8,181,300 Prevalencia 50% Mujeres de Costa Rica: 4,370,600 Prevalencia 35% Hombres de Honduras: 2,165,400 Prevalencia 40% Hombres mayores de 60 años: 6,800 Prevalencia 50% Comarca El Atol 3,900 Prevalencia 50%