El documento discute los principios y herramientas para determinar el tamaño de muestra apropiado para un estudio. Explica que el tamaño de muestra depende del diseño del estudio, incluyendo los objetivos, alcance y resultados esperados. También cubre principios como la comparabilidad y generalización, y herramientas estadísticas como modificar la magnitud del efecto, error de estimación o nivel de confianza para lograr el volumen de información necesario.
El documento habla sobre el tamaño de la muestra, que es importante para realizar investigaciones científicas representativas. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, error permitido y variabilidad, y presenta fórmulas para calcularlo. También incluye ejemplos como estimar el peso promedio de sacos y conocer la aceptación de programas de TV entre adolescentes.
1) El documento describe diferentes tipos de poblaciones, muestras y métodos de muestreo. 2) Explica las diferencias entre poblaciones finitas e infinitas, y define la población objetivo, accesible y la muestra. 3) Describe los tipos de sesgo y error muestral, y los métodos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
El documento define los tipos de muestras estadísticas, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que el tamaño de la muestra es importante para que los datos sean representativos de la población y depende del porcentaje de confianza, porcentaje de error y nivel de variabilidad. Proporciona un ejemplo de cómo calcular el tamaño de una muestra.
Este documento trata sobre los conceptos básicos de muestreo. Explica que una muestra representativa no puede afirmarse que sea el 100% representativa de la población, sino que solo provee estimaciones dentro de un intervalo de confianza. También describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como los errores de muestreo y no muestreo que pueden ocurrir. Finalmente, resalta la importancia del tamaño apropiado de la muestra para obtener resultados confiables.
El documento describe los conceptos de tamaño de muestra, error muestral y métodos para calcular el tamaño de la muestra necesaria para estudios cualitativos y cuantitativos. Explica que el tamaño de la muestra depende del error que se desea cometer y del nivel de probabilidad. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de muestra requerido para poblaciones finitas y infinitas, dependiendo de si se estudian proporciones o valores medios, y si se conoce o no la varianza de la población.
¿Cómo se calcula una muestra? - Comité de Investigación IAB MexicoIAB México
Este documento explica cómo calcular el tamaño de una muestra representativa de una población para un estudio. Primero, se debe establecer el error de muestreo y el intervalo de confianza deseados. Luego, usando la desviación estándar poblacional, el nivel de confianza y el error máximo permitido, se aplica la fórmula para calcular el tamaño de muestra necesario. Finalmente, se provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra requerido.
Este documento explica cómo calcular el tamaño de la muestra adecuado para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción con un cierto nivel de confianza. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no la varianza poblacional. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar las fórmulas y construir intervalos de confianza.
Estimacion del tamaño de una muestra representativa de una poblacióntutor03770
Para estimar una proporción en una muestra representativa, se necesita conocer el nivel de confianza, la precisión deseada y una estimación de la proporción poblacional. Con estos parámetros y fórmulas estadísticas, se puede calcular el tamaño muestral necesario para hacer inferencias a la población con el nivel de confianza y precisión especificados. El documento provee un ejemplo del cálculo para estimar la prevalencia de diabetes en una población de 15,000 habitantes con un 95% de confianza y 3% de
El documento habla sobre el tamaño de la muestra, que es importante para realizar investigaciones científicas representativas. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, error permitido y variabilidad, y presenta fórmulas para calcularlo. También incluye ejemplos como estimar el peso promedio de sacos y conocer la aceptación de programas de TV entre adolescentes.
1) El documento describe diferentes tipos de poblaciones, muestras y métodos de muestreo. 2) Explica las diferencias entre poblaciones finitas e infinitas, y define la población objetivo, accesible y la muestra. 3) Describe los tipos de sesgo y error muestral, y los métodos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
El documento define los tipos de muestras estadísticas, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que el tamaño de la muestra es importante para que los datos sean representativos de la población y depende del porcentaje de confianza, porcentaje de error y nivel de variabilidad. Proporciona un ejemplo de cómo calcular el tamaño de una muestra.
Este documento trata sobre los conceptos básicos de muestreo. Explica que una muestra representativa no puede afirmarse que sea el 100% representativa de la población, sino que solo provee estimaciones dentro de un intervalo de confianza. También describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como los errores de muestreo y no muestreo que pueden ocurrir. Finalmente, resalta la importancia del tamaño apropiado de la muestra para obtener resultados confiables.
El documento describe los conceptos de tamaño de muestra, error muestral y métodos para calcular el tamaño de la muestra necesaria para estudios cualitativos y cuantitativos. Explica que el tamaño de la muestra depende del error que se desea cometer y del nivel de probabilidad. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de muestra requerido para poblaciones finitas y infinitas, dependiendo de si se estudian proporciones o valores medios, y si se conoce o no la varianza de la población.
¿Cómo se calcula una muestra? - Comité de Investigación IAB MexicoIAB México
Este documento explica cómo calcular el tamaño de una muestra representativa de una población para un estudio. Primero, se debe establecer el error de muestreo y el intervalo de confianza deseados. Luego, usando la desviación estándar poblacional, el nivel de confianza y el error máximo permitido, se aplica la fórmula para calcular el tamaño de muestra necesario. Finalmente, se provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra requerido.
Este documento explica cómo calcular el tamaño de la muestra adecuado para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción con un cierto nivel de confianza. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no la varianza poblacional. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar las fórmulas y construir intervalos de confianza.
Estimacion del tamaño de una muestra representativa de una poblacióntutor03770
Para estimar una proporción en una muestra representativa, se necesita conocer el nivel de confianza, la precisión deseada y una estimación de la proporción poblacional. Con estos parámetros y fórmulas estadísticas, se puede calcular el tamaño muestral necesario para hacer inferencias a la población con el nivel de confianza y precisión especificados. El documento provee un ejemplo del cálculo para estimar la prevalencia de diabetes en una población de 15,000 habitantes con un 95% de confianza y 3% de
Este documento describe los conceptos y fórmulas clave para calcular el tamaño de la muestra en estudios estadísticos. Explica que todo estudio requiere un tamaño de muestra óptimo para comprobar los objetivos con seguridad y esfuerzo mínimo. Luego, detalla dos tipos principales de estudios - aquellos que estiman parámetros poblacionales como proporciones y medias, y aquellos que contrastan hipótesis al comparar grupos. Finalmente, provee detalles específicos sobre cómo calc
Este documento describe conceptos básicos relacionados con el análisis de datos, incluyendo las definiciones de variables, tipos de variables cualitativas y cuantitativas, escalas de medición y matrices para clasificar variables. También explica conceptos como población, muestra, y cómo calcular el tamaño de muestra apropiado para estimar parámetros o comparar grupos.
Este documento describe la importancia de seleccionar una muestra representativa al realizar una investigación para poder obtener conclusiones válidas. Explica que la muestra debe ser lo suficientemente grande y reflejar fielmente las características de la población total. Además, detalla cómo calcular el tamaño apropiado de la muestra en función del margen de error, nivel de confianza y tamaño de la población total.
Este documento presenta conceptos básicos sobre cálculos muestrales como población, muestra, parámetro, estadístico, varianza poblacional, inferencia estadística, error muestral y nivel de confianza. Luego explica fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar la media, proporción y correlación de una población, así como para estudios de casos y controles y cohortes. Finalmente incluye ejemplos numéricos de cálculos de tamaño muestral.
tamaño muestra-Administración de Operacionesreyesflores31
Este documento proporciona información sobre cómo determinar el tamaño de la muestra para estimar proporciones y medias en una población. Explica conceptos clave como nivel de confianza, error de muestreo, e intervalo de confianza. También presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se desea estimar una proporción o un valor promedio, y ofrece ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estas fórmulas.
Formulas para calculo de muestras poblacionalesguilleillo
Este documento describe los aspectos a considerar para determinar el tamaño de muestra necesario para obtener información sobre una población. Explica las fórmulas para calcular el tamaño de muestra para determinar la prevalencia o incidencia de una enfermedad, para determinar si una enfermedad está presente o no, y para estudios epidemiológicos. Los factores que influyen en el cálculo incluyen la frecuencia esperada, el tamaño de la población, la precisión requerida y el nivel de confianza. También pro
Este documento presenta conceptos fundamentales sobre cálculo de muestra y muestreo. Define términos como población, muestra, parámetro, estadístico, varianza poblacional e introduce diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar medias, proporciones y correlaciones.
Este documento trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con el tamaño de la muestra en estadística inferencial. Explica que el tamaño de la muestra debe ser representativo de la población y debe considerar el objetivo del estudio, las características de la población y los recursos disponibles. También presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para estimar medias, proporciones y cuando se conoce el tamaño total de la población, tomando en cuenta el nivel de confianza, error y variabilidad.
Este documento explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para representar a una población. El cálculo depende de tres factores: el porcentaje de confianza deseado, el porcentaje de error aceptable, y la variabilidad prevista en la población. Se proporcionan dos fórmulas para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si se conoce o no el tamaño total de la población.
Este documento define el tamaño de la muestra y explica cómo se calcula para diferentes tipos de estudios estadísticos. El tamaño de la muestra es el número de sujetos necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población total. El cálculo del tamaño de la muestra depende del objetivo del estudio, como estimar un parámetro, detectar diferencias entre grupos, o comparar proporciones. La fórmula utilizada varía según se esté estimando una proporción, media, o contrastando hipótes
Este documento describe conceptos clave relacionados con el cálculo del tamaño de la muestra, incluyendo parámetros, estadísticos, error muestral, nivel de confianza y varianza poblacional. Explica fórmulas para estimar el tamaño de la muestra para estimar la media de la población y comparar dos proporciones o dos medias. También incluye ejemplos numéricos de cómo aplicar estas fórmulas para diseñar estudios clínicos.
Este documento describe las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en un estudio estadístico. Explica que la fórmula depende del tipo de variable (cualitativa o cuantitativa) y del tamaño de la población (finita o infinita). También define conceptos clave como el nivel de significación, el valor P, el valor de error e, y la desviación estándar. Finalmente, señala que entre mayor sea el tamaño de la muestra, mayor será la confiabilidad de las estimaciones.
Este documento define y explica varios términos clave relacionados con el tamaño de la muestra, incluyendo la media, desviación estándar, tamaño de la muestra, nivel de confianza y cómo calcular el tamaño de la muestra óptimo. Explica que la media es el promedio de los valores, la desviación estándar mide la variabilidad de los datos respecto a la media, el tamaño de la muestra depende del error permitido y nivel de confianza deseado, y hay fórmulas para calcular el t
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico permite generalizar los resultados a toda la población mientras que el no probabilístico no. Además, detalla diferentes métodos para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si la población es finita o infinita, y ofrece ejemplos numéricos.
El documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística al estudiar una población. Primero se calcula la muestra sin ajustar basada en la varianza de la muestra y la varianza de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada considerando el tamaño de la población. Si la población está estratificada en varios grupos, se calcula también la muestra estratificada multiplicando la muestra total por el factor de cada estrato.
El documento describe los conceptos de tamaño de muestra, margen de error y margen de confianza en la investigación estadística. Explica cómo se puede calcular el tamaño de muestra óptimo utilizando fórmulas que toman en cuenta el tamaño de la población, el nivel de confianza deseado y el margen de error permitido. También proporciona ejemplos numéricos de cómo aplicar estas fórmulas.
Este documento presenta información sobre el cálculo del tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como medias y proporciones. Explica las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en función del nivel de confianza, error permitido y características de la población. También destaca la importancia de considerar factores como el diseño del estudio, tipo de muestreo y factibilidad del estudio al determinar el tamaño de la muestra.
9. diferencia entre p de hipótesis e intervalos de confianzaYerko Bravo
Este documento explica la diferencia entre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Las pruebas de hipótesis determinan la probabilidad de que los resultados observados sean producto del azar, mientras que los intervalos de confianza miden la confiabilidad de los resultados obtenidos de una muestra para estimar parámetros poblacionales. El documento ilustra estos conceptos con ejemplos de efectos de tratamientos en cerdos y tasas de enfermedades en humanos.
El documento habla sobre el tamaño de la muestra en estadística. Explica que el tamaño de muestra depende de factores como el tipo de muestreo, el parámetro a estimar, el error máximo permitido, la varianza poblacional y el nivel de confianza. Describe las fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar la media y la proporción en poblaciones finitas e infinitas. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes situaciones.
Validez clasificacion de los sesgos_ Epidemiologia2.pptxosmitsalazar2
El documento habla sobre la validez y el sesgo en los estudios epidemiológicos. Explica que la validez interna se refiere a la corrección de los resultados para el grupo estudiado, mientras que la validez externa es el grado en que los resultados pueden generalizarse a otras poblaciones. También describe los diferentes tipos de errores como el aleatorio y el sistemático, así como los sesgos de confusión, selección e información que pueden afectar la validez de un estudio.
Metaanálisis y revisiones sistemáticas.pptxKarla Quintero
Este documento describe los conceptos clave de metaanálisis y revisiones sistemáticas. Un metaanálisis combina los resultados de múltiples estudios sobre el mismo tema para proporcionar una estimación estadística más precisa. Una revisión sistemática involucra un proceso riguroso que incluye la búsqueda de literatura, evaluación de sesgos y combinación cualitativa de resultados para sintetizar la evidencia disponible sobre un tema. Juntos, los metaanálisis y revisiones sistemáticas brindan la mejor evid
Este documento describe los conceptos y fórmulas clave para calcular el tamaño de la muestra en estudios estadísticos. Explica que todo estudio requiere un tamaño de muestra óptimo para comprobar los objetivos con seguridad y esfuerzo mínimo. Luego, detalla dos tipos principales de estudios - aquellos que estiman parámetros poblacionales como proporciones y medias, y aquellos que contrastan hipótesis al comparar grupos. Finalmente, provee detalles específicos sobre cómo calc
Este documento describe conceptos básicos relacionados con el análisis de datos, incluyendo las definiciones de variables, tipos de variables cualitativas y cuantitativas, escalas de medición y matrices para clasificar variables. También explica conceptos como población, muestra, y cómo calcular el tamaño de muestra apropiado para estimar parámetros o comparar grupos.
Este documento describe la importancia de seleccionar una muestra representativa al realizar una investigación para poder obtener conclusiones válidas. Explica que la muestra debe ser lo suficientemente grande y reflejar fielmente las características de la población total. Además, detalla cómo calcular el tamaño apropiado de la muestra en función del margen de error, nivel de confianza y tamaño de la población total.
Este documento presenta conceptos básicos sobre cálculos muestrales como población, muestra, parámetro, estadístico, varianza poblacional, inferencia estadística, error muestral y nivel de confianza. Luego explica fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar la media, proporción y correlación de una población, así como para estudios de casos y controles y cohortes. Finalmente incluye ejemplos numéricos de cálculos de tamaño muestral.
tamaño muestra-Administración de Operacionesreyesflores31
Este documento proporciona información sobre cómo determinar el tamaño de la muestra para estimar proporciones y medias en una población. Explica conceptos clave como nivel de confianza, error de muestreo, e intervalo de confianza. También presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se desea estimar una proporción o un valor promedio, y ofrece ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estas fórmulas.
Formulas para calculo de muestras poblacionalesguilleillo
Este documento describe los aspectos a considerar para determinar el tamaño de muestra necesario para obtener información sobre una población. Explica las fórmulas para calcular el tamaño de muestra para determinar la prevalencia o incidencia de una enfermedad, para determinar si una enfermedad está presente o no, y para estudios epidemiológicos. Los factores que influyen en el cálculo incluyen la frecuencia esperada, el tamaño de la población, la precisión requerida y el nivel de confianza. También pro
Este documento presenta conceptos fundamentales sobre cálculo de muestra y muestreo. Define términos como población, muestra, parámetro, estadístico, varianza poblacional e introduce diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar medias, proporciones y correlaciones.
Este documento trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en investigación estadística. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza, el porcentaje de error permitido y la variabilidad de la población. Incluye fórmulas para calcular el tamaño de la muestra cuando se conoce o no el tamaño total de la población, y destaca la importancia de considerar estos factores para que la muestra sea representativa.
Este documento describe los conceptos clave relacionados con el tamaño de la muestra en estadística inferencial. Explica que el tamaño de la muestra debe ser representativo de la población y debe considerar el objetivo del estudio, las características de la población y los recursos disponibles. También presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para estimar medias, proporciones y cuando se conoce el tamaño total de la población, tomando en cuenta el nivel de confianza, error y variabilidad.
Este documento explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para representar a una población. El cálculo depende de tres factores: el porcentaje de confianza deseado, el porcentaje de error aceptable, y la variabilidad prevista en la población. Se proporcionan dos fórmulas para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si se conoce o no el tamaño total de la población.
Este documento define el tamaño de la muestra y explica cómo se calcula para diferentes tipos de estudios estadísticos. El tamaño de la muestra es el número de sujetos necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población total. El cálculo del tamaño de la muestra depende del objetivo del estudio, como estimar un parámetro, detectar diferencias entre grupos, o comparar proporciones. La fórmula utilizada varía según se esté estimando una proporción, media, o contrastando hipótes
Este documento describe conceptos clave relacionados con el cálculo del tamaño de la muestra, incluyendo parámetros, estadísticos, error muestral, nivel de confianza y varianza poblacional. Explica fórmulas para estimar el tamaño de la muestra para estimar la media de la población y comparar dos proporciones o dos medias. También incluye ejemplos numéricos de cómo aplicar estas fórmulas para diseñar estudios clínicos.
Este documento describe las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en un estudio estadístico. Explica que la fórmula depende del tipo de variable (cualitativa o cuantitativa) y del tamaño de la población (finita o infinita). También define conceptos clave como el nivel de significación, el valor P, el valor de error e, y la desviación estándar. Finalmente, señala que entre mayor sea el tamaño de la muestra, mayor será la confiabilidad de las estimaciones.
Este documento define y explica varios términos clave relacionados con el tamaño de la muestra, incluyendo la media, desviación estándar, tamaño de la muestra, nivel de confianza y cómo calcular el tamaño de la muestra óptimo. Explica que la media es el promedio de los valores, la desviación estándar mide la variabilidad de los datos respecto a la media, el tamaño de la muestra depende del error permitido y nivel de confianza deseado, y hay fórmulas para calcular el t
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico permite generalizar los resultados a toda la población mientras que el no probabilístico no. Además, detalla diferentes métodos para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si la población es finita o infinita, y ofrece ejemplos numéricos.
El documento describe los pasos para determinar una muestra probabilística al estudiar una población. Primero se calcula la muestra sin ajustar basada en la varianza de la muestra y la varianza de la población. Luego, se calcula la muestra ajustada considerando el tamaño de la población. Si la población está estratificada en varios grupos, se calcula también la muestra estratificada multiplicando la muestra total por el factor de cada estrato.
El documento describe los conceptos de tamaño de muestra, margen de error y margen de confianza en la investigación estadística. Explica cómo se puede calcular el tamaño de muestra óptimo utilizando fórmulas que toman en cuenta el tamaño de la población, el nivel de confianza deseado y el margen de error permitido. También proporciona ejemplos numéricos de cómo aplicar estas fórmulas.
Este documento presenta información sobre el cálculo del tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como medias y proporciones. Explica las fórmulas para determinar el tamaño de la muestra en función del nivel de confianza, error permitido y características de la población. También destaca la importancia de considerar factores como el diseño del estudio, tipo de muestreo y factibilidad del estudio al determinar el tamaño de la muestra.
9. diferencia entre p de hipótesis e intervalos de confianzaYerko Bravo
Este documento explica la diferencia entre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Las pruebas de hipótesis determinan la probabilidad de que los resultados observados sean producto del azar, mientras que los intervalos de confianza miden la confiabilidad de los resultados obtenidos de una muestra para estimar parámetros poblacionales. El documento ilustra estos conceptos con ejemplos de efectos de tratamientos en cerdos y tasas de enfermedades en humanos.
El documento habla sobre el tamaño de la muestra en estadística. Explica que el tamaño de muestra depende de factores como el tipo de muestreo, el parámetro a estimar, el error máximo permitido, la varianza poblacional y el nivel de confianza. Describe las fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar la media y la proporción en poblaciones finitas e infinitas. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes situaciones.
Validez clasificacion de los sesgos_ Epidemiologia2.pptxosmitsalazar2
El documento habla sobre la validez y el sesgo en los estudios epidemiológicos. Explica que la validez interna se refiere a la corrección de los resultados para el grupo estudiado, mientras que la validez externa es el grado en que los resultados pueden generalizarse a otras poblaciones. También describe los diferentes tipos de errores como el aleatorio y el sistemático, así como los sesgos de confusión, selección e información que pueden afectar la validez de un estudio.
Metaanálisis y revisiones sistemáticas.pptxKarla Quintero
Este documento describe los conceptos clave de metaanálisis y revisiones sistemáticas. Un metaanálisis combina los resultados de múltiples estudios sobre el mismo tema para proporcionar una estimación estadística más precisa. Una revisión sistemática involucra un proceso riguroso que incluye la búsqueda de literatura, evaluación de sesgos y combinación cualitativa de resultados para sintetizar la evidencia disponible sobre un tema. Juntos, los metaanálisis y revisiones sistemáticas brindan la mejor evid
Este documento presenta información sobre diferentes temas relacionados con el muestreo estadístico, incluyendo definiciones de población, muestra, tamaño de muestra, error de muestreo y diferentes tipos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado. También discute factores que afectan la validez de los instrumentos y cómo determinar el tamaño adecuado de una muestra.
Este documento presenta una introducción a los diseños de investigación. Define diseño de investigación como un plan para estructurar un estudio de manera que se puedan obtener respuestas a las preguntas de investigación. Explica que los diseños pueden ser experimentales u observacionales, prospectivos o retrospectivos, y transversales u longitudinales. También describe brevemente algunos diseños pre-experimentales y experimentales básicos. El objetivo final es ayudar a los investigadores a seleccionar un diseño apropiado para sus estudios.
Los diseños de investigación clasifican los estudios según su propósito (experimentales u observacionales), cronología (prospectivos u retrospectivos), y número de mediciones (longitudinales u transversales). Los experimentales prueban hipótesis manipulando variables, mientras los observacionales observan fenómenos naturales. Los prospectivos recolectan datos luego de planificar el estudio, mientras los retrospectivos usan datos previos. Los longitudinales miden variables más de una vez, mientras los transversales miden una sola vez.
El diseño de investigación es una planificación detallada para lograr los objetivos de un estudio. Existen diferentes tipos de diseños clasificados según su propósito (experimentales u observacionales), cronología de observaciones (prospectivos u retrospectivos), y número de mediciones (longitudinales u transversales). Un buen diseño minimiza sesgos y errores para obtener conclusiones valiosas.
El diseño de investigación es una planificación detallada para lograr los objetivos de un estudio. Existen diferentes tipos de diseños clasificados según su propósito (experimentales u observacionales), cronología de observaciones (prospectivos u retrospectivos), y número de mediciones (longitudinales u transversales). Un buen diseño minimiza sesgos y errores para obtener conclusiones valiosas.
Este documento ofrece recomendaciones para evaluar críticamente los resultados publicados en un artículo científico antes de modificar la práctica clínica basada en ellos. Recomienda seguir 3 momentos: 1) definir la relevancia del tema, 2) describir el estudio, y 3) realizar un análisis crítico evaluando la validez interna, validez externa y conclusiones. También proporciona 8 pasos detallados para analizar aspectos como la originalidad, población, diseño, sesgos, doble cie
El documento describe diferentes tipos de diseños de investigación. Explica que el diseño de investigación es un plan para lograr los objetivos de un estudio. Luego clasifica los diseños en experimentales u observacionales, prospectivos o retrospectivos, y longitudinales o transversales. También describe ejemplos como estudios de cohorte, de casos y controles, ensayos clínicos, y meta-análisis.
El documento describe diferentes tipos de diseños de investigación. Explica que el diseño de investigación es un plan para lograr los objetivos de un estudio. Luego clasifica los diseños en experimentales u observacionales, prospectivos o retrospectivos, y longitudinales o transversales. También describe diseños específicos como de casos y controles, cohortes, ensayos clínicos y meta-análisis.
El documento describe diferentes tipos de diseños de investigación. Explica que el diseño de investigación es un plan para lograr los objetivos de un estudio. Luego clasifica los diseños en experimentales u observacionales, prospectivos o retrospectivos, y longitudinales o transversales. También describe diseños específicos como de casos y controles, cohortes, ensayos clínicos y meta-análisis.
Este documento discute los sesgos, factores de confusión y su control en estudios epidemiológicos. Explica que hay cuatro razones principales para una asociación en un estudio: sesgo, confusión, error aleatorio y causa. Detalla los tipos de sesgo, como sesgo de selección y de información, y cómo la confusión puede reducirse a través del diseño o ajuste estadístico. También cubre conceptos como validez, error aleatorio, y formas de reducir la variabilidad en las mediciones para
El documento describe los diferentes tipos de diseños de investigación. Explica que el diseño de investigación es una planificación que detalla los pasos para lograr los objetivos del estudio. Luego clasifica los diseños en experimentales u observacionales, prospectivos o retrospectivos, y longitudinales o transversales. Finalmente, brinda ejemplos de cada tipo de diseño y cómo se aplican en estudios epidemiológicos.
El documento describe los diferentes tipos de diseños de investigación. Explica que el diseño de investigación es una planificación que detalla los pasos para lograr los objetivos del estudio. Luego clasifica los diseños en experimentales u observacionales, prospectivos o retrospectivos, y longitudinales o transversales. Finalmente, brinda ejemplos de cada tipo de diseño y explica brevemente meta-análisis.
El documento describe diferentes tipos de diseños de investigación. Explica que el diseño de investigación es un plan para lograr los objetivos de un estudio. Los diseños se pueden clasificar como experimentales u observacionales, prospectivos o retrospectivos, y longitudinales o transversales. Los diseños experimentales manipulan variables independientes mientras que los observacionales observan variables que no pueden manipularse.
El documento describe diferentes tipos de diseños de investigación. Explica que el diseño de investigación es una planificación que detalla los pasos para lograr los objetivos del estudio. Luego clasifica los diseños en experimentales u observacionales, prospectivos o retrospectivos, y longitudinales o transversales. Describe las características y usos de cada tipo de diseño.
El documento describe diferentes tipos de diseños de investigación. Explica que el diseño de investigación es un plan para lograr los objetivos de un estudio. Los diseños se pueden clasificar como experimentales u observacionales, prospectivos o retrospectivos, y longitudinales o transversales. Los diseños experimentales manipulan variables independientes mientras que los observacionales observan variables que no pueden manipularse.
Este documento discute conceptos clave de bioestadística relacionados con poblaciones, muestras y inferencia estadística. Explica que una población es el conjunto total de elementos bajo investigación, mientras que una muestra es un subconjunto de la población. También describe los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, e indica que la selección aleatoria permite inferir resultados de la muestra a la población con certeza calculada. Finalmente, analiza conceptos como error tipo I, error tipo II, n
Este documento trata sobre el cálculo del tamaño de la muestra en estudios estadísticos. Explica que el tamaño de la muestra depende de si el objetivo es la estimación de un parámetro o el contraste de una hipótesis. Para la estimación, solo se necesita conocer la variabilidad del parámetro, mientras que para el contraste de hipótesis también se requiere especificar el riesgo de error, la magnitud de diferencia a detectar y si es una hipótesis uni o bilateral. El documento proporciona fó
Control de Calidad en el Laboratorio.pptYerko Bravo
Este documento describe los esfuerzos de un laboratorio clínico para implementar un programa de control de calidad riguroso utilizando controles comerciales de BioRad y reglas estadísticas para monitorear la precisión y exactitud de los análisis. El laboratorio ahora puede cumplir con los estándares internacionales de error y ha reducido la tasa de discordancia clínica del 15% al 3% a través de mejoras en la pre-analítica, analítica y post-analítica.
Diplomado U Andes Gestión de Calidad.pdfYerko Bravo
Este documento presenta la información sobre un diplomado en gestión de calidad y seguridad asistencial. El diplomado busca que los profesionales de la salud obtengan conocimientos sobre el sistema de acreditación chileno y habilidades para implementar programas de gestión de calidad. El diplomado consta de varios cursos sobre temas como la conceptualización de la calidad y seguridad en salud, el modelo chileno de acreditación, y la cultura de seguridad clínica. El diplomado está dirigido a profesionales que traba
Este documento presenta los conceptos y procedimientos para verificar la precisión y estimar el sesgo en la medición de parámetros clínicos. Explica cómo calcular el error estándar del valor asignado, evaluar la consistencia de los datos, y determinar si el sesgo es estadísticamente o clínicamente significativo considerando el error máximo permitido. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estos métodos a diferentes valores medidos.
Este documento presenta información sobre el Programa de Evaluación Externa de la Calidad (PEEC) del Instituto de Salud Pública de Chile. El PEEC evalúa la calidad de más de 740 laboratorios clínicos y servicios de sangre a través de 40 subprogramas que envían más de 18.000 muestras de control anualmente. El objetivo es promover la calidad analítica, identificar errores y mejorar el desempeño de los laboratorios para beneficiar la salud pública. Recientemente se ha avanzado en la informatiz
El Diagrama de Ishikawa o Diagrama de Causa Efecto es una herramienta gráfica que permite visualizar las causas que explican un problema particular. Identifica un efecto y luego enumera un conjunto de causas potenciales que podrían explicar ese comportamiento, con la posibilidad de desagregar cada causa en subcausas de mayor detalle. Esto ayuda a orientar la toma de decisiones para abordar las raíces del problema y determinar acciones correctivas precisas. Se complementa con el Diagrama de Pareto para priorizar las medidas de
Scrum es una metodología ágil para el desarrollo de proyectos que se basa en iteraciones cortas, equipos multifuncionales autogestionados y una estrecha colaboración con el cliente. Los principales elementos de Scrum son roles como el Product Owner y Scrum Master, reuniones como la planificación del sprint y retrospectiva, y artefactos como el product backlog y sprint backlog que guían el proceso iterativo.
Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. Para construir un histograma se determina el rango de los datos, el número de grupos o clases, la anchura de cada clase, y se grafican las barras donde la altura representa la frecuencia de valores en cada intervalo.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de la bioestadística, incluyendo estadística descriptiva, estadística descriptiva bivariada, regresión lineal, probabilidades, modelos probabilísticos, muestreo, inferencia y ANOVA. El objetivo es que los estudiantes comprendan e interpreten correctamente estas herramientas estadísticas y sean capaces de aplicarlas para resolver problemas en ciencias silvoagropecuarias.
Ambito Nº 8 INS Seguridad de las InstalacionesYerko Bravo
El documento describe los requisitos de seguridad de las instalaciones (INS) para un laboratorio clínico, incluyendo la responsabilidad sobre los planes de prevención de incendios y evacuación, la señalización de vías de evacuación, y el mantenimiento preventivo de instalaciones. Además, presenta lineamientos generales sobre el diseño de la planta física de un laboratorio, abarcando aspectos como la distribución de áreas, flujos de circulación, condiciones ambientales e instalaciones requeridas.
El documento proporciona información sobre las normas ISO. Explica que la ISO es la organización internacional encargada de establecer normas a nivel mundial. Describe algunas de las normas ISO más utilizadas, como las relacionadas con medidas de papel, sistemas de calidad y gestión medioambiental. También resume los requisitos clave de las normas ISO 9000 relacionadas con la gestión de la calidad, como la necesidad de satisfacer las necesidades de los clientes y mejorar continuamente.
El documento describe los requisitos para el control de registros en una institución, incluyendo el uso de un sistema formal de registros, la aplicación de procedimientos para evitar pérdidas y mantener la integridad y confidencialidad de los registros, de acuerdo a normas como ISO 15189 y legislación nacional. También discute estándares como ISO 17799 sobre seguridad de la información y gestión de riesgos.
El documento habla sobre el ámbito 5 de competencias del recurso humano en centros de salud. Menciona las diferentes entidades involucradas en el manejo de recursos humanos como el Ministerio de Salud, el Ministerio del Trabajo y la Superintendencia de Salud. También describe algunos pilares del recurso humano como el liderazgo, el compromiso y la capacitación del personal.
Ambito 4 aoc acceso oportunidad y continuidadYerko Bravo
El documento describe el Ámbito 4 de Acreditación referido al Acceso, Oportunidad y Continuidad de la Atención (AOC) en salud. Explica que este ámbito evalúa la política de la institución para brindar atención oportuna y coordinada a los pacientes en función de la gravedad de sus cuadros clínicos y factores de riesgo. Describe los componentes, características y verificadores que componen este ámbito y su relación con los requisitos técnicos de la norma ISO 15189.
1. El documento describe los conceptos clave de la gestión por procesos como una metodología para mejorar la gestión clínica, incluyendo las ventajas de esta aproximación.
2. Explica los pasos para aplicar la gestión por procesos, comenzando por identificar a los usuarios y sus necesidades, definir los servicios y productos, desarrollar un mapa de procesos, describir y diagramar los procesos, y realizar análisis de datos para mejorarlos.
3. Incluye ejemplos y definiciones de concept
El documento habla sobre la gestión de la calidad en atención médica. Explica conceptos como atención abierta y cerrada, laboratorios, imagenología y políticas de calidad. Luego describe los principios de la gestión de calidad como enfocarse en el cliente, liderazgo, participación del personal, procesos, mejora continua y toma de decisiones basada en datos. Finalmente, resume los pasos para crear una política de calidad y da ejemplos de políticas.
Citas Automaticas y Gestionadas con Mendeley y WordYerko Bravo
Este documento explica cómo usar Mendeley y su plugin de Microsoft Word para generar referencias bibliográficas automáticamente. Primero se debe crear una cuenta en Mendeley.com e instalar Mendeley Desktop en el computador, así como el Web Importer y el plugin de citas para Word. Luego, al encontrar referencias bibliográficas en sitios web como PubMed, se puede usar el Web Importer para agregarlas a la biblioteca de Mendeley y luego citarlas y generar la bibliografía automáticamente en Word usando las opciones del plugin.
2. ¿Qué
tamaño
de
muestra
necesito?
Una
de
las
primeras
preguntas
que
debe
realizarse
antes
de
emprender
cualquier
encuesta
o
estudio
es:
¿Qué
tamaño
de
muestra
necesito?
La
respuesta
dependerá
del
diseño
del
estudio;
es
decir,
de
los
objetivos,
naturaleza
y
alcance
del
mismo,
y
del
resultado
previsto
del
mismo.
Todo
esto
deberá
tenerse
en
cuenta
en
la
fase
de
planiFicación
del
estudio.
3. ¿Qué
tamaño
de
muestra
necesito?
• Por
ejemplo,
en
un
estudio
sobre
la
eFicacia
de
un
fármaco
contra
una
enfermedad
mortal
como
el
sida,
en
el
que
sería
importante
un
solo
resultado
positivo,
puede
considerarse
intranscendente
el
tamaño
de
muestra.
En
cambio,
para
el
ensayo
de
una
nueva
vacuna
antipalúdica,
el
número
de
sujetos
de
la
muestra
tendrá
que
ser
suFiciente
para
que
se
puedan
comparar
los
efectos
de
la
vacuna
con
los
de
las
medidas
preventivas
existentes.
4. ¿Qué
tamaño
de
muestra
necesito?
• De
igual
manera,
deben
tomarse
en
cuenta
los
resultados
esperados.
Hay
tres
posibles
tipos
de
resultados.
• El
primer
tipo
son
aquellos
en
los
que
existen
dos
alternativas
(sí/no,
vivo/muerto).
• El
segundo
tipo
es
en
el
que
existen
múltiples
alternativas
que
se
excluyen
entre
sí
(grupos
sanguíneos).
• En
estos
dos
tipos
de
resultados,
los
datos
se
expresan
generalmente
en
forma
de
tasas
o
porcentajes.
5. ¿Qué
tamaño
de
muestra
necesito?
• El
Tercer
tipo
abarca
las
variables
de
respuesta
continua
(peso,
edad).
• El
método
estadístico
adecuado
para
determinar
el
tamaño
de
muestra
dependerá
de
la
doble
necesidad
de
saber
cuál
de
estos
tipos
de
resultados
interesa
al
investigador,
y
evitar
un
gasto
excesivo
de
tiempo
y
de
recursos
a
través
de
una
correcta
planiFicación
del
estudio.
6. ¿Por
qué
necesito
una
muestra
tan
grande?
• Con
frecuencia
los
bioestadísticos
que
colaboran
en
investigación
clínica
escuchan,
incluso
con
algo
de
escepticismo:
"¿Por
qué
necesito
una
muestra
tan
grande?".
• Estamos
de
acuerdo
en
la
importancia
de
reducir
al
máximo
el
número
de
casos
incluidos
en
un
estudio.
No
sólo
por
razones
éticas;
también
los
aspectos
económicos
y
logísticos
aconsejan
evitar
grandes
tamaños
de
muestra.
• Pero
todavía
es
peor
que
por
reducir
en
exceso
el
número
de
casos
el
estudio
no
pueda
aportar
nueva
información
y
no
permita,
por
ejemplo,
la
toma
de
decisiones.
8. Principios
• Principio
de
comparabilidad
Los
resultados
observados
podrán
ser
atribuidos
a
los
tratamientos
en
estudio
si
no
existe
ninguna
otra
diferencia
entre
los
grupos.
Para
imputar
causalidad
se
pretende
suprimir
la
inFluencia
de
posibles
causas
restantes
mediante
una
distribución
idéntica
de
las
mismas
entre
los
grupos
que
se
desea
comparar.
Ello
impone
el
uso
de
la
asignación
aleatoria
o
aleatorización
de
las
unidades
experimentales
a
los
tratamientos
en
estudio.
9. Principios
• Principio
de
generalización
Recurre
a
la
estadística
para
realizar
el
salto
entre
la
muestra
estudiada
y
la
población
sometida
a
estudio.
Cuanto
más
se
aproxime
el
tamaño
de
la
muestra
al
de
la
población,
menor
será
el
riesgo
de
extrapolación.
La
inferencia
estadística
estudia
y
cuantiFica
el
riesgo
de
este
salto
y
la
cantidad
de
información
que
proporciona
la
muestra.
10. Herramientas
• Por
otro
lado,
existen
una
serie
de
herramientas
estadísticas
que
el
diseño
de
experimentos
pone
a
nuestro
alcance
para
reducir
el
tamaño
muestral.
• El
diseño
de
experimentos
gira
en
torno
a
dos
valores
cruciales:
la
magnitud
del
efecto
que
se
desea
estimar
y
el
error
de
estimación
de
dicho
efecto.
• Para
tener
garantías
de
poder
conseguir
los
objetivos
de
una
investigación,
es
necesario
que
la
información
disponible
tenga
un
volumen
suFiciente
para
poder
ser
extrapolada,
es
decir,
que
el
error
de
estimación
sea
pequeño
respecto
al
efecto
que
se
desea
estimar
11. Herramientas
• Para
alcanzar
este
volumen
de
información
suFiciente,
las
mejores
posibilidades
del
diseño
de
experimentos
consisten
en
modiFicar
alguno
de
los
tres
componentes
de
las
variables
de
la
fórmula.
12. Aumentar
el
valor
del
efecto
• El
valor
del
efecto
es
el
que
es
y
ningún
otro.
No
hay
que
engañarse
aumentando
artiFicialmente
este
valor,
ya
que
sólo
puede
conducir
a
resultados
negativos
que
no
detectan
nada.
• Existen
dos
posibilidades
alternativas
en
el
diseño
experimental:
la
primera
es
concentrarse
en
los
casos
en
los
que
el
efecto
observado
puede
ser
mayor,
pero
se
atenta
contra
el
principio
de
generalización.
• Una
posible
estrategia
consiste
en
conFirmar
en
las
primeras
fases
la
existencia
de
un
efecto,
y
más
adelante
estudiar
la
generalización.
La
segunda
consiste
en
escoger
como
criterio
de
evaluación
aquella
variable
en
la
que
cabe
esperar
un
mayor
efecto.
13. Aumentar
el
número
de
par7cipantes
• Esta
es
una
posibilidad
poco
realista
en
muchos
casos,
pero
que
a
veces
puede
repercutir
en
la
calidad
de
la
información,
por
lo
que
debe
ser
cuidadosamente
estudiada.
14. Disminuir
la
dispersión
• La
dispersión
es
el
resultado
de
la
suma
de
toda
una
serie
de
fuentes
de
variación.
La
variabilidad
se
puede
dividir
en
intraindividual
e
interindividual.
• Para
amortiguar
el
ruido
producido
por
la
variabilidad
interindividual,
el
diseño
de
experimentos
permite
varias
posibilidades:
concentrar
el
estudio
en
un
subgrupo
homogéneo,
estratiFicar,
tomar
el
mismo
sujeto
como
propio
control
aplicando
diseños
cruzados,
etc.
• También
el
análisis
estadístico
permite
reducir
esta
variabilidad
con
un
amplio
abanico
de
herramientas:
mediante
las
comparaciones
de
la
evolución
respecto
a
un
valor
basal
(estudiando
la
diferencia),
o
bien
suprimiendo
la
inFluencia
de
factores
conocidos
sobre
la
variabilidad
ajustando
mediante
métodos
multivariantes.
15. Disminuir
la
dispersión
• La
limitación
de
la
variabilidad
intraindividual
resulta
más
diFícil.
Si
ésta
viene
dada
por
las
condiciones
del
estudio
(hora,
temperatura,
lugar,
etc.),
se
debe
procurar
mantenerlas
constantes.
• Si
la
variabilidad
es
inherente
a
la
medición
en
sí,
baja
Fiabilidad,
para
mejorarla
se
puede
aumentar
el
número
de
mediciones
en
el
análisis
posterior,
tomando
el
promedio
de
dichas
mediciones.
• A
pesar
de
todo,
el
investigador
tiene
la
obligación
de
considerar
el
grado
de
Fiabilidad
de
una
variable,
y
si
éste
no
es
aceptable,
seleccionar
y
estudiar
otras
alternativas
16. Bibliogra=a
1.
Lwanga
SK
&
Lemeshow
S.
Determinación
del
tamaño
de
las
muestras
en
estudios
sanitarios.
Ginebra:
OMS,
1991.
2.
Fleiss
JL.
The
design
and
analysis
of
clinical
experiments.
Nueva
York:
John
Wiley
&
Sons,
1986.
3.
Gómez
C
&
Sanchez,
R.
Calculo
del
tamaño
de
la
muestra
en
psiquiatría
y
salud
mental
(principios
básicos
para
su
estimación).
Rev.
Col.
Psiquiatría,
Vol.
XXVII,
No.
2,
1998.