El documento explica los conceptos básicos del cálculo de muestras en investigaciones, incluyendo las fórmulas para calcular el tamaño de muestra apropiado dependiendo del tipo de estudio y variables. Se detalla cómo calcular la muestra para estudios descriptivos, explicativos, de casos y controles, y de cohortes, considerando factores como el nivel de confianza, precisión absoluta, y variabilidad de parámetros poblacionales.
Traducción de Tesia Laboratorios de Guías de la Sociedad Americana de Nutrición Parenteral y Enteral. Link a documento original se encuentra en la primera diapositiva.
Consumo de alimentos procesados entre los adolescentes del centro educativo Santa Inés en la ciudad de Heredia - República de Costa Rica
Tesis para optar al grado de Máster en, Nutrición y Biotecnología Alimentaría
Presentado por Amanda Lasso Cruz
La demografía sanitaria estudia las poblaciones humanas desde una perspectiva cuantitativa para ayudar a la planificación de la salud pública. Proporciona datos como tasas de mortalidad, natalidad y esperanza de vida que permiten evaluar el estado de salud de una población y desarrollar políticas. Las fuentes de datos demográficos incluyen censos poblacionales realizados cada 10 años.
Este documento presenta el informe final de un SERUMS de psicología realizado en el Centro de Salud Alicia Lastres en Lima, Perú entre noviembre de 2008 y octubre de 2009. Incluye un diagnóstico situacional del centro de salud, la formulación y ejecución de un plan operativo local, y los resultados obtenidos. El objetivo del SERUMS era brindar atención psicológica integral a la población, con énfasis en actividades preventivas y de promoción de la salud mental.
Este documento discute la diferencia entre significancia estadística y relevancia clínica. Explica que aunque dos variables pueden estar estadísticamente asociadas, esa asociación no necesariamente implica una relación causal y podría deberse al azar, sesgos o variables de confusión. También destaca la importancia de definir lo que constituye una diferencia clínicamente significativa antes de realizar un estudio para determinar si los resultados son realmente relevantes desde una perspectiva médica.
Este documento presenta los resultados de un estudio que comparó dos tratamientos para el manejo del sobrepeso y la obesidad en adultos: 1) una dieta hipocalórica convencional y 2) un tratamiento basado en controlar el índice glucémico de la alimentación y usar suplementos nutricionales USANA. Los resultados mostraron que el tratamiento con suplementos USANA resultó en una mayor reducción de la circunferencia de la cintura en comparación con la dieta hipocalórica convencional. Por lo tanto, se concluye que el uso de
Presentación en Power Point para defensa de tesis de Especialización en Gastr...Argenis Macea
Este documento presenta los resultados de un estudio realizado en el Hospital "Teodoro Maldonado Carbo" sobre la eficacia y seguridad del balón gástrico en 93 pacientes con síndrome metabólico entre octubre de 2016 y abril de 2018. Los resultados mostraron una mejoría significativa en los parámetros bioquímicos y antropométricos después del tratamiento con balón gástrico, incluyendo una reducción de los niveles de triglicéridos, glucosa y circunferencia abdominal, así como un aumento en los niveles
Este documento describe las diferentes técnicas de infusión de la nutrición enteral, incluyendo la infusión por bolos, continua e intermitente. Explica las ventajas y desventajas de cada método, así como las indicaciones para su uso. También presenta nueva evidencia sobre los efectos de cada técnica y ejemplos de protocolos de infusión.
Traducción de Tesia Laboratorios de Guías de la Sociedad Americana de Nutrición Parenteral y Enteral. Link a documento original se encuentra en la primera diapositiva.
Consumo de alimentos procesados entre los adolescentes del centro educativo Santa Inés en la ciudad de Heredia - República de Costa Rica
Tesis para optar al grado de Máster en, Nutrición y Biotecnología Alimentaría
Presentado por Amanda Lasso Cruz
La demografía sanitaria estudia las poblaciones humanas desde una perspectiva cuantitativa para ayudar a la planificación de la salud pública. Proporciona datos como tasas de mortalidad, natalidad y esperanza de vida que permiten evaluar el estado de salud de una población y desarrollar políticas. Las fuentes de datos demográficos incluyen censos poblacionales realizados cada 10 años.
Este documento presenta el informe final de un SERUMS de psicología realizado en el Centro de Salud Alicia Lastres en Lima, Perú entre noviembre de 2008 y octubre de 2009. Incluye un diagnóstico situacional del centro de salud, la formulación y ejecución de un plan operativo local, y los resultados obtenidos. El objetivo del SERUMS era brindar atención psicológica integral a la población, con énfasis en actividades preventivas y de promoción de la salud mental.
Este documento discute la diferencia entre significancia estadística y relevancia clínica. Explica que aunque dos variables pueden estar estadísticamente asociadas, esa asociación no necesariamente implica una relación causal y podría deberse al azar, sesgos o variables de confusión. También destaca la importancia de definir lo que constituye una diferencia clínicamente significativa antes de realizar un estudio para determinar si los resultados son realmente relevantes desde una perspectiva médica.
Este documento presenta los resultados de un estudio que comparó dos tratamientos para el manejo del sobrepeso y la obesidad en adultos: 1) una dieta hipocalórica convencional y 2) un tratamiento basado en controlar el índice glucémico de la alimentación y usar suplementos nutricionales USANA. Los resultados mostraron que el tratamiento con suplementos USANA resultó en una mayor reducción de la circunferencia de la cintura en comparación con la dieta hipocalórica convencional. Por lo tanto, se concluye que el uso de
Presentación en Power Point para defensa de tesis de Especialización en Gastr...Argenis Macea
Este documento presenta los resultados de un estudio realizado en el Hospital "Teodoro Maldonado Carbo" sobre la eficacia y seguridad del balón gástrico en 93 pacientes con síndrome metabólico entre octubre de 2016 y abril de 2018. Los resultados mostraron una mejoría significativa en los parámetros bioquímicos y antropométricos después del tratamiento con balón gástrico, incluyendo una reducción de los niveles de triglicéridos, glucosa y circunferencia abdominal, así como un aumento en los niveles
Este documento describe las diferentes técnicas de infusión de la nutrición enteral, incluyendo la infusión por bolos, continua e intermitente. Explica las ventajas y desventajas de cada método, así como las indicaciones para su uso. También presenta nueva evidencia sobre los efectos de cada técnica y ejemplos de protocolos de infusión.
Nutricion parenteral – electrolitos, vitaminas y oligoelementosElsie Constanza
Este documento resume los principales aspectos de la nutrición parenteral, incluyendo las vías de administración, el orden de los componentes, la preparación, los electrolitos, minerales mayores y menores, vitaminas y complicaciones. Explica los requerimientos nutricionales parenterales para neonatos y describe los diferentes productos utilizados en la nutrición parenteral.
Este documento presenta un caso clínico sobre diabetes mellitus tipo 2. Incluye 5 artículos revisados sobre intervenciones educativas grupales e individuales para mejorar la adherencia al tratamiento de pacientes diabéticos. El documento concluye recomendando un enfoque centrado en el paciente que incluya seguimiento exhaustivo, énfasis en estilo de vida saludable y capacidad de persuasión.
Este documento presenta tres casos de personas que necesitan ayuda y podrían beneficiarse de comportamientos más empáticos. El primer caso es de una estudiante universitaria que se siente sola y estresada desde que sus abuelos regresaron a su provincia. El segundo caso es de una amiga que sufre depresión por la muerte de su madre y se encierra en su habitación. El tercer caso es de una madre estudiante que tiene inseguridades sobre el cuidado de su hijo por parte de su abuela. De los tres casos, el documento selecciona el
El documento habla sobre demografía sanitaria y provee definiciones e indicadores clave. Explica que la demografía sanitaria estudia la estructura y dinámica de las poblaciones humanas y factores como nacimientos, muertes y migraciones. También describe fuentes de datos demográficos como censos y registros civiles y cómo se calculan tasas e índices demográficos relevantes para la salud pública.
Este documento presenta el plan de salud del municipio de Yarumal para el año 2014. Detalla los objetivos de aseguramiento, prestación de servicios de salud, salud pública, promoción social, prevención de riesgos y atención de emergencias. Incluye estrategias para mejorar el acceso, calidad y eficiencia en la atención médica, así como programas de promoción de la salud, prevención de riesgos y atención a poblaciones especiales.
Este documento resume la epidemia mundial de la obesidad. Explica que la prevalencia de obesidad en México ha aumentado del 21.5% en 1993 al 30% en 2006. La obesidad causa comorbilidades que reducen la esperanza de vida en 5 años y está asociada con trastornos mentales. Cada año, la obesidad causa 2.8 millones de muertes y contribuye a enfermedades como cáncer, enfermedades cardíacas y diabetes. La genética juega un papel, pero factores ambientales como la
Este documento presenta un análisis de la situación de salud del puesto de salud de Malconga en el distrito de Amarilis, Huánuco, Perú. Describe la ubicación, demografía, condiciones socioeconómicas y principales problemas de salud de la población. Identifica problemas prioritarios como desnutrición crónica, acceso a agua potable y saneamiento, y enfermedades gastrointestinales y respiratorias. El objetivo es mejorar la salud de la población mediante el enfoque de problemas, factores determinantes y
Este documento explica los conceptos de tasa, ajuste de tasas y los métodos de estandarización directa e indirecta. La tasa mide la frecuencia de un evento en relación al tiempo y a la población. Para comparar tasas entre poblaciones con diferentes estructuras demográficas, se deben ajustar o estandarizar las tasas crudas mediante métodos como el directo o indirecto. El método directo calcula tasas específicas por grupo y aplica una población estándar, mientras que el indirecto usa tasas especí
Este documento describe conceptos clave de medición epidemiológica como observación, variables, escalas de medición y tipos de medidas. La observación es la base de la medición científica. Las variables son características que pueden variar entre individuos y ser cualitativas o cuantitativas. Existen diferentes escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo o razón. Las medidas epidemiológicas incluyen frecuencia de enfermedad, asociación y impacto.
El estudio evaluó el efecto protector de la lactancia materna sobre el riesgo de cáncer de mama en mujeres peruanas. Se entrevistó a 103 pacientes con cáncer de mama como casos y 208 pacientes sin cáncer como controles. La lactancia materna por más de 3 meses mostró una reducción significativa del riesgo de cáncer de mama, mientras que periodos más cortos no mostraron una asociación significativa. El estudio sugiere que la lactancia materna puede proteger contra el cáncer de mama en esta población.
Este documento presenta el planteamiento del problema de investigación sobre la relación entre la formación docente en educación primaria y el desempeño académico en las evaluaciones de acceso a la carrera pública magisterial en la Unidad de Gestión Educativa Local N° 09 Huaura. Se describe la situación problemática sobre los deficientes resultados de docentes y estudiantes peruanos en evaluaciones nacionales e internacionales. Luego, se formula el problema general y cuatro problemas específicos, y los objetivos general y específicos de la investigación. Finalmente,
El documento proporciona información sobre diseños de investigación clínica. Explica los estudios experimentales, incluyendo ensayos clínicos controlados aleatorizados, los cuales son considerados el diseño más adecuado para evaluar la eficacia de intervenciones. También describe conceptos como grupo control, aleatorización, enmascaramiento y medición basal, los cuales son componentes clave de los estudios experimentales. Finalmente, resume diferentes tipos de ensayos clínicos como paralelos, cruzados y factoriales.
Conf. 1. potencia estadística y tamaños de muestraJamil Ramón
Este documento trata sobre el tamaño de la muestra, la potencia estadística y el tamaño del efecto en el diseño de investigaciones. Explica los tipos de errores que pueden cometerse al realizar pruebas de hipótesis y define la potencia estadística. Además, presenta formas de calcular la potencia, el tamaño del efecto y el tamaño de la muestra necesario. El objetivo es mostrar la importancia de considerar la potencia estadística para no cometer errores al no detectar efectos reales
Fuentes de apoyo económico para productos verdesFelipe Hoyos
El documento describe varias fuentes de apoyo económico para proyectos verdes en América Latina y el Caribe, incluyendo el Fondo Regional de Tecnología Agropecuaria, el Fondo de inversión noruego para países en desarrollo, la Alianza global contra el cambio climático, el Fondo Emprender en Colombia, la Alianza de energía y medio ambiente de Finlandia, y el Banco de Proyectos de CARDER en una región no especificada.
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de muestreo estadístico y el cálculo del tamaño de la muestra. Explica métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como métodos no probabilísticos. También describe cómo calcular el tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la varianza, el error de muestreo y los niveles de confianza y potencia estadística. Finalmente, incl
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
Este documento describe varios diseños experimentales y cuasiexperimentales para la investigación. Los diseños experimentales ofrecen mayor control de variables y validez interna, mientras que los cuasiexperimentales proporcionan menos control pero aún pueden conducir a generalizaciones. Se explican diseños como pre-experimental, post-experimental, factorial y contraequilibrado.
El documento describe los pasos para seleccionar una muestra en la investigación científica. Explica los tipos de muestra, incluyendo muestra probabilística y no probabilística, y los procedimientos para calcular y seleccionar diferentes tipos de muestra. También cubre conceptos como población, marco muestral, tamaño de la muestra y cómo se relacionan en el proceso de selección de la muestra.
El documento describe el diseño de una muestra para estimar el porcentaje de estudiantes satisfechos con el proceso de matrícula en una universidad. Se calculó un tamaño de muestra de 92 personas y se aplicaron cuestionarios. Los resultados mostraron que el 72.83% de los estudiantes estaban satisfechos, con un intervalo de confianza del 63.74% al 81.92%.
El documento describe los cuasi-experimentos, que son estudios empíricos similares a los experimentos verdaderos pero que carecen de asignación aleatoria de sujetos a grupos. En los cuasi-experimentos, los grupos no están asignados al azar, lo que reduce el control sobre variables externas y la validez de las conclusiones. A pesar de esto, los cuasi-experimentos son útiles para estudiar contextos naturales donde no es posible controlar todas las variables.
Este documento resume los diferentes tipos de estudios de investigación en salud, con énfasis en los estudios experimentales. Explica que los estudios experimentales evalúan los efectos de una intervención mediante la comparación de un grupo tratado con uno de control. Dentro de los estudios experimentales se encuentran los ensayos clínicos, de campo y comunitarios. Asimismo, describe las características de los ensayos clínicos como la selección de muestra, aleatorización, enmascaramiento y seguimiento.
Este documento describe varios diseños cuasiexperimentales utilizados en investigación. Estos diseños incluyen: 1) diseños de un solo grupo pre-prueba y post-prueba, 2) diseños de grupo control no equivalente pre-prueba y post-prueba, y 3) diseños de series de tiempo que realizan mediciones periódicas antes y después de un tratamiento. Estos diseños se caracterizan por utilizar grupos intactos en lugar de asignación aleatoria, y tienen ventajas como ser prácticos pero también desventajas como falta de control de
Nutricion parenteral – electrolitos, vitaminas y oligoelementosElsie Constanza
Este documento resume los principales aspectos de la nutrición parenteral, incluyendo las vías de administración, el orden de los componentes, la preparación, los electrolitos, minerales mayores y menores, vitaminas y complicaciones. Explica los requerimientos nutricionales parenterales para neonatos y describe los diferentes productos utilizados en la nutrición parenteral.
Este documento presenta un caso clínico sobre diabetes mellitus tipo 2. Incluye 5 artículos revisados sobre intervenciones educativas grupales e individuales para mejorar la adherencia al tratamiento de pacientes diabéticos. El documento concluye recomendando un enfoque centrado en el paciente que incluya seguimiento exhaustivo, énfasis en estilo de vida saludable y capacidad de persuasión.
Este documento presenta tres casos de personas que necesitan ayuda y podrían beneficiarse de comportamientos más empáticos. El primer caso es de una estudiante universitaria que se siente sola y estresada desde que sus abuelos regresaron a su provincia. El segundo caso es de una amiga que sufre depresión por la muerte de su madre y se encierra en su habitación. El tercer caso es de una madre estudiante que tiene inseguridades sobre el cuidado de su hijo por parte de su abuela. De los tres casos, el documento selecciona el
El documento habla sobre demografía sanitaria y provee definiciones e indicadores clave. Explica que la demografía sanitaria estudia la estructura y dinámica de las poblaciones humanas y factores como nacimientos, muertes y migraciones. También describe fuentes de datos demográficos como censos y registros civiles y cómo se calculan tasas e índices demográficos relevantes para la salud pública.
Este documento presenta el plan de salud del municipio de Yarumal para el año 2014. Detalla los objetivos de aseguramiento, prestación de servicios de salud, salud pública, promoción social, prevención de riesgos y atención de emergencias. Incluye estrategias para mejorar el acceso, calidad y eficiencia en la atención médica, así como programas de promoción de la salud, prevención de riesgos y atención a poblaciones especiales.
Este documento resume la epidemia mundial de la obesidad. Explica que la prevalencia de obesidad en México ha aumentado del 21.5% en 1993 al 30% en 2006. La obesidad causa comorbilidades que reducen la esperanza de vida en 5 años y está asociada con trastornos mentales. Cada año, la obesidad causa 2.8 millones de muertes y contribuye a enfermedades como cáncer, enfermedades cardíacas y diabetes. La genética juega un papel, pero factores ambientales como la
Este documento presenta un análisis de la situación de salud del puesto de salud de Malconga en el distrito de Amarilis, Huánuco, Perú. Describe la ubicación, demografía, condiciones socioeconómicas y principales problemas de salud de la población. Identifica problemas prioritarios como desnutrición crónica, acceso a agua potable y saneamiento, y enfermedades gastrointestinales y respiratorias. El objetivo es mejorar la salud de la población mediante el enfoque de problemas, factores determinantes y
Este documento explica los conceptos de tasa, ajuste de tasas y los métodos de estandarización directa e indirecta. La tasa mide la frecuencia de un evento en relación al tiempo y a la población. Para comparar tasas entre poblaciones con diferentes estructuras demográficas, se deben ajustar o estandarizar las tasas crudas mediante métodos como el directo o indirecto. El método directo calcula tasas específicas por grupo y aplica una población estándar, mientras que el indirecto usa tasas especí
Este documento describe conceptos clave de medición epidemiológica como observación, variables, escalas de medición y tipos de medidas. La observación es la base de la medición científica. Las variables son características que pueden variar entre individuos y ser cualitativas o cuantitativas. Existen diferentes escalas de medición como nominal, ordinal, de intervalo o razón. Las medidas epidemiológicas incluyen frecuencia de enfermedad, asociación y impacto.
El estudio evaluó el efecto protector de la lactancia materna sobre el riesgo de cáncer de mama en mujeres peruanas. Se entrevistó a 103 pacientes con cáncer de mama como casos y 208 pacientes sin cáncer como controles. La lactancia materna por más de 3 meses mostró una reducción significativa del riesgo de cáncer de mama, mientras que periodos más cortos no mostraron una asociación significativa. El estudio sugiere que la lactancia materna puede proteger contra el cáncer de mama en esta población.
Este documento presenta el planteamiento del problema de investigación sobre la relación entre la formación docente en educación primaria y el desempeño académico en las evaluaciones de acceso a la carrera pública magisterial en la Unidad de Gestión Educativa Local N° 09 Huaura. Se describe la situación problemática sobre los deficientes resultados de docentes y estudiantes peruanos en evaluaciones nacionales e internacionales. Luego, se formula el problema general y cuatro problemas específicos, y los objetivos general y específicos de la investigación. Finalmente,
El documento proporciona información sobre diseños de investigación clínica. Explica los estudios experimentales, incluyendo ensayos clínicos controlados aleatorizados, los cuales son considerados el diseño más adecuado para evaluar la eficacia de intervenciones. También describe conceptos como grupo control, aleatorización, enmascaramiento y medición basal, los cuales son componentes clave de los estudios experimentales. Finalmente, resume diferentes tipos de ensayos clínicos como paralelos, cruzados y factoriales.
Conf. 1. potencia estadística y tamaños de muestraJamil Ramón
Este documento trata sobre el tamaño de la muestra, la potencia estadística y el tamaño del efecto en el diseño de investigaciones. Explica los tipos de errores que pueden cometerse al realizar pruebas de hipótesis y define la potencia estadística. Además, presenta formas de calcular la potencia, el tamaño del efecto y el tamaño de la muestra necesario. El objetivo es mostrar la importancia de considerar la potencia estadística para no cometer errores al no detectar efectos reales
Fuentes de apoyo económico para productos verdesFelipe Hoyos
El documento describe varias fuentes de apoyo económico para proyectos verdes en América Latina y el Caribe, incluyendo el Fondo Regional de Tecnología Agropecuaria, el Fondo de inversión noruego para países en desarrollo, la Alianza global contra el cambio climático, el Fondo Emprender en Colombia, la Alianza de energía y medio ambiente de Finlandia, y el Banco de Proyectos de CARDER en una región no especificada.
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de muestreo estadístico y el cálculo del tamaño de la muestra. Explica métodos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como métodos no probabilísticos. También describe cómo calcular el tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la varianza, el error de muestreo y los niveles de confianza y potencia estadística. Finalmente, incl
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
Este documento describe varios diseños experimentales y cuasiexperimentales para la investigación. Los diseños experimentales ofrecen mayor control de variables y validez interna, mientras que los cuasiexperimentales proporcionan menos control pero aún pueden conducir a generalizaciones. Se explican diseños como pre-experimental, post-experimental, factorial y contraequilibrado.
El documento describe los pasos para seleccionar una muestra en la investigación científica. Explica los tipos de muestra, incluyendo muestra probabilística y no probabilística, y los procedimientos para calcular y seleccionar diferentes tipos de muestra. También cubre conceptos como población, marco muestral, tamaño de la muestra y cómo se relacionan en el proceso de selección de la muestra.
El documento describe el diseño de una muestra para estimar el porcentaje de estudiantes satisfechos con el proceso de matrícula en una universidad. Se calculó un tamaño de muestra de 92 personas y se aplicaron cuestionarios. Los resultados mostraron que el 72.83% de los estudiantes estaban satisfechos, con un intervalo de confianza del 63.74% al 81.92%.
El documento describe los cuasi-experimentos, que son estudios empíricos similares a los experimentos verdaderos pero que carecen de asignación aleatoria de sujetos a grupos. En los cuasi-experimentos, los grupos no están asignados al azar, lo que reduce el control sobre variables externas y la validez de las conclusiones. A pesar de esto, los cuasi-experimentos son útiles para estudiar contextos naturales donde no es posible controlar todas las variables.
Este documento resume los diferentes tipos de estudios de investigación en salud, con énfasis en los estudios experimentales. Explica que los estudios experimentales evalúan los efectos de una intervención mediante la comparación de un grupo tratado con uno de control. Dentro de los estudios experimentales se encuentran los ensayos clínicos, de campo y comunitarios. Asimismo, describe las características de los ensayos clínicos como la selección de muestra, aleatorización, enmascaramiento y seguimiento.
Este documento describe varios diseños cuasiexperimentales utilizados en investigación. Estos diseños incluyen: 1) diseños de un solo grupo pre-prueba y post-prueba, 2) diseños de grupo control no equivalente pre-prueba y post-prueba, y 3) diseños de series de tiempo que realizan mediciones periódicas antes y después de un tratamiento. Estos diseños se caracterizan por utilizar grupos intactos en lugar de asignación aleatoria, y tienen ventajas como ser prácticos pero también desventajas como falta de control de
Este documento describe la investigación experimental e investigación cuasi-experimental. Explica que la investigación experimental involucra actividades metódicas y técnicas para recopilar datos sobre un tema de investigación bajo condiciones controladas. También describe la investigación cuasi-experimental, la cual se lleva a cabo en situaciones naturales donde no se pueden controlar todas las variables, aunque sigue un proceso similar a la investigación experimental.
Los estudios experimentales involucran la manipulación de una exposición en un grupo de individuos que se compara con otro grupo sin exposición. Existen varios tipos de estudios experimentales como ensayos clínicos en pacientes, ensayos comunitarios con intervenciones a nivel poblacional, y ensayos de campo preventivos. Los estudios experimentales bien diseñados y con muestras grandes pueden proveer evidencia fuerte sobre causas debido a la asignación aleatoria y control de variables de confusión.
Este documento presenta diferentes tipos de diseños cuasiexperimentales, incluyendo el diseño de grupo de comparación no equivalente, el diseño de series temporales interrumpidas, y el diseño de serie temporal múltiple. Explica las ventajas y desventajas de cada diseño, así como cómo implementarlos en la investigación. El documento también discute otros diseños cuasiexperimentales como el diseño de un solo sujeto y el diseño ex-posfecho. En general, el documento provee una guía detallada sobre los métodos cuasiexperimentales en psicología.
Este documento presenta una descripción detallada de varios diseños cuasiexperimentales, incluidos diseños de un solo grupo pre-post, grupos control no equivalentes pre-post, series de tiempo, casos equilibrados y diseños de un solo sujeto. También define términos como cuasiexperimento, grupos intactos y diseño ex-postfacto, mientras destaca las ventajas y desventajas de los diseños cuasiexperimentales.
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.
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 discute los factores que determinan el tamaño de la muestra en la investigación clínica. Explica que el tamaño de la muestra depende de la desviación estándar de la variable estudiada y debe ser lo suficientemente grande como para generalizar los resultados a toda la población con un mínimo error de probabilidad. Presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra necesario para estimar parámetros como la media o proporción poblacional dentro de un intervalo de confianza específico.
Este documento describe el coeficiente alfa de Cronbach, un índice utilizado para medir la fiabilidad de un instrumento de recolección de datos. Mide la consistencia interna de las preguntas de un instrumento, tomando valores entre 0 y 1, donde valores más cercanos a 1 indican mayor fiabilidad. Se presenta la fórmula estadística para calcular el coeficiente alfa y un ejemplo numérico de su aplicación.
1 estimación del tamaño de la muestra inferencial1.Gonzalo Navarro
Este documento describe los criterios para estimar el tamaño de muestra adecuado para un estudio estadístico. Explica que una muestra debe ser representativa de la población y de un tamaño suficiente para detectar diferencias significativas. Luego detalla fórmulas comúnmente usadas para calcular el tamaño de muestra en base al nivel de confianza deseado, grado de precisión, prevalencia estimada de la variable de estudio y tamaño de la población. Finalmente, presenta ejemplos numéricos de cálculos de t
El documento describe los conceptos de población, muestra, tipos de muestreo, error y tamaño de muestra. Define población como el conjunto total de unidades y muestra como un subgrupo representativo de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y cómo calcular el tamaño de muestra para estimar parámetros como la media y proporción de una población con un nivel de confianza y error dado. Incluye ejemplos para ilustrar cómo calcular el tamaño de muestra en diferentes contextos.
El documento habla sobre la determinación del tamaño de muestra (N) en un estudio. Explica que N depende de los objetivos del estudio, ya sea para estimar parámetros poblacionales o probar hipótesis. Para la estimación, N depende de la variabilidad del parámetro, el nivel de confianza y la precisión deseada. Para probar hipótesis, depende del tipo de hipótesis, los riesgos alfa y beta, la diferencia mínima a detectar y la variabilidad en la población. En amb
Este documento presenta conceptos básicos sobre la estimación estadística, incluyendo definiciones de población, muestra e individuo. Explica diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático y estratificado. También describe la distribución muestral y cómo se puede estimar parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza.
El primer documento resume la varianza y su uso para medir la dispersión de una variable en relación a su media. El segundo documento explica el error tipo I, que ocurre cuando se rechaza incorrectamente la hipótesis nula siendo esta verdadera. El tercer documento describe la prueba z para la media, que evalúa si la media de una muestra se desvía significativamente de la media poblacional conocida.
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
Formula para el calculo de la muestra en investigaciones en saludJessica Ferreira
Este documento presenta fórmulas para calcular el tamaño de la muestra en investigaciones de salud. Explica que es difícil estudiar a toda la población, por lo que se requiere una muestra representativa. Detalla que el cálculo de la muestra permite determinar cuántos individuos se deben estudiar para estimar un parámetro con un grado de confianza o para detectar diferencias significativas entre grupos. Presenta fórmulas para variables cualitativas y cuantitativas en estudios descriptivos y explicativos, incluyendo pruebas
1) El documento describe diferentes métodos de muestreo estadístico, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
2) Explica cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la precisión deseada y la variabilidad de la población.
3) Señala que el tamaño de muestra depende del objetivo del estudio y debe ser lo suficientemente grande para tener potencia estadí
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis, la t de Student y chi cuadrado. El objetivo es aplicar estos conocimientos de estadística inferencial para resolver problemas relacionados con el comercio exterior. Se explican los conceptos clave de cada tema y se proporcionan ejemplos para ilustrar su aplicación.
Este documento presenta conceptos básicos sobre muestreo y cálculo del tamaño de la muestra. Explica que la población es el conjunto total de casos de estudio, mientras que la muestra es un subconjunto de la población. También describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico, e indica que el cálculo del tamaño de la muestra permite estimar parámetros poblacionales con un nivel de confianza deseado.
Este documento trata sobre los diferentes tipos y métodos de muestreo estadístico. Explica brevemente los muestreos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como el accidental, de conveniencia y por cuotas. También cubre el cálculo del tamaño de la muestra necesario para estimar parámetros poblacionales como la media y la proporción, considerando factores como la precisión deseada y el poder estadístico.
Este documento trata sobre investigación cuantitativa y métodos estadísticos. Explica conceptos como estadística descriptiva, medidas de posición, dispersión de datos, correlación, estadística inferencial, probabilidad, teoría del muestreo, y cómo calcular el tamaño apropiado de una muestra representativa. También cubre temas como ficha técnica de encuestas, pirámide poblacional, y métodos de muestreo como aleatorio simple y estratificado proporcional.
Este documento presenta información sobre un curso de técnicas e instrumentos de investigación impartido por la Dra. Tula Sánchez en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. El curso cubrirá temas como población y muestra, determinación del tamaño de la muestra, y tipos de muestreo como probabilístico y no probabilístico. Contará con varios ponentes que brindarán información sobre estos temas.
El documento presenta los conceptos básicos sobre pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis comienza con una hipótesis planteada sobre un parámetro poblacional y luego se recogen datos de una muestra para decidir si la hipótesis es razonable. También describe los errores tipo I y II, los pasos de una prueba de hipótesis, y los tipos de pruebas como bilateral y unilateral. Finalmente, explica cómo se determinan los puntos críticos y se toma una decisión sobre la hipó
1) El documento presenta conceptos básicos sobre elementos del muestreo como población, muestra, tipos de muestra, muestreo y correlación.
2) Define población como el total de individuos a estudiar y clasifica las muestras en probabilísticas y no probabilísticas.
3) Explica fórmulas para calcular el tamaño de la muestra de poblaciones finitas e infinitas y métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado.
Seleccion de la Muestra en Investigaciongambitguille
El documento explica los conceptos de población, muestra, y diferentes tipos de muestreo. Indica que la selección de una muestra adecuada es fundamental para la investigación estadística. Explica que las muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas, y proporciona ejemplos de diferentes tipos de muestras como muestras por conveniencia y muestras en cadena. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra para poblaciones finitas e infinitas.
Este documento define y explica los conceptos de muestra, población y muestreo. Discute los tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, estratificado y de conglomerados. También cubre los muestreos no probabilísticos como el intencional y de bola de nieve. Explica cómo calcular el tamaño de una muestra estadística usando una fórmula matemática e identifica los parámetros clave en la fórmula. Concluye resaltando la importancia del muestreo estadístico para obtener
La Unión Europea ha propuesto un nuevo paquete de sanciones contra Rusia que incluye un embargo al petróleo ruso. El embargo se aplicaría gradualmente durante seis meses para el petróleo crudo y ocho meses para los productos refinados. Este paquete de sanciones requiere la aprobación unánime de los 27 estados miembros de la UE.
La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto significativo en la economía mundial. Muchos países experimentaron fuertes caídas en el PIB y aumentos en el desempleo debido a los cierres generalizados y las restricciones a los viajes. Aunque las vacunas han permitido la reapertura de muchas economías, los efectos a largo plazo de la pandemia en sectores como el turismo y los viajes aún no están claros.
La Unión Europea ha acordado un paquete de sanciones contra Rusia por su invasión de Ucrania. Las sanciones incluyen restricciones a las importaciones de productos rusos de alta tecnología y a las exportaciones de bienes de lujo a Rusia. Además, se congelarán los activos de varios oligarcas rusos y se prohibirá el acceso de los bancos rusos a los mercados financieros de la UE.
La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto significativo en la economía mundial. Muchos países experimentaron fuertes caídas en el PIB y aumentos en el desempleo debido a los cierres generalizados y las restricciones a los viajes. Aunque las vacunas han permitido la reapertura de muchas economías, los efectos a largo plazo de la pandemia en sectores como el turismo y los viajes aún no están claros.
El documento presenta un estudio de caso sobre las mejores prácticas empresariales que llevaron al éxito a una empresa fabricante de calzado infantil durante 75 años. El estudio identificó las mejores prácticas a través de entrevistas y aplicando modelos de excelencia empresarial. Entre las mejores prácticas detectadas se encuentran el liderazgo congruente, la ética empresarial y el respeto a los procesos de producción.
El documento explica los conceptos básicos del cálculo de muestras en investigaciones, incluyendo las fórmulas para estimar parámetros poblacionales y contrastar hipótesis. Describe los tipos de estudios y variables a considerar para calcular un tamaño de muestra adecuado, como la variabilidad de la población, el nivel de confianza deseado y la precisión absoluta. También presenta fórmulas específicas para distintos diseños como estudios descriptivos, de casos y controles, de cohortes o para comparar dos
El documento explica los conceptos básicos del cálculo de muestras en investigaciones, incluyendo las fórmulas para estimar parámetros poblacionales y contrastar hipótesis. Describe los tipos de estudios y variables a considerar para calcular un tamaño de muestra adecuado, como la variabilidad de la población, el nivel de confianza deseado y la precisión absoluta. También presenta fórmulas específicas para diferentes diseños de estudio como descriptivos, explicativos, de casos y controles o de cohortes.
El documento introduce el análisis cuantitativo como un enfoque científico para la toma de decisiones administrativas que comienza con la recopilación y procesamiento de datos. Explica que el análisis cuantitativo implica definir un problema, desarrollar un modelo matemático, obtener datos de entrada, desarrollar y probar una solución, analizar los resultados y su sensibilidad a cambios, e implementar los hallazgos. El objetivo final es transformar los datos en información útil para quienes toman decisiones.
Este documento resume las tres principales evidencias requeridas para diagnosticar la situación actual de una organización según la norma técnica CCON-0147.03: 1) Un documento que describe el proceso de búsqueda de información, 2) Un documento que presenta el resultado de la búsqueda de información, y 3) Un diagnóstico presentado que compara los indicadores de un modelo de referencia con la situación actual de la organización y presenta conclusiones. También se incluyen los conocimientos requeridos en temas como fuentes de información, métodos de valid
Este documento presenta técnicas de solución y aplicaciones de ecuaciones diferenciales ordinarias. En el primer capítulo se ilustran diversas aplicaciones de las ecuaciones diferenciales en áreas como la física, biología, ingeniería y economía. Los capítulos 2, 3 y 4 se enfocan en resolver ecuaciones diferenciales ordinarias de primer y segundo orden usando diferentes métodos. El último capítulo contiene aplicaciones de ecuaciones diferenciales ordinarias lineales de segundo orden con coeficientes constantes.
La Unión Europea ha acordado un embargo petrolero contra Rusia en respuesta a la invasión de Ucrania. El embargo prohibirá las importaciones marítimas de petróleo ruso a la UE y pondrá fin a las entregas a través de oleoductos dentro de seis meses. Esta medida forma parte de un sexto paquete de sanciones de la UE destinadas a aumentar la presión económica sobre Moscú y privar al Kremlin de fondos para financiar su guerra.
El documento presenta 5 ejercicios de matemáticas sobre relaciones y operaciones con números enteros. El primer ejercicio pide identificar símbolos de relación como <, > o = entre números. El segundo solicita escribir el antecesor y sucesor de números enteros. El tercero pide escribir números enteros entre pares de números dados. El cuarto ejercicio pide hallar el opuesto de números enteros. Y el quinto, calcular el valor absoluto de expresiones. Finalmente, se pide completar una recta numérica.
Este documento presenta una introducción a los pronósticos en los negocios. Explica que los pronósticos son estimaciones del valor futuro de variables relevantes para las organizaciones y que son importantes para la planeación. Describe las características básicas de los pronósticos y distingue entre pronósticos cualitativos y cuantitativos. Además, detalla algunas aplicaciones comunes de los pronósticos en áreas como mercadotecnia, producción, finanzas y recursos humanos. Finalmente, clasifica los métodos de pronósticos en cual
El documento introduce los conceptos básicos de probabilidad y estadística. Explica que la probabilidad se refiere a la posibilidad numérica de que ocurra un evento. También describe los modelos de probabilidad como el de frecuencia relativa, subjetivo y clásico. Además, define conceptos como uniones, intersecciones y eventos independientes. Finalmente, presenta técnicas de conteo como permutaciones y combinaciones.
La variable aleatoria puede ser discreta u continua. La variable aleatoria discreta solo puede asumir ciertos valores enteros como resultado del conteo, mientras que la variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor como resultado de la medición. Ambas corresponden a variables cuyo valor depende de un evento aleatorio.
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Este documento resume los 10 hechos económicos más importantes que marcaron la economía internacional en 2013, incluyendo el crecimiento de la Alianza del Pacífico, la recuperación de la economía japonesa bajo el liderazgo de Abe, la salida de la recesión de la eurozona impulsada por Alemania y Francia, el cierre parcial del gobierno de EE. UU., la desaceleración de las economías emergentes como China e India, el debut récord de Twitter en la bolsa, la salida de España de
Minería de Datos e IA Conceptos, Fundamentos y Aplicaciones.pdfMedTechBiz
Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R.
También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia.
El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.
Reporte homicidio doloso descripción
Reporte que contiene información de las víctimas de homicidio doloso registradas en el municipio de Irapuato Guanajuato durante el periodo señalado, comprende información cualitativa y cuantitativa que hace referencia a las características principales de cada uno de los homicidios.
La información proviene tanto de medios de comunicación digitales e impresos como de los boletines que la propia Fiscalía del Estado de Guanajuato emite de manera diaria a los medios de comunicación quienes publican estas incidencias en sus distintos canales.
Podemos observar cantidad de personas fallecidas, lugar donde se registraron los eventos, colonia y calle así como un comparativo con el mismo periodo pero del año anterior.
Edades y género de las víctimas es parte de la información que incluye el reporte.
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
Semana 09 - Tema 02 Dinámica de cuentas del plan contable.pdf
Ms c ocm_calculos_muestrales
1. CALCULO DE LA MUESTRA EN
INVESTIGACIONES
MSc. OSCAR CRUZ MONTANO San José, Costa Rica. 2016
2. Cuando se desea realizar un estudio, lo que se intenta es compartir con la
comunidad:
Observaciones realizadas en la práctica cotidiana
Datos específicos del grupo poblacional con alguna característica en
común
Diferencias que se consideran importantes al comparar grupos
poblacionales.
En cualquiera de los casos mencionados, el cálculo del tamaño de la
muestra fortalece el objetivo de cualquier investigación, el cual puede
enfocarse en:
a) estimar un parámetro
b) contrastar una hipótesis.
Así, dicho cálculo permite responder a cualquiera de las siguientes
cuestiones: ¿cuántas unidades se deben considerar para estimar un
parámetro con un grado de confianza determinado? o ¿cuántas unidades se
deben estudiar para detectar en los resultados de los dos grupos, una
diferencia que sea estadísticamente significativa?
3. Existen, por lo menos cuatro razones para estudiar muestras, en vez de
poblaciones:
1) Las muestras pueden estudiarse con más rapidez. (Tiempo)
2) Es menos costoso. (Economiza dinero y personal)
3) En general el estudio de la población entera es imposible.
4) Los resultados de una muestra son más precisos que los derivados de
poblaciones. Esto es por:
la calidad de los datos
la capacitación de quien recoge los datos
la estimación del error en los parámetros resultantes
la homogeneidad de las muestras.
4. CONSIDERACIONES PREVIAS:
El tamaño de la significativa dependerá básicamente del nivel de la
investigación y las variables insertadas en el objetivo de la investigación.
Con respecto al nivel de la investigación
a) Nivel I, de tipo exploratorias. Son investigaciones que responden
preguntas sencillas para determinar si existe o no tal o cual característica.
Aquí solo se van a estimar parámetros de la población, su presencia y
magnitud. Corresponden a estudios observacionales de una población.
b) Nivel II, de tipo descriptivo. En este tipo de estudios se trata de realizar
una descripción detallada de las características que presenta el sujeto en
estudio. Corresponden a estudios observacionales en un solo tipo de
población.
5. c) Nivel III, de correlación. Buscan determinar relaciones o asociaciones
entre los factores estudiados. Son estudios observacionales, estudian dos
poblaciones y verifican hipótesis.
d) Nivel IV, explicativos. Buscan establecer las causas de las asociaciones.
Son estudios cuasiexperimentales o experimentales, comparan dos
poblaciones y verifican hipótesis.
CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
Para el cálculo de la muestra debe conocerse:
La variabilidad del parámetro que se desea estudiar (p, q, S).
Aunque esto parezca contradictorio, ya que de eso se trata precisamente
la investigación, hay que conocer, cómo se presenta en la población la
variable que se requiere estudiar. La primera reflexión que asalta al
investigador es, “si supiera cómo se presenta, no estaría diseñando una
investigación para conocerla”.
6. Si se trata de variables cualitativas, es necesario conocer el porcentaje con
que se presenta la variable en la población. Por ejemplo, si deseamos conocer
la presencia de hábito tabáquico en adolescentes, debemos saber qué
porcentaje de adolescentes fuman (p) y qué porcentaje no fuman (q)
justamente en la población en estudio. Si es una variable cuantitativa, cuál es
la desviación estándar (S) con que se presenta en la población. Por ejemplo, si
queremos realizar una investigación para establecer los sobrecostos en los
proyectos municipales, debemos precisar la media que esperamos encontrar y
su desviación estándar.
se puede apreciar, el que nos pidan los datos de algo que aún no estudiamos,
resulta sumamente confuso. Sin embargo, sí hay solución a este problema.
7. Estos datos se pueden obtener de tres formas:
a) de estudios reportados en diferentes medios formales, con una población
similar a la que deseamos estudiar.
b) con un estudio piloto de una pequeña muestra (25 a 30 unidades).
c) si no se pude lo anterior, se asigna la máxima probabilidad con que se
puede presentar la variable en cuestión, que es, en variables cualitativas del
50% y en el caso de variables cuantitativas se determina la diferencia entre
el máximo y el mínimo valor esperable, se divide entre cuatro y, por lo tanto,
se tiene una cierta aproximación al valor de la desviación estándar.
El nivel de confianza deseado (Z):
Indica el grado de confianza que se tendrá de que el valor verdadero del
parámetro en la población se encuentre en la muestra calculada. Cuanta más
confianza se desee, será más elevado el número de unidades necesarias. Se
fija en función del interés del investigador. Los valores más usuales son 99%
95% o 90%.
8. Hay que precisar que los valores que se introducen en la fórmula son del
cálculo del área de la curva normal para los porcentajes antes señalados:
La precisión absoluta (d):
Es la amplitud deseada del intervalo de confianza a ambos lados del valor
real de la diferencia entre las dos proporciones (en puntos porcentuales).
Su uso es para dejar margen al error aleatorio exigido en el modelo lineal
aditivo, el cual expresa que la observación i-ésima es una observación de
la media , pero está sujeta a un error de muestreo (épsilon sub i).
El modelo lineal aditivo más simple es:
i
9. Las precisiones absolutas comúnmente utilizadas se encuentran entre 0.1 la
mayor; una media 0.05 y la más pequeña de 0.01. El tamaño de la muestra
es especialmente sensible a la precisión que se elija.
FORMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA EN ESTUDIOS
DESCRIPTIVOS
a) En estudios cuya variable principal es de tipo cuantitativa:
Para una población infinita (cuando se desconoce el total de unidades de
observación que la integran o la población es mayor a 10,000)
2 2
2
z s
n
d
10. Para una población finita (cuando se conoce la totalidad de unidades de
observación que la integran)
2 2
2 2 2
1
N z s
n
d N z s
Donde:
n = tamaño de la muestra
N = tamaño de la población
Z = valor de Z crítico, calculado en las tablas del área de la curva normal. Se
denomina también nivel de confianza.
S2 = varianza de la población en estudio (que es el cuadrado de la
desviación estándar y puede obtenerse de estudios similares o pruebas
piloto)
d = nivel de precisión absoluta. Referido a la amplitud del intervalo de
confianza deseado en la determinación del valor promedio de la variable en
estudio.
11. b) Para estudios cuya variable principal es de tipo cualitativo
Para población infinita (cuando se desconoce el total de unidades de
observación que la integran o la población es mayor a 10,000)
2
2
z p q
n
d
Para población finita (cuando se conoce el total de unidades de
observación que la integran)
2
2 2
1
N z p q
n
d N z p q
Donde:
p = proporción aproximada del fenómeno en estudio en la población de
referencia
q = proporción de la población de referencia que no presenta el fenómeno
en estudio (1 -p).
La suma de la p y la q siempre debe dar 1. Por ejemplo, si p= 0.8 q= 0.2
Z, N y d se explicaron en el párrafo anterior.
12. FÓRMULAS PARA CALCULAR LA MUESTRA EN ESTUDIOS
EXPLICATIVOS
Al escoger un tamaño de muestra para detectar una diferencia en la variable
que se quiere estudiar al comparar dos grupos, se debe admitir la posibilidad
de un error tipo I o un error de tipo II y calcular el tamaño de muestra en
consecuencia.
Además de los elementos para calcular la muestra en los estudios
descriptivos ya mencionados, se deben conocer otros datos que intervienen
en el cálculo del número de sujetos necesarios para contrastar una
hipótesis, entre ellos:
1) Si la hipótesis que se quiere contrastar es uni o bilateral.
2) Cuál es el riesgo que el investigador acepta de cometer error tipo a
3) El riesgo aceptado de cometer un error b (potencia 1-b)
13. 4) Cuál es la magnitud mínima de la diferencia o asociación que se considera
importante detectar.
5) Cuál es la variabilidad de respuesta en el grupo de referencia.
6) Otros factores:
Prueba estadística que se usará en el análisis
Tipos especiales de diseño del estudio
Comparación de dos o más grupos
Grupos de tamaño diferente
Equivalencia de las intervenciones
Estratificación por las características basales
Múltiples variables de respuesta
Porcentaje de pérdidas y abandonos esperados
14. a) Calculo de muestra para prueba de hipótesis en una proporción de
población
Información necesaria y notación:
1) Valor de prueba de la proporción en caso de hipótesis nula Po
2) Valor previsto de la proporción de la población Pa
3) Nivel de significación 100%
4) Potencia de la prueba (1-β)100%
5) Hipótesis alternativa: Prueba unilateral: Pa >Po o Pa<Po o
bien: Prueba bilateral: Pa ? Po
Fórmula para prueba unilateral
2
1 1 0 0
1 0
1 1z z
n
15. b) Cálculo de muestras para probar hipótesis en estudios que comparan la
medida de una sola muestra contra otra media ya establecida
El objetivo de estos estudios es comparar una media de una población
contra otra media estandarizada, como puede ser el de otra población, sin
que el investigador haya calculado esta última. La contrastación de la
hipótesis puede realizarse mediante una t de student
Información necesaria y notación:
1) Valor de la diferencia entre medias que tiene significado (μ1 - μo
precisión relativa) ε
2) Valor previsto de la desviación estándar de la población
3) Nivel de significación 100%
16.
2
2
z z
n
4) Potencia de la prueba (1-β)100%
5) Hipótesis alternativa Prueba bilateral: Pa ? Po
c) Cálculo de muestra para probar hipótesis en estudios que comparan dos
medias
Se deben cumplir dos premisas:
las desviaciones estándar de las dos poblaciones son iguales y los tamaños
de muestras son iguales en los dos grupos.
La contrastación de las hipótesis también se puede realizar con una t de
student para dos medias.
17. Información necesaria y notación:
1) Valor de la diferencia entre medias que tiene significado (μ1 - μo precisión
relativa)
2) Valor previsto de las desviaciones estándar de las dos poblaciones
3) Nivel de significación 100%
4) Potencia de la prueba (1-β)100%
5) Hipótesis alternativa Prueba bilateral: Pa ? Po
2
2
z z
n
18. d) Cálculo de muestra para prueba de hipótesis en estudios de casos y
controles
Este tipo de muestras permite que se calcule la probabilidad de la presencia
del fenómeno mediante el odds ratio, razón de momios o razón de productos
cruzados.
Información necesaria y notación:
1)Hay que conocer dos de los siguientes parámetros:
Probabilidad prevista de “exposición” para las personas con una
característica [a/(a+b)] P1*
Probabilidad prevista de “exposición” para las personas sin la característica
[c/(c+d)] P2*
Razón de probabilidad prevista OR
2) Nivel de confianza (1- )100%
3) Precisión relativa
19.
1 1 2 22
1 /2 2
1 1
1 1
ln 1
p p p p
n z
e) Cálculo de muestra para probar hipótesis en estudios de cohortes
Este cálculo de muestra permite realizar el cálculo de un riesgo relativo con
precisión relativa específica.
Información necesaria y notación:
a) Deben conocerse dos de los siguientes parámetros:
Probabilidad prevista de enfermedad en las personas expuestas al factor
investigado P1
Probabilidad prevista de enfermedad en las personas no expuestas al
factor investigado P2
Riesgo relativo previsto RR
b) Nivel de confianza (1- ) 100%
c) Precisión relativa
20.
1 2
1 22
1 /2 2
1 1
ln 1
p p
p p
n z
f) Cálculo de muestra para asociar dos variables cuantitativas utilizando el
coeficiente de correlación de Pearson
La asociación entre dos variables cuantitativas requiere habitualmente la
utilización del coeficiente de correlación r de Pearson.
Información necesaria y notación:
a) Valor del coeficiente de correlación que “se supone” existe en la población
r
b) Valor previsto de la desviación estándar de la población s
c) Nivel de significación a 100%
d) Potencia de la prueba (1-b)100%
e) logaritmo natural o neperiano ln
21. 𝑛 =
𝑧 𝛼 + 𝑧 𝛽
0.5ln
1 + 𝑟
1 − 𝑟
2
+ 3
¿Qué tamaño de muestra se necesita? Dependerá básicamente del alcance
del estudio, las variables y el plan de análisis. Si no se toman en cuenta estos
aspectos, el investigador no logrará determinar la forma de obtenerla y los
datos que deberá incluir en ella.
Por otro lado, deberá estar lo suficientemente familiarizado con el
comportamiento de la variable en la población en estudio para que pueda
establecer su variabilidad, decidir el nivel de confianza con el que puede
trabajar y el grado de precisión más apropiado.
Finalmente, una vez que se ha obtenido el tamaño de la muestra, es
necesario analizar las dificultades operativas, la disponibilidad de tiempo y
recursos para que verdaderamente sea viable aplicarla, de lo contrario, por
muy bien calculada que esté la muestra, será imposible llevarla a la realidad,
lo que podría invalidar las conclusiones del estudio.
22. Bibliografía
Argimón J, Jiménez J. Métodos de investigación. Madrid: Ediciones
Harcourt;2000.
Dawson B, Trapp R. Bioestadística médica. 3ª ed. México, D.F.: El Manual
Moderno;2002.
Milton S. Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. 3ª ed. Madrid:
McGraw Hill-Interamericana;2001.