Muestreo en Epidemiología

Conceptos de Epidemiología Veterinaria
y Bases para estudios de Muestreo
Efraín Benavides Ortiz
Médico Veterinario, MSc., PhD.
Profesor Asociado, Universidad de La Salle
ParsEpiVetia

Materiales de lectura
Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

Razones de los estudios de muestreo
 El objetivo del muestreo es estimar los
parámetros de una población, a partir de la
información contenida en una muestra
 Puede tratarse de la frecuencia de un evento
en un momento dado del tiempo (prevalencia)
o sobre un período (incidencia), o una
medición (el peso)
 Es decir, hacer inferencias sobre una
población a partir de la información contenida
en una muestra seleccionada de esa
población
 La segunda razón para tomar una muestra
planificada es evaluar asociaciones (p. ej.,
prueba de hipótesis) entre eventos y/o
factores en la población.
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Muestreo - Conceptos generales
 Población diana: aquella población de la que se desea obtener una información
 Población a estudiar u origen: aquella población de la que realmente se
obtiene la información. Pueden coincidir o ser diferentes a la anterior
(representatividad).
 Unidad de muestreo: es el elemento básico sobre el que se plantea el
procedimiento de muestreo.
 Muestra: conjunto de unidades de muestreo que han sido seleccionadas a partir
de la población a estudiar y sobre las que realmente se realizará la investigación
epidemiológica.
 Estrato: colección de unidades de muestreo agrupadas de acuerdo con una
característica común.
 Fracción de muestreo: relación entre el tamaño de la población a estudiar y el
tamaño de la muestra. n/N

Población Diana, De Origen y
muestreo
Diana
De origen
Muestra

El proceso de
Muestreo
Juicio y sentido común
Muestreo aleatorio

Métodos para la selección de la muestra
 Objetivo del Muestreo?
 ¿Se requiere representatividad poblacional?
 Parámetros cuantitativos y cualitativos
 Criterios de muestreo
 Errores tipo I y tipo II
 Muestreo probabilístico y no probabilístico

Objetivo del muestreo vs Tipo de estudio
 Estudio de prevalencia
– Población diana y población de origen
– Cobertura la dicta la capacidad del presupuesto
 Estudio Caso – Control
– Generalmente dirigido a unas fincas cooperadoras
– Importante definir “caso”
– Controles predefinidos en cada situación
 Estudio de cohortes
– Generalmente se realiza en fincas cooperadoras
– Las cohortes deben estar sometidas a las mismas situaciones de
manejo y su tamaño debe ser comparable

El tamaño de muestra en estudios epidemiológicos
 El objetivo es alcanzar el mínimo de muestra
requerido para medir el factor de interés con un
nivel aceptable de confianza
 El cálculo del tamaño de muestra se debe
relacionar con la variable primaria
 La decisión sobre el tamaño de muestra sigue
siendo una negociación entre el tamaño ideal del
estudio y los recursos
 Muestra DEMASIADO GRANDE
– Pérdida de tiempo, dinero y otros recursos.
 Muestra muy pequeña
– Mala precisión
– Se pueden perder resultados importantes
– Consecuencia = se pueden sacar conclusiones erróneas
sobre la población!

Fuentes de error en estudios epidemiológicos
 Clasificación errónea:
clasificación errónea del
estado de enfermedad o
de la exposición
 Variación aleatoria - azar
 Sesgo: preferencias sistemáticas
integradas en el diseño del estudio
 Confusión: ocurre cuando se incluye una
variable en el diseño del estudio que
está relacionada tanto con el resultado
de interés como con la exposición, lo
que lleva a conclusiones falsas
 Modificación del efecto: ocurre cuando la
magnitud de la asociación entre el
resultado de interés y la exposición
difiere según el nivel de una tercera
variable

Qué causa un error tipo I?
• Sesgo
• Confusión (desconcierto)
• Modificación del efecto
• Fallas en la clasificación
Errores
Tipo I & II
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• Tamaño de muestra muy pequeño
• Confusión
• Modificación del efecto
• Fallas en la clasificación
Errores Tipo
I & II
Qué causa un error tipo II
Abtasty.com

Varianza y Sesgo

Sesgo
 El sesgo es causado por un error sistemático
 Un error sistemático es un tipo de falla que de forma predecible
causa el mismo tipo de error en cada observación
 Ejemplo: registrar los pesos con una báscula descalibrada
 El sesgo es la diferencia que existe entre el promedio estimado en
la muestra y el promedio real de la población, causado por un error
sistemático

El sesgo en estudios de positivo o negativo
 Selección no aleatoria de animales a incluir en la muestra
– Sí el productor selecciona el animal, puede bien querer incluir a
los enfermos para saber qué ocurre o evitar muestrear animales
que él conoce pueden ser positivos a una enfermedad notificable
– En el corral los animales enfermos se comportan diferente
 Error en la capacidad discriminatoria de la prueba
diagnóstica (sensibilidad, especificidad)

Precisión y Sesgo
Precisión
Sesgo

Métodos de Selección de la Muestra
No probabilístico: No todos los
individuos tienen la misma
probabilidad de formar parte de la
muestra. Existe el riesgo de que la
muestra no sea representativa de
la población. Pueden ser:
– Con voluntarios: El ganadero decide
voluntariamente qué animales/granjas
forman parte de la muestra y cuales
no.
– De conveniencia: El veterinario
decide qué animales/granjas forman
parte de la muestra, en función de
factores logísticos de conveniencia.
 A Juicio del investigador
– Sujetos seleccionados según el criterio del
investigador sobre su representatividad de
la población. ¡NO LO UTILICE!
 Por conveniencia
– Rebaños ubicados cerca de la escuela
veterinaria, productores con buenos
cumplimientos, etc. La generalización
generalmente no es tan buena como el
muestreo probabilístico, pero puede ser
necesario usarlo por razones logísticas.
 A Propósito
– Utilizado en estudios observacionales (caso-
control, cohorte); el muestreo se realiza
dentro de dos grupos, uno con y uno sin
factor de riesgo, y se puede hacer de
manera aleatoria.

Métodos de selección de una muestra
 Probabilístico: todos los individuos de la población tienen la
misma probabilidad de formar parte de la muestra, (azar). La
selección puede realizarse a través de sistemas de "lotería" o
de "números aleatorios“. Pueden ser:
– Simple: Precisa identificación individual. Selección aleatoria, uno a
uno, de los animales/granjas que entran a formar parte de la muestra.
– Sistemático: Se utiliza cuando no se conoce la identidad de los
individuos. Se pre-establece un orden y se seleccionan al azar dos
números; primer individuo e intervalo de muestreo. El intervalo puede
ser el valor obtenido de dividir el tamaño de la población por el
tamaño de la muestra.

Ejemplo de variación en el muestreo
Ejercicio Excel

La selección de la muestra
 Estratificado: Se usa para analizar la población en función de
posibles diferencias en un determinado carácter. (Divide población
total en función de ese carácter y de cada grupo se toma una
muestra por métodos simple o sistemático).
 Cluster: Se conoce el número de grupos que hay en la población
pero no el número de unidades de cada grupo. Se realiza
muestreo, simple o sistemático de los grupos y se incluyen en la
muestra la totalidad de las unidades de cada grupo seleccionado.
 Multiestadio o multietápico: Sistema mixto de los métodos cluster
y estratificado. Se trata de realizar el muestreo a dos niveles: un
primer nivel entre grupos y un segundo nivel entre unidades dentro
de los grupos seleccionados previamente.

Tipos de Muestreo en Epidemiología
Veterinaria (Tamaño de Muestra)
 Estimar la media de una población.
 Estimar proporciones (prevalencia de enfermedad o proporción de
exposición a un factor) en una población.
 Estimar la diferencia entre proporciones (prevalencias o proporciones de
exposición a un factor) en dos grupos de una población.
 Estimar la diferencia entre medias en dos grupos de una población.
 Detectar la presencia de una enfermedad en una población.
 Determinar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios
de caso-control no pareados).
de caso-control pareados).
de cohorte).
 Rechazar un lote.

Muestreo Probabilistico

Muestreo por Conglomerados

Los efectos del método de muestreo sobre los
intervalos de confianza (Martin, Meek & Willeberg, 1987)
 En un muestreo aleatorio simple, la variabilidad de la
estimación tiene componentes relacionados tanto con la
variación dentro del rebaño como entre rebaños
 En el muestreo aleatorio estratificado, la variabilidad de
la estimación tiene componentes relacionados solo con
la variación dentro del rebaño; por lo tanto, se espera
que su variabilidad sea menor que la obtenida en un
muestreo aleatorio simple
 En el muestreo por conglomerados, la unidad de
muestreo inicial es más grande que la unidad de interés
(por ejemplo, generalmente el individuo). Los grupos de
individuos a menudo surgen naturalmente (por ejemplo,
camadas, corrales o rebaños) o pueden formarse
artificialmente (por ejemplo, grupos geográficos).
 Los grupos (unidades de muestreo) pueden
seleccionarse mediante métodos aleatorios sistemáticos,
simples o estratificados; Todos los individuos dentro de
las unidades de muestreo son evaluados.

Tipos de Muestreo en Epidemiología
Veterinaria (Tamaño de Muestra)
 Estimar la media de una población.
 Estimar proporciones (prevalencia de enfermedad o proporción de exposición a un factor) en una
población.
 Estimar la diferencia entre proporciones (prevalencias o proporciones de exposición a un factor)
en dos grupos de una población.
 Estimar la diferencia entre medias en dos grupos de una población.
 Detectar la presencia de una enfermedad en una población.
 Determinar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios de caso-control no
pareados).
 Determinar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios de caso-control
pareados).
 Determinar la relación entre exposición a un factor y la enfermedad (estudios de cohorte).
 Rechazar un lote.

WinEpiscope
 Also available from:
Zaragoza website
Wageningen website
 Program authors:
Nacho de Blas
Carmelo Ortega
(1)
Klaas Frankena
(2)
Jos Noordhuizen
(3)
Michael Thrusfield
(4)
 Faculdad de Veterinaria, Zaragoza, SPAIN ;
(1)
Agricultural University, Wageningen,
NETHERLANDS
(2)
University of Utrecht, NETHERLANDS
(3)
University of Edinburgh, UNITED KINGDOM
(4)
 Language: EN-GB Efraín Benavides Ortiz, DMV, MSc, PhD (versión 2019)

La caja de
herramientas de
muestreo
http://www.ausvet.com.au/resources/
LiveToolbox(en).pdf

Qué quiere
hacer?

Herramientas…
http://epitools.ausvet.com.au/content.php?page=SampleSize

Otras ayudas

¿Existen preguntas?
Atenderé sus diversas
inquietudes con gusto
efbenavides@unisalle.edu.co
(Benavides, versión 2019)

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