Esta es una presentación original realizada por el Dr. Javier Gonzalo Rocabado Laguna y por lo tanto por derechos de autor no podrá ser descargada y solo podrá ser visualizada a través de esta plataforma. 2DO SEMINARIO UCB DE METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN SOCIEM UCB"SP"

1. MUESTREO Y TÉCNICAS DE
MUESTREO
Dr. JavierGonzalo Rocabado Laguna
Medico Internista
Clínico de Emergencia Hospital San Juan de Dios
Docente de Emergencia yTrauma UCB

3. Conceptos Generales
 Inferencia estadística
 Inferir: Sacar una consecuencia o deducir algo de otra cosa
 “El conjunto de métodos estadísticos que permiten deducir
(inferir) como se distribuye la población en estudio o las relaciones
estocásticas(Perteneciente o relativo al azar) entre varias variables de
interés a partir de la información que proporciona una muestra”
 Estimación
 Aprecio y valor que se da y en que se tasa y considera algo
 Parámetro
 Variable que, en una familia de elementos, sirve para identificar cada
uno de ellos mediante su valor numérico
 Población
 Población teórica: conjunto de elementos a los que se requiere
extrapolar los datos
 Población estudiada: conjunto de elementos accesibles a nuestro estudio

4. Conceptos Generales
 Censo: Estudio de todos los elementos de una población
 Muestra: Una parte representativa de la población
 Error alfa: La probabilidad de rechazar la hipótesis nula
cuando esta es verdadera
 Error beta: La probabilidad de no detectar un hallazgo
como importante y atribuirlo al azar.
 Diferencia clínicamente significativa: Donde se espera
poder detectar una diferencia en los resultados
 Otros
 Pérdida de casos: estimar por adelantado.
 No contar con datos referenciales: Estudio piloto

7. Calculo del tamaño muestral


8. Calculo del tamaño muestral
 Donde:
n = tamaño de la muestra.
N= Población o universo.
Z = nivel de confianza.
p = probabilidad a favor.
q = probabilidad en contra.
e = error muestral.
 Datos:
n = ¿?
N= 300
Z = 95%
p = 50%
q = 50%
e = 9%
Tamaño de la Muestra.
Fórmula:
Población finita: n = Z2 p * q N / e2 (N-1) + Z2p*q

10. Calculo del tamaño muestral
Cálculo de la muestra:
n = ¿? N= 300 Z = 95% p = 50% q = 50% e = 9%
Cálculo de la muestra:
n = Z2 p * q N / e2 (N-1) + Z2p*q
n= ((.95)2 ((.50) (.50))) (300) / ((.09)2 (300-1)) +((.95)2 (.50)
(.50))
n= ((0.9025) (0.25)) (300) / ((0.0081) (299)) + ((0.9025)
(0.25))
n= (0.225625) (300) / (2.4219) + (0.225625)
n= 67.6875 / 2.647525
n= 25

12. Calculo del tamaño muestral

13. Calculo del tamaño muestral

15. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo no probabilístico

16. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo aleatorio simple
 Cada unidad de muestreo tiene la misma
probabilidad de ser elegida
 Precisa de un listado previo numerado de las
unidades de muestreo
 Las unidades se elijen mediante la tabla de números
aleatorios

17. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo aleatorio simple
 Ventajas
 Sencillo y de fácil comprensión
 Desventajas
 Requiere un listado completo de la población
 Puede aparecer sesgos cuando la muestra es pequeña

18. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo aleatorio estratificado
 Consiste en la división previa de la población de
estudio en grupos o clases que se suponen
homogéneos respecto a las características a estudiar

19. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo aleatorio estratificado
 Ventajas
 El método asegura que en la muestra habrá
representantes de todos los estratos (incluso de los que
representan pequeños grupos en la población).
 Si cada estrato representa un dominio de estudio o éste
se conforma con la unión de algunos estratos, entonces
es seguro que la muestra proporcionará información de
dicho dominio de estudio.
 El método permite muestrear con distintas tasas de
muestreo en las diferentes sub-poblaciones de interés
(otorga flexibilidad al diseño muestral)

20. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo aleatorio estratificado
 Desventajas
 Necesidad de contar con un marco que tenga
información auxiliar.
 Dificultad para crear o formar los estratos. ¿Cuál es el
número óptimo de estratos?
 Los estimadores no son tan simples y son mas costosos
 Para determinar en forma óptima el tamaño de la
muestra en cada estrato es necesario disponer de
medidas de dispersión para cada estrato

21. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo aleatorio sistemático
 Es la elección de una muestra a partir de los
elementos de una lista según un orden determinado,
o recorriendo la lista a partir de un número aleatorio
determinado.

22. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo aleatorio sistemático
 Ventajas
 Fácil de aplicar y no es necesario tener una lista de la
población de antemano
 Desventaja
 Riesgo de que la constante de muestreo esté asociada
al fenómeno de interes

23. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo por conglomerados
 La unidad muestral es un grupo de elementos de la
población que forman una unidad, a la que
llamamos conglomerado.

24. Técnicas de muestreo
 Muestreo probabilístico
 Muestreo por conglomerados
 Ventajas
 Es muy eficiente cuando la población en grande y
dispersa
 No es preciso tener un listado de toda la población
 Desventajas
 El error estandar es mayor que en el muestreo
aleatorio simple o estratificado
 El cálculo del error estandar es complejo

25. Técnicas de muestreo
 Muestreo no probabilístico
 Es aquel en el que se desconoce la probabilidad
que posee cada unidad de ser incluida en la
muestra
 Las unidades se escogen utilizando métodos en
los que no interviene el azar
 Muestreo consecutivo
 Inclusión de voluntarios

27. Asignación a los grupos de
estudio
 Asignación aleatoria
 Técnicas de enmascaramiento
 Simple ciego
 Doble ciego

28. Calculo del tamaño muestral
 Estudios en que se indagará sobre una prevalencia en
población conocida
 Estudios en que se compararán dos proporciones
 Estudios en que se compararán dos proporciones por
prueba de Fisher-irwin de probabilidades exactas
 Estudios en que se investigará una prueba diagnóstica
 Estudios en que se compararán dos promedios
 Estudios en que un grupo será su propio control
 Estudios de concordancia
 Estudios de cohortes
 Estudios caso - control

29. Gracias