El documento describe conceptos básicos de población, muestra, unidad de muestreo y métodos de muestreo. Define la población como el conjunto total de elementos a estudiar y la muestra como una parte representativa de la población. Explica que la muestra debe poseer las mismas características que la población y describe diferentes métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado.

1. Población o universo Auque existen muchas formas de referirse al concepto de población, como por ejemplo población objeto, población diana, población estudiada o muesteada; aquí vamos a llamar población o universo al conjunto de elementos de donde se elige la muestra. Se simboliza por N.

2. Muestra Es una parte representativa de la población. El concepto de representatividad se refiere a que los elementos que conforman la muestra posean las mismas características de los elementos que conforman el universo o población que va a ser estudiada. Se simboliza por "n".

3. Población y muestra N n

5. Historias clínicas,

6. Casas,

7. Centros de salud,

8. Familias,

10. Métodos de muestreo Métodos basados en las probabilidades Muestreo aleatorio simple (MAS) Sistemático (MS) Estratificado (ME) Por conglomerados

11. Métodos de muestreo Métodos no basados en las probabilidades Voluntario Por conveniencia Dirigido

12. Tamaño de la muestra Ejemplo En un estudio piloto sobre la efectividad de un tratamiento de las enfermedades pulmonares, de 25 casos tratados, 20 presentaron resultados positivos, o sea que se curaron de su enfermedad. ¿Cuál deberá ser el tamaño de muestra para un estudio posterior si deseamos un estimativo de efectividad con un 95 % de confiabilidad y un margen de error (d) de un 3 %?

15. estamos trabajando con promediosTercero: Si se conoce o no el tamaño de la población (N)

16. El tamaño de muestra para estimar una proporción a partir de una población infinita puede utilizar la siguiente expresión

17. A partir del estudio piloto, podemos tener un estimativo del valor p (porcentaje de la característica de interés) y de su complemento q = (1-p). q = (1- 0.80) = 0.20

18. Para una confiabilidad del 95 %, el valor z = ± 1.96 95 %

19. En consecuencia, aplicando la fórmula para el ejemplo, tenemos que el tamaño de muestra será igual a:

20. Ahora bien, si sabemos que el tamaño de nuestra población de donde vamos a tomar la muestra para el estudio es de unos 1500 pacientes, el anterior tamaño de muestra se modificará de la siguiente manera:

21. En caso de una población finita:

23. Para estimar la media o promedio poblacional se pueden utilizar las siguientes fórmulas: Para población infinita:

24. Para población finita:

25. Ejemplo Se desea realizar un estudio para estimar el peso medio de niños recién nacidos cuyas madres son adictas a la cocaína. ¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra para estimar esta media con un margen de más o menos ½ libra y una confianza del 95%?. Supongamos que la desviación estándar es aproximadamente 2 libras.

27. Tamaño de muestra en estudios comparativos Para proporciones[1]: Donde: p1 = Probabilidad asociada con un tratamiento (tratamiento patrón) p2 = Probabilidad asociada con el otro tratamiento (tratamiento experimental) n = tamaño de muestra en cada grupo [1]Lwanga, S K, Lemeshow S. Determinación del tamaño de las muestras en los estudios sanitarios. OMS, Ginebra,1991, pág. 7.

28. Errores αy β

29. Errores α y β Potencia: poder de una prueba para detectar hipótesis nulas falsas Potencia = 1 - β