el estudio censal y muestral

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO

FES ZARAGOZA

MEDICO CIRUJANO

EPIDEMIOLOGÍA

GPO: 1107

SEMANA 7ESTUDIO CENSAL Y MUESTRA

ESTUDIO CENSAL Y MUESTRAL

• POBLACIÓN: SE DEFINE COMO LA TOTALIDAD DEL FENÓMENO A ESTUDIAR DONDE LAS UNIDADES DE POBLACIÓN POSEE UNA CARACTERÍSTICA COMÚN LA CUAL SE ESTUDIA Y DA ORIGEN A LOS DATOS DE LA INVESTIGACIÓN.

Tamayo y Tamayo, 1997. p.114

CONJUNTO FINITO O INFINITO DE ELEMENTOS CON CARACTERÍSTICAS COMUNES, PARA LOS CUALES SERÁN EXTENSIVAS LAS CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN. ESTA QUEDA LIMITADA POR EL PROBLEMA Y POR LOS OBJETIVOS DEL ESTUDIO.

POBLACIÓN FINITA

ES AQUELLA CUYO ELEMENTO EN SU TOTALIDAD SON IDENTIFICABLES POR EL INVESTIGADOR

POBLACIÓN INFINITA

ES AQUELLA CUYOS ELEMENTOS ES IMPOSIBLE TENER UN REGISTRO IDENTIFICABLE.

Arias, 2006. p. 81

• CONJUNTO DE ACTIVIDADES ENCAMINADAS A OBTENER, REUNIR, CAPTURAR, VALIDAR, ANALIZAR Y DIVULGAR DATOS RELATIVOS A INFORMACIÓN SOCIODEMOGRÁFICA.

• CARACTERISTICAS:• COBERTURA GEOGRÁFICA.- DEBE ABARCAR EL 100% DE

LA POBLACIÓN.

• Vallejo Angel Alfredo. Procesamiento informático de los censos: XI Censo de Población y Vivienda 1990

• SIMULTANEIDAD.- DEBE ESTAR REFERIDA A UN DETERMINADO MOMENTO.

• PERIODICIDAD.- REALIZARSE CADA CIERTO TIEMPO, POR EJEMPLO, CADA DIEZ AÑOS.

• TIPO DE VIVIENDA• CARACTERÍSTICAS DE LA VIVIENDA• NÚMERO DE HABITANTES EN LA VIVIENDA• CARACTERÍSTICAS EDUCATIVAS• CARACTERÍSTICAS ECONÓMICAS

ACTIVIDADES DE UN CENSO

• 1. PLAN DE TRABAJO.

• 2. DISEÑO DEL CUESTIONARIO

• 3. ELABORACIÓN DE LA CARTOGRAFÍA

• 4. LEVANTAMIENTO DE LA INFORMACIÓN

• 5. PROCESAMIENTO

• 6. ANÁLISIS DE RESULTADOS

• 7. PUBLICACIÓN

• 8. EVALUACIÓN

• 9. DOCUMENTACIÓN

MUESTRAGRUPO DE INDIVIDUOS QUE SE TOMA DE LA POBLACIÓN, PARA ESTUDIAR UN FENÓMENO ESTADÍSTICO.DEBE SER UNA REPRESENTACIÓN ADECUADA DE LOS RASGOS ESENCIALES DE DICHA POBLACIÓN QUE SON IMPORTANTES PARA LA INVESTIGACIÓN. PARA QUE UNA MUESTRA SEA ÚTIL, DEBE DE REFLEJAR LAS SIMILITUDES Y DIFERENCIAS ENCONTRADAS EN LA POBLACIÓN.

Tamayo, T. Y Tamayo, M,1997, p.38

• EL MUESTREO ES UNA HERRAMIENTA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA, CUYA FUNCIÓN BÁSICA ES DETERMINAR QUE PARTE DE UNA POBLACIÓN DEBE EXAMINARSE, CON LA FINALIDAD DE HACER INFERENCIAS SOBRE DICHA POBLACIÓN.

Tamayo, T. Y Tamayo, M,1997

VENTAJAS Y LIMITACIONES• VENTAJAS:

• COSTO REDUCIDO

• MAYOR RAPIDEZ

• MAYOR EXACTITUD

• LIMITACIONES:

• NO SE DEBE EMPLEAR EL MUESTREO EN POBLACIONES MUY REDUCIDAS

UNIVERSO, POBLACIÓN Y

MUESTRA

UNIVERSO

LA GENERALIDAD DE UN ESPACIO A ESTUDIAR

UNIVERSO DE INVESTIGACIÓN

TÉRMINO ESTADÍSTICO

Samperi, R. Metodología de la investigación. 5a ed. McGraw-Hill. México, D.F. 2010. pp. 150-160

Cochran W. Técnicas de muestreo. Compañía Editorial Continental, S.A. México, DF. Pp. 140-147

• UNIDAD MÁS GRANDE• CONJUNTO DE POBLACIONES

> Totalidad de elementos o características que conforman el ámbito de un estudio o investigación. (Localidades de Nezahualcóyotl)

Google imágenes: https://www.google.com.mx/search?q=nezahualcoyotl+municipio&biw=1920&bih=955&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwjU1dTirofLAhWJKWMKHV5ZANsQ_AUIBigB#imgrc=JL5y4z3nxB2upM%3A

POBLACIÓN“CONJUNTO DE ELEMENTOS QUE CONTIENE LAS

CARACTERÍSTICAS QUE NOS INTERESAN PARA UN ESTUDIO CONCRETO”

DIFÍCIL DE ESTUDIAR EN SU TOTALIDAD

*Colonia La Perla

Google maps: https://www.google.com.mx/maps/place/La+Perla,+Nezahualc%C3%B3yotl,+M%C3%A9x./@19.3848592,-98.9944736,16z/data=!4m2!3m1!1s0x85d1e2ddaf3f872f:0x7f7e4b2c5108a91c

MUESTRA

“UNA PARTE REPRESENTATIVA DE UNA POBLACIÓN”

DEBE REPRODUCIR LO MEJOR POSIBLE LAS CARACTERÍSTICAS DE LA

POBLACIÓN

Google maps: https://www.google.com.mx/maps/place/La+Perla,+Nezahualc%C3%B3yotl,+M%C3%A9x./@19.3848592,-98.9944736,16z/data=!4m2!3m1!1s0x85d1e2ddaf3f872f:0x7f7e4b2c5108a91c

Google imágenes: https://www.google.com.mx/search?q=nezahualcoyotl+municipio&biw=1920&bih=955&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwjU1dTirofLAhWJKWMKHV5ZANsQ_AUIBigB#tbm=isch&q=universo+poblacion+y+muestra&imgrc=znG80gI_4oKTHM%3A

POBLACION FINITA E INFINITA

POBLACIONES FINITAS E INFINITAS

Población finita

Scheaffer, Richard L.; William Mendenhall, Liman Ott. Elementos de muestreo: Interamericana, México, 1987

EJEMPLOS DE POBLACIONES FINITAS :La población que comprende todas las piezas producidas en un día determinado en una fabrica.

Las unidades de la población pueden ser pacientes, hospitales, alumnos, médicos, objetos, etc.

Todos los médicos matriculados en el estado.

Población infinita

ELEMPLOS DE POBLACIONES INFINITAS:

La población que consta de todos los resultados posibles (cara o cruz) en lanzamientos sucesivos en una moneda.

Si estudiamos pacientes hipertensos y medimos su tensión arterial, estas mediciones se pueden repetir cuantas veces se quieraLa fabricación de una pieza en un proceso industrial o la realización de un experimento agrícola ejemplos en los cuales el evento puede repetirse indefinidamente bajo las mismas condiciones.

MARCO MUESTRAL POR CUOTA

• SE VE COMO UNA ALTERNATIVA DEL MUESTREO PROBABILÍSTICO

• SE SELECCIONA UNA MUESTRA REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN ESTABLECIENDO PROPORCIONES DE LOS DIFERENTES SEGMENTOS QUE LA COMPONEN.

MARCO MUESTRAL POR CUOTA

• LA TÉCNICA CONSISTE EN DETERMINAR, AL SELECCIONAR LA MUESTRA, QUE SE DEBE CUBRIR DE CADA GRUPO DE LA POBLACIÓN.

• EL SUPUESTO BÁSICO ES QUE CON LA CONJUNCIÓN DE TODAS LAS CUOTAS SE OBTIENE UNA IMAGEN DE LA TOTALIDAD.

INFERENCIA

ESTADÍSTICA

• ES DE GRAN UTILIDAD, YA QUE A PARTIR DEL ESTUDIO DE UNA MUESTRA SELECCIONADA ES POSIBLE LLEGAR A

CONCLUSIONES RESPECTO A LA POBLACIÓN DE DONDE PROVIENE LA MUESTRA.

Romero Antonio, Moreno Laura, García Guadalupe, Epidemiologia y estadística en salud publica, editorial Mc Graw Hill, México , 2003, pp 239-247

AYUDA A CONOCER LAS CONDICIONES DE SALUD A NIVEL PROFESIONAL

ES ÚTIL PARA LA TOMA DE DECISIONES EN EL CAMPO CLÍNICO-ADMINISTRATIVO O DE POLÍTICAS DE SALUD

LA MUESTRA DEBE SER REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN QUE SE DESEA CONOCER

Hernández aguado Ildefonso, Manual de epidemiologia y salud publica, Medica panamericana, Buenos aires, 2005, pp 27-31

SE LOGRA A TRAVÉS DE:

A) ESTIMACIÓN PUNTUAL O DE INTERVALOS

B) PRUEBAS DE HIPÓTESIS

Estimación puntual se obtiene un único valor aproximado de parámetro poblacional

Nivel de confianza 1-aQue se fija en 95%

INTERVALO DE CONFIANZA

EL GRADO DE CONFIANZA SE INDICA: 1-A %

SE FIJA EN 95%CORRESPONDIENTE A UN VALOR DE A= 0.05

CUANTO MAS NIVEL DE CONFIANZA SE DESEE MENOR SERÁ EL VALOR DE A Y MAS ELEVADO EL NUMERO NECESARIO DE SUJETOS

• LA FORMULA GENERAL PARA CALCULAR INTERVALOS DE CONFIANZA:

• ESTIMADOR PUNTUAL +-(COEFICIENTE DE CONFIABILIDAD) X ERROR ESTÁNDAR

• SI SE ELIGEN 100 MUESTRAS ALEATORIAS, SE CALCULA EL IC95%

95= VERDADERO PARÁMETRO5= NO LO TENDRÁN

Otra forma de llegar a las misma conclusiones que el IC

2 tipos de hipótesis

De investigación: suposición que motiva el estudio y que esta sustentada en la experiencia

PRUEBA DE HIPOTESIS

Descriptivas: Describe alguna característica en la población a partir de un valor de las variables

De correlación:Se establecen asociaciones, predicciones o explicaciones no causales

Diferenciales:Direccionales: plantean magnitud de la diferencia entre grupos en una dirección No direccionales: entre variables sin especificar magnitud o dirección de la diferencia

Causalidad: Se establece un sentido de relación causa-efecto

HIPÓTESIS DE INVETIGACION

HIPÓTESIS NULA HO

SUSTENTA QUE LAS 2 MUESTRAS A COMPARAR HAN SIDO EXTRAÍDAS DE LA MISMA POBLACIÓN

ASUME LA IGUALDAD DE LOS PARÁMETROS DE AMBAS POBLACIONES

LOS VALORES ENCONTRADOS EN ELLAS SON IGUALES=EQUIVALENTES

SI HAY DIFERENCIA SE CONSIDERA COMO UN HECHO CASUAL RESULTADO DEL ERROR DE MUESTREO

NO REPRESENTA UNA DIFERENCIA REAL

SE REPRESENTA: “LA MEDIDA DE LA POBLACIÓN 1 ES IGUAL A LA MEDIDA DE LA POBLACIÓN 2”

Μ1=Μ2

ES UNA AFIRMACIÓN CONTRARIA A LA HO

VA EN EL SENTIDO LÓGICO QUE BUSCA EL INVESTIGADOR

PRETENDE ESTABLECER UNA DIFERENCIA EN LA COMPARACIÓN DE 2 MUESTRAS

“LA MEDIDA DE LA POBLACIÓN 1 ES DIFERENTE A LA MEDIDA DE LA POBLACIÓN 2”

Μ1‡Μ2

HIPOTESIS ALTERNA H1

ERROR TIPO I O ERROR A: ES EL ERROR QUE SE COMETE CUANDO SE RECHAZA HO

QUE ES VERDADERAERROR TIPO II O ERRO B: LA ACEPTACIÓN DE LA HIPÓTESIS NULA CUANDO ESTA ES

FALSA PODER ESTADÍSTICO DE LA PRUEBA (1-B): PROBABILIDAD DE RECHAZAR LA HIPÓTESIS NULA HO

CUANDO EFECTIVAMENTE EXISTE UNA ASOCIACIÓN O DIFERENCIA DE LA POBLACIÓN

TIPOS DE ERROR

TAMAÑO

MUESTRAL.

• TAMAÑO MUESTRAL.

Número de sujetos que componen la muestra extraída de una población necesarios.

Datos representativos de la población.

Laura Moreno Altamirano, “Epidemiología Clínica”, Mc Graw Hill, tercera edición, México, 2013.

El tamaño muestral de estar basada en lo siguiente:

TAMAÑO MUESTR

Variabilidad de la característica o fenómeno de

interés que se pretende estudiar.

Margen de certeza que se desea obtener

en la estimación

Precisión que se desea

alcanzar en los resultados.

INFERENCIA.

INFERENCIA. • LA INFERENCIA ES LA CAPACIDAD DE ESTABLECER

CONCLUSIONES QUE NO ESTÁN EXPRESADAS DE FORMA EXPLÍCITA, BIEN SEA EN ESCRITOS O EN CUALQUIER FORMA DE COMUNICACIÓN.

• Kahl Martin Colimon

• Proceso de aplicar las conclusiones tomadas del estudio de una muestra al universo o a la población de referencias.”

Kahl- Martin. Fundamentos de epidemiologia. Editorial DIAZ DE SANTOS. Edición 2. Colombia. 1990.

• CONDICIONES PARA LA INFERENCIA • UNA INFERENCIA CORRECTA IMPLICA:

• * QUE LAS CONCLUSIONES DERIVADAS DEL ESTUDIO REALIZADO SOBRE LA MUESTRA SEAN VALIDAS.

• * QUE DICHA MUESTRA SEA REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN DE REFERENCIA

• EL USO DE LA METODOLOGÍA EPIDEMIOLÓGICA EN FORMA INADECUADA INFLUYE NEGATIVAMENTE SOBRE LOS RESULTADOS O LAS CONCLUSIONES QUE SE SACAN.

Kahl- Martin. Fundamentos de epidemiologia. Editorial DIAZ DE SANTOS. Edición 2. Colombia. 1990.

SESGO MUESTRAL

El sesgo es la diferencia sistemática entre las características de los miembros de la muestra y la población de la que se obtuvo.

Por definición, el sesgo significa que el promedio de la diferencia entre el valor observado y el real es distinto de 0 y puede tener una correlación distinto de 0 con el valor original, es decir suele ser mayor o menor de acuerdo con el valor de x.

Los sesgos se introducen de manera deliberada o por accidente.

Moreno Altamirano Laura, Epidemiología clínica, Tercera Edición, Editorial Mc Graw Hill, México, 2013

El sesgo puede ocurrir en cualquier parte del proceso de inferencia:

• Al seleccionar las referencias

• En el diseño de estudio • La selección de los sujetos de investigación

• En la aplicación de la maniobra accidental

• Por confusión

• En el análisis e interpretación de los datos

Tiene como consecuencia que conduce a

resultados sistemáticamente apartados de

la realidad

su efecto suele ser irreductible y no siempre es posible medirlo.

invalida las conclusiones de

un estudio

Puede evitarse con un diseño apropiado del

estudio de investigación y con atención a

los detalles técnicos de la

medición.

Tipos de sesgo:

Sesgo de selección

• se define como una distorsión en el efecto observado (la razón de momios o el riesgo relativo)•ocasionada por los procedimientos para reclutar o seleccionar a los sujetos de estudio

Sesgo de información

•se refiere al sesgo de medición•cuando los resultados del proceso arrojan valores que son sistemáticamente diferentes del valor real.

Sesgo de confusión

•se dice que ocurrió sesgo de confusión cuando se mezclan los efectos de la variable de exposición con una variable extraña y con los del resultado.

• SESGO DE SELECCIÓN:

ERROR SISTEMÁTICO QUE SURGE DE LOS PROCEDIMIENTOS UTILIZADOS PARA SELECCIONAR A LOS

INDIVIDUOS DEL ESTUDIO Y DE LOS FACTORES QUE INFLUYEN EN LA PARTICIPACIÓN DE DICHO ESTUDIO

Surge cuando la variable de

resultado influye

diferencialmente

La relación entre

exposición y la enfermedad es diferente en los que participan en el estudio

que en el resto de la población

Frecuente en los estudios de

casos y controles

Se debe prevenir en el diseño, tratar de minimizar las perdidas

SESGO DE CLASIFICACION ERRÓNEA

En un estudio epidemiológico Se examinan, formulan preguntas y se clasifican con respecto a la exposición y a

la enfermedad.Los métodos de clasificación no son perfectos hay un % de individuos mal

clasificadosOcurre cuando los individuos expuestos se

les clasifica incorrectamente como no expuestos o viceversa

(exposición)

(ENFERMEDAD)OCURRE CUANDO LOS INDIVIDUOS ENFERMOS SE LES

CLASIFICA INCORRECTAMENTE COMO NO ENFERMOS O VICEVERSA.

AMBAS DEPENDERÁN DE LA SENSIBILIDAD Y DE LA ESPECIFICIDAD DE LOS INSTRUMENTOS DESTINADOS A

RECOGER LA EXPOSICIÓN Y DE LAS PRUEBAS ORIENTADAS AL DIAGNOSTICO DE LA ENFERMEDAD.

ERROR QUE SE PRODUCE EN LA ESTIMACIÓN DE LA MEDIDA DE ASOCIACIÓN COMO CONSECUENCIA DE LA MEZCLA DEL EFECTO DE LA EXPOSICIÓN CON EL DE

OTRA VARIABLE.

SESGO DE CONFUSION

• PARA QUE UNA VARIABLE PRODUZCA CONFUSIÓN DEBE:

DEBE SER UN FACTOR DE RIESGO PARA LA ENFERMEDAD DEBE ESTAR ASOCIADO CON LA EXPOSICIÓN NO DEBE SER UN PASO INTERMEDIO ENTRE LA

EXPOSICIÓN Y LA ENFERMEDAD

ESTE SESGO LLEVA A SOBRESTIMAR LA VERDADERA ASOCIACIÓN ENTRE LA EXPOSICIÓN Y LA ENFERMEDAD,

A SI COMO SUBESTIMARLA DEPENDIENDO DE SI LA VARIABLE DE CONFUSIÓN ES MAS O MENOS FRECUENTE

EN LOS EXPUESTOS QUE EN LOS NO EXPUESTOS.

TECNICAS DE

MUESTREO

• CUANDO ELEGIMOS INDIVIDUO DE UNA POBLACIÓN DE ESTUDIO PARA FORMAR MUESTRAS PODEMOS ENCONTRARNOS EN LAS SIGUIENTES SITUACIONES:

• MUESTREOS PROBABILÍSTICOS• CONOCEMOS LA PROBABILIDAD DE QUE UN INDIVIDUO

SEA ELEGIDO PARA LA MUESTRA.• MUESTREOS NO PROBABILÍSTICOS

• NO SE CONOCE LA PROBABILIDAD.• SON MUESTREOS QUE SEGURAMENTE ESCONDEN

SESGOS.• EN PRINCIPIO NO SE PUEDEN EXTRAPOLAR LOS

RESULTADOS A LA POBLACIÓN.• A PESAR DE ELLO UNA BUENA PARTE DE LOS ESTUDIOS QUE

SE PUBLICAN USAN ESTA TÉCNICA. Bioestadística. U. Málaga.

TÉCNICAS DE MUESTREO

MUESTREO PROBABILISTICO

SIMPLE

Los individuos tienen la misma posibilidad de ser seleccionados

Casal, J, Mateu, E. Tipos de muestreo. Rev Epidem Med Prev. 2003;0(1): 3-7.

Se deben utiliza

Cuando la población tiene las mismas características

No se deben utiliza

La población es muy grande y con diferentes características entre los individuos.

Muestreo Probabilístico SimpleCon reposición

El elemento seleccionado vuelve ser incluido en la población.

Sin reposiciónEl elemento seleccionado queda descartado.

MUESTREOPROBABILISTI

CO SISTEMÁTICO

Punto de arranque aleatorio (N/n).

Valor “i”

Selección del siguiente elemento a una distancia “k” del punto de arranque

Se establece la siguiente sucesión a partir del primer

elemento “i”

i+k, i+2k, i+3k, ….i+(n-

Vivanco Manuel, Muestreo Estadístico Diseño y aplicaciones, 2005, Primera edición, Santiago de Chile, pp. 171,172

1,000/100 = 10 1 elemento entre 1 y 10

5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75,

85 y 95

N/nTomamo

s el element

i+k, i+2k, i+3k,

….i+(n-1)k.

Por ejemplo

MUESTREO

CONGLOMERAD

• MUESTREO.

• PROCEDIMIENTO PARA SELECCIONAR LA MUESTRA A PARTIR DE LA POBLACIÓN, CON EL OBJETIVO DE ESTUDIAR EN ELLA ALGUNA CARACTERÍSTICA, Y GENERALIZAR LOS RESULTADOS A LA POBLACIÓN DE ORIGEN.

García García Juan José

Forma en que es seleccionada una fracción llamada

muestra de la población que se desea estudiar.

• TÉCNICA QUE APROVECHA LA EXISTENCIA DE GRUPOS O CONGLOMERADOS EN LA POBLACIÓN QUE REPRESENTAN CORRECTAMENTE EL TOTAL DE LA POBLACIÓN EN RELACIÓN A LA CARACTERÍSTICA QUE QUEREMOS MEDIR.

• LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA PUEDE REQUERIR VARIAS ETAPAS. EN CADA UNA DE ELLAS SE REQUIERE DEL RESPECTIVO MARCO MUESTRAL, Y LA SELECCIÓN ALEATORIA DE UNIDADES MUESTRALES.

MUESTREO POR CONGLOMERADOS

El muestreo por conglomerados se puede utilizar en:

Estudios de cobertura nacional: el muestreo puede implicar la selección de una entidad federativa, municipios, rancherías, colonias, barrios, unidades habitacionales, manzanas, viviendas, habitantes.

Estudios observacionales.

Estudios experimentales.

Ventajas Desventajas.

• Esta técnica de muestreo es barata, rápida y fácil.

• El investigador también puede aumentar su tamaño de la muestra con esta técnica. Teniendo en cuenta que el investigador sólo tendrá que tomar la muestra de una serie de áreas o conglomerados, puede seleccionar más sujetos, ya que son más accesibles.

• Técnica es la menos representativa de la población.

• Técnica de muestreo probabilístico con una posibilidad de error de muestreo alto. Esto se produce por los conglomerados limitados incluidos en la muestra, dejando una parte importante de la población sin muestrear.

MUESTREO

PROBABILÍSTICO

ESTRATIFICADO

¿QUÉ ES?

Consiste en dividir toda la población, objeto de estudio en diferentes

subgrupos o estratos diferentes, de manera que un individuo sólo puede

pertenecer a un estrato.

Una vez definidos los estratos, para crear la muestra se seleccionan

individuos empleando una técnica de muestreo cualquiera a cada uno

de los estratos por separado.

Greenberg Raymond S., Epidemiologia Medica, Cuarta Edición, Editorial Manual Moderno, Bogota, 2005. pp. 159-161.

LA DISTRIBUCIÓN DE LA MUESTRA EN FUNCIÓN DE LOS DIFERENTES ESTRATOS SE DENOMINA AFIJACIÓN, Y PUEDE

SER DE DIFERENTES TIPOS:

AFIJACIÓN SIMPLE

A cada estrato le

corresponde igual

número de elementos

muéstrales.

AFIJACIÓN PROPORCION

La distribución se hace de

acuerdo con el peso

(tamaño) de la población

en cada estrato.

AFIJACIÓN SIMPLE

A cada estrato le

corresponde igual número de elementos muéstrales.

Suponemos que hay k estratos de

tamaños N1, N2,…, Nk, de forma que:

En cada estrato se

toman n1, n2,…, nk elementos para

la muestra, de manera que se toman en

total n individuos, es decir:

LOS ESTRATOS SUELEN SER GRUPOS HOMOGÉNEOS DE INDIVIDUOS, QUE A SU VEZ SON HETEROGÉNEOS ENTRE

DIFERENTES GRUPOS.

ES HABITUAL DEFINIR ESTRATOS DE ACUERDO A ALGUNAS VARIABLES CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN COMO:

LA EDAD SEXO, CLASE SOCIAL REGIÓN GEOGRÁFICA.

ESTAS VARIABLES PERMITEN DIVIDIR FÁCILMENTE LA MUESTRA EN GRUPOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES Y CON

BASTANTE FRECUENCIA, PERMITEN DISCRIMINAR COMPORTAMIENTOS DIFERENTES DENTRO DE LA POBLACIÓN.

Ventajas• Estimación final con menos error debido a

variabilidad• Permite estimar valores para cada estrato y

global

Desventajas • Mas complejo, necesario un marco muestral• Puede haber subjetividad en el criterio de

estratificación

• EJEMPLO: SI EN UN ESTUDIO ESPERAMOS ENCONTRAR UN COMPORTAMIENTO MUY DIFERENTE ENTRE HOMBRES Y MUJERES, PUEDE SER CONVENIENTE DEFINIR DOS ESTRATOS, UNO POR CADA SEXO. SI LA SELECCIÓN DE ESTOS ESTRATOS ES CORRECTA

-1 LOS HOMBRES DEBERÍAN COMPORTARSE DE FORMA PARECIDA ENTRE ELLOS.

-2 LAS MUJERES DEBERÍAN COMPORTARSE DE FORMA MUY SIMILAR ENTRE ELLAS

-3 HOMBRES Y MUJERES DEBERÍAN MOSTRAR COMPORTAMIENTOS DIFERENTES ENTRE SÍ.

MUESTREO NO

PROBABILISTICO CASUAL

Es un tipo de muestreo no probabilístico

Utiliza como muestra los

individuos a los que se tiene fácil acceso

El investigador selecciona directa e

intencionadamente los

individuos de la población

Las muestras se integran por voluntarios o

unidades muéstrales que se obtienen en forma casual.

MUESTREO NO PROBABLISTICO CASUAL

Aplicado bajo condiciones correctas, puede dar resultados útiles, pero carece de base teórica y, por tanto, imposibilita el cálculo de su error

Azorín, F. y Sánchez-Crespo J.L., Métodos y Aplicaciones del muestreo, Alianza Universidad Textos, Madrid, 1994

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO POR CONVENIENCIA

(2008)

John W. Creswell

PROCEDIMIENTO DE MUESTREO

CUANTITATIVO

Creswell, J. W. El diseño de investigación: aproximaciones métodos cualitativos, cuantitativos y mixtos. 2ª ed. Sage. Inglaterra. Pp. 143-171

INVESTIGADOR SELECCIONA A LOS PARTICIPANTES

DISPUESTOS Y DISPONIBLES

• TÉCNICA DE MUESTREO MÁS COMÚN

• LA MÁS FÁCIL

• LA MÁS BARATA

• LA QUE MENOS TIEMPO LLEVA

• SUELE UTILIZARSE EN DATOS/ESTUDIOS INICIALES

CARACTERÍSTICAS

DESVENTAJAS

• DIFÍCIL DE GENERALIZAR A LOS PARTICIPANTES

• MENOS REPRESENTATIVA DE UNA POBLACIÓN ESPECÍFICA

• LOS RESULTADOS OBTENIDOS SERÁN SOLO LOS OBTENIDOS DE LA MUESTRA

• MAYOR PROBABILIDAD DE ERROR

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: POR

CUOTAS

• ES MENOS COSTOSO EN COMPARACIÓN CON EL PROBABILÍSTICO

• NO SIRVEN PARA REALIZAR GENERALIZACIONES• LAS UNIDADES SE SELECCIONAN POR CONVENIENCIA

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: POR CUOTAS

• EL INVESTIGADOR UTILIZA EN ESTA SITUACION EL CONOCIMIENTO PREVIO QUE TIENE SOBRE LA POBLACIÓN CON EL FIN DE HACER “MAS REPRESENTATIVA” LA MUESTRA

• SE IDENTIFICAN ESTRATOS RELEVANTES DE LA POBLACIÓN

• SE TIENE EN CUENTA LA PROPORCIÓN DE CADA UNO DE ELLOS

• SE FIJAN <CUOTAS> INDIVIDUOS QUE REÚNEN DETERMINADAS CONDICIONES

CAMPANA DE

GAUSS.

• MODELO QUE SE EMPLEA PARA EL ESTUDIO DE MUCHAS DISTRIBUCIONES EMPÍRICAS Y FUE OBTENIDA POR GAUSS Y LAPLACE AL ESTUDIAR LOS ERRORES DE MEDIDA.

Campana de Gauss

Pérez Romero José Tomás. Estadística. Editorial MAD. Primera edición. España. 2004, pp.386.

En ella coinciden media, mediana y moda

Característi

Pérez Romero José Tomás. Estadística. Editorial MAD. Primera edición. España. 2004, pp.386.

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