Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud
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Seminario Nº 5 Diseño Metodológico : Ámbito Geográfico. Población y Muestra. Tabulación y Análisis de Datos. Universidad Nacional Mayor de San Marcos Doctorado en Ciencias de la Salud. Mag. Ivonne Bernuí Leo. 01-08-2009. Ámbito Geográfico. Ámbito Geográfico.

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Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

Seminario Nº 5

Diseño Metodológico:

Ámbito Geográfico. Población y Muestra. Tabulación y Análisis de Datos

Universidad Nacional Mayor de San MarcosDoctorado en Ciencias de la Salud

Mag. Ivonne Bernuí Leo

01-08-2009


Mbito geogr fico

Ámbito Geográfico


Mbito geogr fico1

Ámbito Geográfico

  • Delimitación espacial del proyecto de investigación.

  • Descripción del área de estudio donde recogerán los datos.

  • Es importante delimitar el área a investigar: una ciudad, una calle, un país.

  • Como regla general puede decirse que la descripción del área de estudio, debe contener todos los aspectos que la diferencian de otras áreas y que puedan ser de importancia al realizar la investigación y al interpretar los hallazgos.

Pineda EB, de Alvarado EL. Metodología de la Investigación. 3ª edición. Serie Paltex Nº 47. Organización Panamericana de la Salud. 2008. pp. 172-3.


Mbito geogr fico2

Ámbito Geográfico

  • Lugar (país, zona geográfica, área urbana o rural).

  • Ubicación (delimitación geográfica).

  • Tamaño (población, tamaño de la institución).

  • Institución (hospital, centro de salud, escuela, entre otros).

Pineda EB, de Alvarado EL. Metodología de la Investigación. 3ª edición. Serie Paltex Nº 47. Organización Panamericana de la Salud. 2008. pp. 172-3.


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

Población y Muestra cuantitativa


Poblaci n

Población

  • Conjunto de individuos que guardan similitud entre sí en los aspectos que son relevantes para los objetivos de la investigación.

  • Por limitaciones económicos y de tiempo;

    • Falta de recurso humano calificado para realizar las observaciones o para obtener las mediciones necesarias y

    • Dificultades geográficas y logísticas.

Ardila J, Rodríguez MN, Gil F. Capítulo 8: Población y Muestreo. En Ruiz AM, Morillo LE. Epidemiología Clínica. Editorial Médica Panamericana. Bogotá. Colombia. 2004.


Muestra

MUESTRA

  • Sub-conjunto de la población, que permite inferir, estimar o extrapolar los resultados de la observación a la población.

  • Consecuencias de no tener el tamaño adecuado:

    • Por defecto no podremos ser precisos al estimar los parámetros y además no encontraremos diferencias significativas cuando en la realidad sí existen.

    • Por exceso, podríamos estudiar un número innecesario de pacientes.

Ardila J, Rodríguez MN, Gil F. Capítulo 8: Población y Muestreo. En Ruiz AM, Morillo LE. Epidemiología Clínica. Editorial Médica Panamericana. Bogotá. Colombia. 2004.


Calculo del tama o de muestra

Calculo del tamaño de Muestra


Criterios

Criterios

  • Criterio: recursos disponibles (máximo tamaño posible); plan de análisis (mínimo tamaño deseable).

  • Tamaño absoluto: N=100, n=30 (30%), pero si N=50000 y n=500 (1%)

  • Muestra grande no necesariamente representativa.

  • > variabilidad > tamaño.

  • Si se planean comparaciones de grupos, asegurarse de 20 – 30 unidades por casilleros.


Tama o de la muestra

TAMAÑO DE LA MUESTRA

  • Existen varias fórmulas para determinar el tamaño de la muestra.

  • Dos más comunes:

    • Variable principal es una proporción.

    • Variable principal es un promedio.

  • Debemos conocer ciertas características de población ANTES de empezar el estudio.


F rmula para proporciones

n = N z2 p q / d2 (N-1) + z2 p q

Fórmula para Proporciones

n = Tamaño de muestra

N = población

z = nivel de confianza

p = proporción estimada de la población

q = 1 – p

d = Precisión ó error máximo permisible

Wayne, D. Bioestadística. Trad. 5ª ed. Ingles. Pag. 206


Tama o de muestra proporciones

Tamaño de Muestra: Proporciones

Universo : Niños < 6 años. PPJJ “Chavín Huantar” .VES

Variable Principal: Prevalencia Retardo Crecimiento

n = 360 * (1.96)2 * 0.38 * 0.62 2

(0.05)2 (360-1) + (1.96)2 * 0.38 * 0.62

n = 182 niños

N = 360

z = 95% (1.96)

p , prevalencia de Ret. Crec. = 38%

q , prevalencia niños crec. Normal = 62%

d = 5%


F rmula para medias

Fórmula para Medias

n = N z2s2 / d2 (N-1) + z2 s2

n = Tamaño de muestra

N = Población

z = nivel de confianza

s2 = Varianza poblacional

d = Precisión ó error máximo permisible

Wayne, D. Bioestadística. Trad. 5ª ed. Ingles. Pag. 203


Tama o de muestra media

Tamaño de Muestra: Media

Universo : Mujeres Socias de Comedores. Distrito Surco

Variable Principal: Promedio de Consumo de Energía

n = 608 * (1.96)2 * 625 = 144

100 * 607+ (1.96)2 * 625

n = Tamaño de muestra

N = 608

z = 95% (1.96)

s2 = 625

d = 10

Wayne, D. Bioestadística. Trad. 5ª ed. Ingles. Pag. 203


F rmula para comparar proporciones

Fórmula para Comparar Proporciones

n =  Z *2p(1- p) + Z * p1(1- p1)+p2(1- p2) 2

(p1-p2)2

n = sujetos necesarios en cada uno de las muestras

Z  = Valor Z correspondiente al riesgo deseado

Z b = Valor Z correspondiente al riesgo deseado

p1 = Valor de la proporción en el grupo de control

p2 = Valor de la proporción en el grupo de tratamiento.

p = Media de las dos proporciones p1 y p2.

Pita S. Determinación del tamaño muestral serie [Metodología de la investigación]. Fisterra.com [Portal de internet]. 2001[último acceso 2009 junio 30]. Disponible http://www.fisterra.com/mbe/investiga/9muestras/9muestras.asp.


F rmula para comparar medias

Fórmula para Comparar Medias

n = 2 ( Z + Z)2 *S2

d2

n = Tamaño de muestra

Z = Valor Z correspondiente al riesgo deseado

Z = Valor Z correspondiente al riesgo deseado

s2 = Varianza poblacional

d = Precisión ó error máximo permisible

Pita S. Determinación del tamaño muestral serie [Metodología de la investigación]. Fisterra.com [Portal de internet]. 2001[último acceso 2009 junio 30]. Disponible http://www.fisterra.com/mbe/investiga/9muestras/9muestras.asp.


T ama o muestral ajustado a las p rdidas

Tamaño muestral ajustado a las pérdidas

  • Posibles pérdidas por pérdida de información, abandono, no respuesta

  • Por lo que se debe incrementar el tamaño muestral respecto a dichas pérdidas.

  • El tamaño muestral ajustado a las pérdidas se puede calcular:

  • Muestra ajustada a las pérdidas = n (1 / 1–R)

    • n = número de sujetos sin pérdidas

    • R = proporción esperada de pérdidas

  • Así por ejemplo si se calculó 48 como tamaño de muestra y se espera tener un 15% de pérdidas el tamaño muestral necesario seria: 48 (1 / 1-0.15) = 56 pacientes en cada grupo.


Tipos de muestreo

Tipos de Muestreo


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

Tipo de muestreo

más importante que

tamaño de muestra

Fuente:


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

UNIVERSO =

15 personas

Cuatro Muestras Diferentes de

2, 3, 5, 10 personas

2

6

12

18

30

20

10

8

22

14

26

24

16

4

Media Poblacional= 16 naranjas ⁄ mes


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

TIPOS DE MUESTREO

PROBABILISTICO

NO PROBABI-

LISTICO

Estrati-

ficado

Aleatorio

Simple

Por cuotas

Por conve-

niencia

Sistemático

Deliberado

Conglo-

merado

Fuente:


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

Cuenta con un Marco Muestral

Probabilístico

TODOS

elementos universo

misma probabilidad

de ser seleccionados


Muestreo sistem tico

Muestreo sistemático

Se basa en aplicar una regla sistemática simple, como elegir uno de cada ‘n’ individuos.


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

POBLACION


Estratificado por un factor

Estratificado por un Factor


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

Estratificado por 2 factores


Muestreo aleatorio estratificado

Ejemplo: Listado de 2000 personas con HTA, y se necesitan 250 personas. Se conoce que la HTA varía en función del sexo y presencia de obesidad.

Modificación del MAS, para que la muestra presente misma distribución que la población en relación a determinadas variables.

Estimaciones más precisas.

Población se divide en estratos en función de las categorías de la (s) variable (s).

Se forman sub-grupos que son mutuamente excluyentes.

Requiere:

Conocer en población distribución de las variables de estratificación.

Marco Muestral

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

Población

Muestra


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

Por conglomerados


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

Ejemplo: Evaluación Antropométrica en Escolares

de Lima Metropolitana

Muestreo por etapas:

UGEL (UPM)

Unidad Primaria

Muestreo

Instituciones Educativos

(USM)

U. Secundaria

Muestreo

AULAS(UTM)

U. Terciaria

Muestreo

ESCOLARES

Unidad de Análisis


Estructura t pica de un dise o muestral de hogares

Estructura típica de un diseño muestral de hogares


Muestro no probabil stico por conveniencia

Muestro No probabilístico, por conveniencia

Elección de los elementos depende de las causas relacionadas con las características de la investigación.

se desconoce la probabilidad de elección de cada unidad o elemento del universo No se puede estimar el error muestral, no se pueden hacer inferencias.


Muestro no probabil stico por conveniencia1

Muestro No probabilístico, por conveniencia

  • Selección depende de características relacionadas con la investigación.

  • Se desconoce la ‘p’ de elección de cada unidad del universo

  • No se puede estimar el error muestral, no se pueden hacer inferencias.

  • Es útil para los estudios piloto.

Pineda EB, de Alvarado EL. Op cit pag. 138-9.


Muestro no probabil stico por conveniencia2

Muestro No probabilístico, por conveniencia

  • Muestreo de casos extremos o inusuales.

  • Muestreo de máxima variabilidad

  • Muestras homogéneas

  • Muestreo de casos típicos

  • Muestreo de informantes clave.

Pineda EB, de Alvarado EL. Op cit pag. 138-9.


Muestreo por avalancha cadena bola de nieve

Muestreo por avalancha / cadena / bola de nieve


Universidad nacional mayor de san marcos doctorado en ciencias de la salud

Compromiso entre lo deseable

y lo viable


Recolecci n datos

Recolección datos

Carolina Blossiers


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