MUESTREO EN SALUD FRANCISCO MARN HERRADA 2009 MUESTREO

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MUESTREO EN SALUD FRANCISCO MARÍN HERRADA 2009

MUESTREO EN SALUD FRANCISCO MARÍN HERRADA 2009

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA ASPECTO CUANTITATIVA CUALITATIVA Importancia del tamaño muestral Factores

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA ASPECTO CUANTITATIVA CUALITATIVA Importancia del tamaño muestral Factores asociados al tamaño muestral Objetivo de la muestra MUU PPOO CCCHHAA CCAAA ESTADÍSTICOS OBJETIVOS PERMITIR INFERENCIAS TIEMPO RECURSOS INFORMACIÓN ABUNDANTE EN PROFUNDIDAD

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA ASPECTO CUANTITATIVA CUALITATIVA Intervención del investigador Replicabili dad

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA ASPECTO CUANTITATIVA CUALITATIVA Intervención del investigador Replicabili dad NUNCA DECIDE LOS ELEMENTOS SIEMPRE FUNDAMEN TAL DUDOSA

TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO Óptimo en investigación cuantitativa No aplicable en investigación cualitativa NO

TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO Óptimo en investigación cuantitativa No aplicable en investigación cualitativa NO PROBABILÍSTICO Óptimo en investigación cualitativa Pésimo en investigación cuantitativa

DISEÑOS MUESTRALES Son formas o modelos de obtención y análisis de muestras Generalmente incluyen

DISEÑOS MUESTRALES Son formas o modelos de obtención y análisis de muestras Generalmente incluyen los siguientes aspectos: DEFINICIÓN DE LA POBLACIÓN DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL (CASO PROBABILÍSTICO) FORMA DE SELECCIONAR LA MUESTRA PROCEDIMIENTOS DE INFERENCIA (CASO PROBABILÍSTICO)

MUESTREO PROBABILÍSTICO

MUESTREO PROBABILÍSTICO

Una población hipotética está constituida por cuatro personas: A, B, C y D. La

Una población hipotética está constituida por cuatro personas: A, B, C y D. La variable de interés será la edad. Supongamos que las edades son: 4, 5, 6 y 7 respectivamente Seleccionemos todas las muestras posibles de tamaño n = 2 y calculemos la media aritmética de cada una de ellas.

Nº MUESTRA EDAD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Nº MUESTRA EDAD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD 44 45 46 47 54 55 56 57 64 65 66 67 74 75 76 77 PROME DIO 4, 0 4, 5 5, 0 5, 5 6, 0 6, 5 5, 5 6, 0 6, 5 7, 0

Promedio (Xi) 4, 0 4, 5 5, 0 5, 5 6, 0 6, 5

Promedio (Xi) 4, 0 4, 5 5, 0 5, 5 6, 0 6, 5 7, 0 TOTAL Nº de muestras (fi) 1 2 3 4 3 2 1 16

Sesgo (no medible Error de muestreo Reducible) Error estándar (medible, disminuible, variabilidad, azar)

Sesgo (no medible Error de muestreo Reducible) Error estándar (medible, disminuible, variabilidad, azar)

DISEÑOS MUESTRALES PROBABILÍSTICOS EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA MUESTREO ALEATORIO SIMPLE MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO MUESTREO SISTEMATICO

DISEÑOS MUESTRALES PROBABILÍSTICOS EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA MUESTREO ALEATORIO SIMPLE MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO MUESTREO SISTEMATICO MUESTREO DE CONGLOMERADOS DISEÑOS COMPLEJOS

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE 3 2 1 4 5 8 12 13 11 10 9

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE 3 2 1 4 5 8 12 13 11 10 9 24 15 16 17 18 14 6 7 23 22 21 26 25 28 27 20 19 32 31 30 33 34 29

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (n=6) 1 3 2 5 6 7 8 4 12 11

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (n=6) 1 3 2 5 6 7 8 4 12 11 10 9 13 24 15 16 17 1 8 23 22 21 14 26 25 28 27 20 19 31 30 32 33 34 29

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO (n=9) 3 2 1 4 12 13 11 17 5 15

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO (n=9) 3 2 1 4 12 13 11 17 5 15 6 7 14 8 10 32 19 30 24 31 25 35 34 33 20 21 9 18 16 22 23 26 36 29 37 27 28

MUESTREO DE CONGLOMERADOS

MUESTREO DE CONGLOMERADOS

MUESTREO DE CONGLOMERADOS

MUESTREO DE CONGLOMERADOS

MUESTREO SISTEMATICO

MUESTREO SISTEMATICO

CRITERIOS PARA CALCULAR EL TAMAÑO MUESTRAL (n) 1. - Consideraciones técnicas de la muestra:

CRITERIOS PARA CALCULAR EL TAMAÑO MUESTRAL (n) 1. - Consideraciones técnicas de la muestra: nivel de confianza, precisión, varianza y diseño muestral (entre otros). Fórmulas, EPI INFO EPIDAT 2. - Considerando que la frecuencia de cada categoría de la variable de interés, debe ser superior a cierto valor. 3. - Considerando que en tablas de asociación no debe haber casillas con frecuencia esperada inferior a cinco.

FACTORES NO ESTADÍSTICOS ASOCIADOS AL TAMAÑO MUESTRAL • OBJETIVOS DEL ESTUDIO • RECURSOS DISPONIBLES

FACTORES NO ESTADÍSTICOS ASOCIADOS AL TAMAÑO MUESTRAL • OBJETIVOS DEL ESTUDIO • RECURSOS DISPONIBLES • TAMAÑO DE LA POBLACIÓN

FACTORES ESTADÍSTICOS ASOCIADOS AL TAMAÑO MUESTRAL DISEÑO MUESTRAL • NIVEL DE CONFIANZA (lo fija

FACTORES ESTADÍSTICOS ASOCIADOS AL TAMAÑO MUESTRAL DISEÑO MUESTRAL • NIVEL DE CONFIANZA (lo fija el investigador entre 90 y 99 %) • PRECISIÓN (la fija el investigador entre 1 o/oo y 5 o/o) • VARIANZA: depende de los datos

RELACION ENTRE TAMAÑO MUESTRAL (n) Y TAMAÑO POBLACIONAL (N) NIVEL DE CONFIANZA 95 %

RELACION ENTRE TAMAÑO MUESTRAL (n) Y TAMAÑO POBLACIONAL (N) NIVEL DE CONFIANZA 95 % PRECISIÓN VARIANZA 5% 0, 10 VARIABLE CUALITATIVA

POBLACION 50 100 1. 000 100. 000 10. 000 MUESTRA 38 62 138 158

POBLACION 50 100 1. 000 100. 000 10. 000 MUESTRA 38 62 138 158 160 160

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA FRANCISCO MARÍN HERRADA 2009

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA FRANCISCO MARÍN HERRADA 2009

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA CARÁCTERÍSTICAS INTENCIONADO Y RAZONADO Las unidades se eligen para obtener

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA CARÁCTERÍSTICAS INTENCIONADO Y RAZONADO Las unidades se eligen para obtener representatividad del discurso, de los significados ACUMULATIVO Y SECUENCIAL Con el fin de lograr la saturación de la información necesaria para lograr los objetivos FLEXIBLE Y REFLEXIVO Las decisiones respecto a la muestra se van cambiando de acuerdo a los hallazgos

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA TAMAÑO MUESTRAL CONVENIENCIA PERTINENCIA SUFICIENCIA Se trata de lograr información

MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA TAMAÑO MUESTRAL CONVENIENCIA PERTINENCIA SUFICIENCIA Se trata de lograr información de la mejor calidad dentro de los factible Se logra con la saturación, es decir, cuando la información se repite, es redundante y no aporta aspectos nuevos