UNIVERSIDAD DE NARIÑO FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD TECNOLOGIA EN PROMOCION DE LA SALUD

1. UNIVERSIDAD DE NARIÑOFACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUDTECNOLOGIA EN PROMOCION DE LA SALUD MUESTREO EN ESTUDIOS DESCRIPTIVOS Nancy Guerrero R. nany@udenar.edu.co

2. DEFINICIONES BASICAS MARCO MUESTRAL POBLACION UNIDAD MUESTRAL MUESTRA UNIDAD DE ANÁLISIS MUESTREO UNIDAD DE SELECCION

3. POBLACION O UNIVERSO • Todas y cada una de las posibles observaciones o medidas que se estén considerando. • Población de estudio: Grupo que podemos estudiar • Población finita: Son de tamaño limitado y se conoce. Ej. La estatura de todos los niños en un preescolar • Población infinita: Es demasiado grande y difícil de conocer. Ej. El total de vehículos que llegan a un peaje durante un mes.

4. MUESTRA Población Muestra Permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población

5. POBLACION Y MUESTRA

6. MUESTRA REPRESENTATIVA Aquella que representa adecuadamente la composición de la población, es decir, que las diferentes categorías claves del estudio estén representadas en la muestra. Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población.

7. VENTAJAS DE LA ELECCIÓN DE UNA MUESTRA La población es muy grande y, por tanto, imposible de analizar en su totalidad. Las características de la población varían si el estudio se prolonga demasiado tiempo. La población es suficientemente homogénea respecto a la característica medida, con lo cual resultaría inútil malgastar recursos en un análisis exhaustivo Reducción de costos Rapidez Viabilidad

8. MUESTREO Método estadístico por medio del cual se definen los criterios y técnicas que deben orientar el proceso de recolección u obtención de información Es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de la población o universo debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población

9. MARCO MUESTRAL • Conjunto de listas de todas las unidades de muestreo, estas listas, también pueden ser mapas u otras formas que sirvan de base para determinar las unidades de muestreo. • En un estudio de percepción sobre calidad en los servicios, para seleccionar usuarios de IPSs en municipios, se requiere: • Una lista de municipios, • Una lista de las IPSs de cada municipio, y • Lista de usuarios de cada IPSs. • Las listas son el marco muestraltotal, los elementos que las componen son los elementos muestrales.

10. TERMINOLOGIA • Unidad de muestreo: Elementos disponibles para su selección en alguna etapa del proceso • Unidad de análisis: Objeto o individuo del que hay que obtener la información • Unidad de selección, Unidad de observación

11. ERROR DE MUESTREO • Nos da una noción clara de hasta dónde y con qué probabilidad una estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un censo completo. Un estadístico será más preciso en cuanto su error es más pequeño.

12. NIVEL DE CONFIANZA • Es la probabilidad de que el intervalo construido en torno a un estadístico capte el verdadero valor del parámetroyque la estimación efectuada se ajuste a la realidad.

13. INFERENCIA ESTADISTICA • Es la extensión a la población de los resultados obtenidos de los datos muestrales. La muestra debe ser representativa de la población en lo que se refiere a la característica en estudio, o sea, la distribución de la característica en la muestra debe ser aproximadamente igual a la distribución de la característica en la población

14. PROCESO DE MUESTREO Elementos Unidades muestreo Alcance Tiempo POBLACION MARCO MUESTRAL TAMAÑO DE LA MUESTRA Procedimiento de selección de muestra SELECCIÓN DE LA MUESTRA

15. TAMAÑO DE LA MUESTRA • Zα/2 p.q / e2 • Zα/2: Percentil calculado con la distribución normal, depende del nivel de confiabilidad del estudio • p: Probabilidad de éxito • q: Probabilidad de fracaso • e: Error admisible lo define el investigador • Población finita • n`= n/1+(n-1/N)

16. Cuando elegimos individuo de una población de estudio para formar muestras podemos encontrarnos en las siguientes situaciones: TÉCNICAS DE MUESTREO • Conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido para la muestra. Muestreos probabilistas • No se conoce la probabilidad. • Son muestreos que seguramente esconden sesgos. • En principio no se pueden extrapolar los resultados a la población. Muestreos no probabilistas

17. PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO • No PROBABILISTICO • Conveniencia • Juicio • Prorrateo (cuotas) • Con fines especiales • Bola de nieve • PROBABILISTICO (Probabilidad mayor de 0 y conocida). • M.A.S • SISTEMATICO • ESTRATIFICADO • CONGLOMERADO • AREAS

18. Se caracteriza por que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado MUESTREO PROBABILÍSTICO

19. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE Escoge al azar los miembros del universo hasta completar el tamaño muestral previsto Se enumeran previamente todos los elementos y de acuerdo con una tabla de números aleatorios se van escogiendo El procedimiento puede darse con o sin reemplazos y esta condición afectará posteriormente el análisis POBLACION MAS

20. MUESTREO SISTEMÁTICO Tiene el mismo principio del MAS No requiere tener marco muestral Tiene la desventaja de la periodicidad, es decir, al obtener las unidades o elementos muestrales de manera sistemática, se pueden realizar mediciones que obtienen estimaciones sesgadas Este muestreo es muy representativo si los elementos de la población cercanos entre si se asemejan mas de lo que se parecen a los que quedan distantes

21. En el universo (N) se elige el primer elemento al azar Luego los demás se escogen cada cierto intervalo (k), hasta completar el tamaño muestral (n). El tamaño del intervalo (k) se calcula así: k = N/n

22. MUESTREO SISTEMICO

23. METODO ESTRATIFICADO • Se divide a la población en subpoblaciones o estratos y se selecciona la muestra para cada estrato. La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de diferentes tamaños de muestra para cada estrato • El # de elementos a tomar en cada estrato debe ser proporcional al tamaño del estrato en comparación a la población • Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población

24. MUESTREO ESTRATIFICADO Población Estratificada Muestra estratificada Aleatorización

25. MUESTREO POR CONGLOMERADO O RACIMOS • Selección en dos etapas, ambas con procedimientos probabilísticos. En la primera, se seleccionan los racimos, siguiendo los ya reseñados pasos de una muestra probabilística simple o estratificada. En la segunda, y dentro de estos racimos se seleccionan a los sujetos u objetos que van a ser medidos.

26. Muestreo por Conglomerados Requisitos Del Procedimiento : Los conglomerados deben estar muy bien definidos de modo que cada elemento pertenezca a uno y solo a un conglomerado. El tamaño de cada conglomerado debe ser bien conocido (por lo menos bien estimado) El número de conglomerados debe ser pequeño.

27. MUESTREO POR CONGLOMERADO Muestra Población

28. MUESTREO

29. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO Se caracteriza por no conocerse la probabilidad de que una unidad quede incluida en una muestra, no se puede medir el error de estimación y por lo tanto, no se pueden realizar estimaciones.

30. MUESTREO DE CONVENIENCIA. • MUESTREO POR JUICIO U OPINION. • MUESTREO POR CUOTAS. • MUESTREO DE BOLA DE NIEVE. • MUESTREO CON FINES ESPECIALES. TIPOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

31. Selecciona unidades de análisis que cumplen los requisitos de la población objeto de estudio. Se utiliza preferentemente en estudios exploratorios. Las pruebas pilotos, también usan con frecuencia éste tipo de muestreo. MUESTREO DE CONVENIENCIA

32. MUESTREO POR JUICIO U OPINIÓN Forma de Juicio por conveniencia teniendo como base el juicio del investigador que elige porque los considera lo mas representativos de la muestra.

33. MUESTREO POR CUOTAS El investigador selecciona de todas las categorías de una de las variables que representan a la población • Administración 1500 • Negocios 2000 • Financieros 1000

34. MUESTREO DE BOLA DE NIEVE • PREMISA: • Los miembros de la población en estudio se conocen entre sí.

35. Tomar una Muestra No representativa Observar una Muestra DECISIONES DE M U E S T R E O ¿Debo tomar una muestra ? Se quiere saber cómo se comporta una cierta característica en un Universo particular Las obsrvaciones pueden atribuírse a los miembros del Universo Hacer un Censo Sí Sí Es posible observar todo el Universo ? El Universo está bien definido ? NO Las obsrvaciones solo pueden atribuírse a la muestra, NO a los miembros del Universo NO NO Se quiere inferir la medición al Universo ? Definir ElUniverso Las obsrvaciones pueden atribuírse a los miembros del Universo Sí Tomar una Muestra Representativa

36. EJEMPLO Cuáles son las conductas sexuales recurrentes de los alumnos de los programas de la Facultad de Ciencias de la salud Determinar Población Unidad de muestra Elementos Estrategia pertinente de selección de la muestra