Módulo V: Metodología de la...
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Universidad de Cuenca
Facultad de Ciencias Médicas
Maestría en Investigación de la Salud
Módulo V: Metodología de la investigación Módulo V: Metodología de la investigación
Docente: Dr. José Ortiz S.
Mayo de 2010
Módulo V: Metodología de la investigación Módulo V: Metodología de la investigación
Universo y muestraUniverso y muestra
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Universo y muestra
Universo: Conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación y al que se generalizaran los hallazgos.
Muestra: Parte del universo, igual en suscaracterísticas, excepto por una cantidad menorde individuos en el que se desarrollará lainvestigación.
2Dr. José Ortiz
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Universo y muestra
Fases del diseño muestral:
1. Definir el marco muestral o delimitar la población,quienes van a ser medidos, mediante: listas,directorios, mapas.
2. El tipo de muestra2. El tipo de muestra
2.1. Probabilística: todos los individuos tienen lamisma posibilidad
2.2. No probabilístico
3Dr. José Ortiz
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Tipos de muestreos
• PROBABILÍSTICO
– Aleatorio simple
– Sistemático
– Estratificado
• NO PROBABILÍSTICO
– Por conveniencia
– Por cuotas– Estratificado
– Conglomerado
Para que un muestreo sea probabilístico o aleatorio es requisito que todos y cada uno de los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados
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Muestra
No Probabilística o dirigidas1) Voluntarios: los cambios no dependen de las característicasindividuales sino de las condiciones del experimento2) Expertos: opinión de sujetos idóneos3) Sujeto tipo o caso típico: estudios exploratorios y cualitativos,para profundizar sobre un tema4) Por cuotas: proporción de variables demográficas
3. Cálculo del tamaño muestral, depende de:1. Variable cuantitativa (muestreo simple)2. Variable cuantitativa (muestreo estratificado)3. Variable cualitativa (muestreo simple)4. Variable cualitativa (muestreo estratificado)5. Variables cualitativas y cuantitativas = cualitativa
5Dr. José Ortiz
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Muestra Muestra del tamaño adecuadodel tamaño adecuado
Consideraciones:
• Tamaño reducido: limita las conclusiones
• Tamaño grande: malgasto de tiempo, trabajo ydinero
6Dr. José Ortiz
• Lo necesario para los requerimientos estadísticos
• Lo que se puede hacer
La prueba de una hipótesis estadística es la basepara el cálculo del tamaño de la muestra
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La prueba de una hipótesis permite la inferencia
• Se parte de una hipótesis nula
• La prueba de hipótesis evalúa la validez de la
hipótesis nula
• Decisión: aceptar o rechazar la hipótesis nula
7Dr. José Ortiz
Decisión del estudio
Hipótesis de nulidad
Verdadera Falsa
Acepta hipótesis nula
Decisión correcta
Error de tipo II
Rechaza hipótesis nula
Error de tipo I
Decisión correcta
Errores
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Potencia estadística de la prueba de hipótesis (1-β)
•Probabilidad de rechazar una hipótesis que es, en efecto
falsa
•Probabilidad de detectar una diferencia en niveles de
exposición o en tratamientos, cuando la diferencia
realmente existe
8Dr. José Ortiz
Nivel de confianza (1-α)
•Probabilidad de aceptar una hipótesis nula, cuando ésta
es cierta
•Probabilidad de no detectar diferencias en la exposición o
en los tratamientos, cuando la diferencia verdaderamente
existe
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Para calcular el tamaño de la muestraimporta:
1. El nivel de significancia (α)
9Dr. José Ortiz
2. La potencia del estudio (β)
3. Si las comparaciones son uni o bilaterales
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α
Comparaciones
Unilateral Bilateral
Z α Z α
Cuadro No. 1 Z α para fórmulas de tamaño de muestra para valores seleccionados de α
10Dr. José Ortiz
α Z α Z α
0,10
0,05
0,025
0,01
1,28
1,65
1,96
2,33
1,65
1,96
2,24
2,58
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Cálculo de la muestra para estudios descriptivos
• No se trata de probar una hipótesis
• Método basado en el concepto de intervalos de
confianza
• Especificar un nivel de confianza para el intervalo
• Nivel de confianza: probabilidad de que el intervalo de
11Dr. José Ortiz
• Nivel de confianza: probabilidad de que el intervalo de
confianza contenga a la verdadera proporción de la
población
• A mayor nivel de confianza, más amplio será el
intervalo de confianza
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InformaciónInformaciónInformaciónInformación necesarianecesarianecesarianecesaria paraparaparapara calcularcalcularcalcularcalcular lalalala muestramuestramuestramuestra
d = distancia (o tolerancia): proximidad que se desea obtener en laestimación con respecto a la proporción que interesa
1- α = nivel de confianza de nuestra estimación está dentro de unadistancia con respecto a la proporción que interesa. Ejem: 0,95.
p = proporción del problema que interesa
12Dr. José Ortiz
p = proporción del problema que interesa
Si no tenemos información p = 0,5
Fórmula: n = p*(1-p)*(Zα/d)2
donde α = 1-nivel de confianza
Z α: Ver columna de comparación bilateral
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Cálculo de la muestra para una ICACálculo de la muestra para una ICACálculo de la muestra para una ICACálculo de la muestra para una ICAInformación previa:po = Proporción de participantes en el grupo de tratamiento
control que se espera que presenten el resultadop1= proporción de participantes en el grupo de tratamiento
nuevo que se espera que presenten el fenómeno
( )( ) ( )
( )
−+
=
2 1***2*
1 ppZZn
βα
13Dr. José Ortiz
( )( ) ( )
( )
−−
=1
*1
1
ppfn
o
βα
Donde: f = proporción de sujetos que abandonan el estudio
p = (po + p1)/2
Z α = valor del cuadro No. 1
Zβ = valor del cuadro No. 2
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Cuadro No. 1
Z β para fórmulas de tamaño de muestra para
valores seleccionados de potencia (1-β) y β
β 1-β Z β
0,50 0,50 0,00
0,40 0,60 0,25
0,30 0,70 0,53
14Dr. José Ortiz
0,20 0,80 0,84
0,15 0,85 1,03
0,10 0,90 1,28
0,05 0,95 1,65
0,025 0,975 1,96
0,01 0,99 2,33
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Muestra para un estudio de cohorteMuestra para un estudio de cohorteMuestra para un estudio de cohorteMuestra para un estudio de cohorteInformación previa:po = Proporción de participantes en el grupo no expuesto que
presenten el resultado de interésp1= proporción de participantes en el grupo expuesto que
presenten el resultado de interés
( ) ( ) −+2 1***21 ppZZ βα
15Dr. José Ortiz
( )( ) ( )
( )
−
−+
−=
1
1***2*
1
1
pp
ppZZ
fn
o
βα
Donde: f = proporción de sujetos que abandonan el estudio
p = (po + p1)/2
Z α = valor del cuadro No. 1
Zβ = valor del cuadro No. 2
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Muestra para un estudio de casos y controlesMuestra para un estudio de casos y controlesMuestra para un estudio de casos y controlesMuestra para un estudio de casos y controles
Información previa:p1 = Estimación de la proporción de individuos entre los casosp0= Proporción esperada de individuos expuestos entre los
controlesRP= Posibilidad de aparición del resultado entre los expuestos
dividida por las posibilidades del resultado entre los no expuestos. Ods Ratio ó Razón de Momios
16Dr. José Ortiz
( ) ( )( )
−
−+=
1
2 1***2
pp
ppZZn
o
βα
Donde: p = (po + p1)/2
Z α = valor del cuadro No. 1
Zβ = valor del cuadro No. 2
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Cálculo de la Muestra con Epi Info
17Dr. José Ortiz
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18Dr. José Ortiz
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19Dr. José Ortiz
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20Dr. José Ortiz
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4. Selección: siempre de manera aleatoria� Dependerá de los recursos disponibles, del mayor tamaño
posible.
� De los requerimientos del plan de análisis o de las operacionesestadísticas que se realizarán.
� Para cruce de variables, se requiere 20 a 30 casos en cadasubcategoría de variable independiente.
Procedimientos de selección
1) Tómbola o fichas en una ánfora
2) Números aleatorios
3) Selección sistemática. K= N \ n
4) Epi Dat
5) Internet www.randomization.com
21Dr. José Ortiz