7/23/2019 Muestreos para estadstica

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Estadstica

En muestreo se entiende por poblacin a la totalidad del universo que interesa

considerar, y que es necesario que est bien definido para que se sepa en todo momento que

elementos lo componen.

Concepto de muestreo

El muestreo es una herramienta de la investigacin cientfica. Su funcin bsica es

determinar que parte de una realidad en estudio (poblacin o universo) debe examinarse con la

finalidad de hacer inferencias sobre dicha poblacin. El error que se comete debido a hecho de

que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir de la observacin de slo una parte

de ella, se denomina error de muestreo. Obtener una muestra adecuada significa lograr una

versin simplificada de la poblacin, que reproduzca de algn modo sus rasgos bsicos.

Muestra:En todas las ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo, lo

que hacemos es trabajar con una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de lapoblacin. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto til, debe de reflejar las

similitudes y diferencias encontradas en la poblacin, ejemplificar las caractersticas de la

misma.

Cuando decimos que una muestra es representativa indicamos que rene

aproximadamente las caractersticas de la poblacin que son importantes para la investigacin.

a. Poblacin Los estadsticos usan la palabra poblacin para referirse no slo a personas si no

a todos los elementos que han sido escogidos para su estudio. b. Muestra Los estadsticos

emplean la palabra muestra para describir una porcin escogida de la poblacin.

Matemticamente, podemos describir muestras y poblaciones al emplear mediciones como la

Media, Mediana, la moda, la desviacin estndar. Cuando stos trminos describen unamuestra se denominan estadsticas.

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Una estadstica es una caracterstica de una muestra, los estadsticos emplean letras

latinas minsculas para denotar estadsticas y muestras. 2. - Tipos de muestreo Los autores

proponen diferentes criterios de clasificacin de los diferentes tipos de muestreo, aunque en

general pueden dividirse en dos grandes grupos: mtodos de muestreo probabilsticos y

mtodos de muestreo no probabilsticos.

Terminologa

Poblacin objeto: conjunto de individuos de los que se quiere obtener una informacin.

Unidades de muestreo: nmero de elementos de la poblacin, no solapados, que se van

a estudiar. Todo miembro de la poblacin pertenecer a una y slo una unidad de

muestreo.

Unidades de anlisis: objeto o individuo del que hay que obtener la informacin.

Marco muestral: lista de unidades o elementos de muestreo.

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Muestra: conjunto de unidades o elementos de anlisis sacados del marco.

Muestreo probabilstico

Los mtodos de muestreo probabilsticos son aquellos que se basan en el principio de

equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma

probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las

posibles muestras de tamao n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Slo estos

mtodos de muestreo probabilsticos nos aseguran la representatividad de la muestra extrada

y son, por tanto, los ms recomendables. Dentro de los mtodos de muestreo probabilsticos

encontramos los siguientes tipos:

El mtodo otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de

la poblacin, y dicha probabilidad no es nula para ningn elemento.

Los mtodos de muestreo no probabilisticos no garantizan la representatividad de la

muestra y por lo tanto no permiten realizar estimaciones inferenciales sobre la poblacin.

(En algunas circunstancias los mtodos estadsticos y epidemiolgicos permiten resolver los

problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilistico, por ejemplo

los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la

poblacin.)

Entre los mtodos de muestreo probabilsticos ms utilizados en investigacin

encontramos:

Muestreo aleatorio simple

Muestreo estratificado

Muestreo sistemtico

Muestreo polietpico o por conglomerados

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Muestreo aleatorio simple:

El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un nmero a cada individuo de

la poblacin y 2) a travs de algn medio mecnico (bolas dentro de una bolsa, tablas de

nmeros aleatorios, nmeros aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se

eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamao de muestra requerido.

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Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad prctica

cuando la poblacin que estamos manejando es muy grande.

Muestreo aleatorio sistemtico:

Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la

poblacin, pero en lugar de extraer n nmeros aleatorios slo se extrae uno. Se parte de ese

nmero aleatorio i, que es un nmero elegido al azar, y los elementos que integran la muestra

son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de

k en k, siendo k el resultado de dividir el tamao de la poblacin entre el tamao de la

muestra: k= N/n. El nmero i que empleamos como punto de partida ser un nmero al azar

entre 1 y k.

El riesgo este tipo de muestreo est en los casos en que se dan periodicidades en la

poblacin ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k)

podemos introducir una homogeneidad que no se da en la poblacin. Imaginemos que estamos

seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varonesy los 5 ltimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemtico con k=10 siempre

seleccionaramos o slo hombres o slo mujeres, no podra haber una representacin de los

dos sexos.

Muestreo aleatorio estratificado:

Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los

procesos y suelen reducir el error muestral para un tamao dado de la muestra. Consiste en

considerar categoras tpicas diferentes entre s (estratos) que poseen gran homogeneidad

respecto a alguna caracterstica (se puede estratificar, por ejemplo, segn la profesin, el

municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo demuestreo es asegurarse de que todos los estratos de inters estarn representados

adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse

dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos

concretos que formarn parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son

demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la poblacin. (Tamao geogrfico,

sexos, edades,...).

La distribucin de la muestra en funcin de los diferentes estratos se denomina

afijacin, y puede ser de diferentes tipos:

Afijacin Simple:A cada estrato le corresponde igual nmero de elementos mustrales.

Afijacin Proporcional:La distribucin se hace de acuerdo con el peso (tamao) de la

poblacin en cada estrato.

Afijacin Optima:Se tiene en cuenta la previsible dispersin de los resultados, de

modo que se considera la proporcin y la desviacin tpica. Tiene poca aplicacin ya que no se

suele conocer la desviacin.

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Muestreo aleatorio por conglomerados:

Los mtodos presentados hasta ahora estn pensados para seleccionar directamente los

elementos de la poblacin, es decir, que las unidades mustrales son los elementos de la

poblacin.

En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la

poblacin que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades

hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son

conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales

como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son reas geogrficas

suele hablarse de "muestreo por reas".

El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto

numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamao muestral establecido) y eninvestigar despus todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos

Bibliografa

1.Carrasco JL. El mtodo estadstico en la investigacin mdica. 5 ed. Madrid. Editorial

Ciencia.

2.Hulley SB, Cummings SR. Diseo de la investigacin clnica. Ed Doyma. Barcelona

1993.

3.Kelsey IL, Thompson WD, Evans A. Methods in observational epidemiology. New York.

Oxford University Press 1986.4.Mira JJ, Gmez J, Aranaz J, Prez E. Auditora de historias clnicas: Cul es el tamao

adecuado de la muestra?. Todo Hospital 1997; octubre: 58-64.

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