3. universo y muestra- prof gino giorgianni

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Definición Tipos de Muestras Procedimientos de Selección UNIVERSO Y MUESTRA Dr. Gino Giorgianni

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Page 1: 3. universo y muestra- prof gino giorgianni

Definición

Tipos de Muestras

Procedimientos de Selección

UNIVERSO Y MUESTRA

Dr. Gino Giorgianni

Page 2: 3. universo y muestra- prof gino giorgianni

Grupos de estudio: Universo - muestra

Universo o población: Son todas las unidades de observación, individuos ó conglomerados que tienen características susceptibles de ser estudiadas.

Tipos de universo de acuerdo a su extensión: 1. Finito: número limitado de individuos.2. Infinito: número ilimitado de individuos. 3. Hipotético: número hipotético de individuos.

UNIVERSO O POBLACIÓN

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Homogéneos:Componentes con características similares parecidas Ej el volumen sanguíneo de una persona.

Heterogéneos:Formado por unidades diferentes, que forman estratos por cada tipo de unidad Niños jóvenes adultos y ancianos.

TIPOS DE UNIVERSOS SEGÚN ESTRUCTURA

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VentajasPermite ahorrar:• Tiempo• Recursos humanos• Materiales• Económicos. • Disminuye los errores debido a:

Observador, método de observación, sujeto observado observado.

Muestra: Parte cualquiera del universo, desde una unidad de observación, hasta una unidad menos que el total.

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Características que debe reunir una Buena Muestra

Debe ser adecuada en cantidad y calidad.

• Cantidad: ni más de lo necesario ni menos de lo suficiente.

Depende de: Frecuencia del fenómeno que se estudia.

Variabilidad del Universo.

• Calidad.: la muestra debe reflejar todas las características del universo del cual procede.

Muestras según su Calidad:• Representativas.• No Representativas o seleccionadas.

• Selección voluntaria.• Selección involuntaria.

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Factores que conducen a una selección Involuntaria

• Se toma la muestra de sólo un sector del universo.

• Los individuos a estudiar no se escogen al azar.

• Tomada la muestra hay circunstancias que impiden estudiar la totalidad de los individuos incluidos.

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Error por muestreo:

Verdadero valor N – valor dado n

Desventaja:

No es otro que la diferencia entre el valor dado por la muestra y el verdadero valor del universo.

Se disminuye aumentando el Tamaño Muestra y se mide utilizando el error estándar.

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Según su validez:– Representativa: Reproduce todas las características

estructurales del universo (muestra probabilística).

– No representativa: (seleccionada) solo reproduce en pequeño una o varias, pero no todas las características del universo.

Puede ser:– Voluntaria o de conveniencia.– Involuntaria.

Clasificación: Según interrelación:

• Independientes• No independientes.

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Cualitativas (representabilidad y selección)

Representabllidad: Buena cualidad, el procedimiento de obtención de la nuestra, es mediante un procedimiento probabilístico o de azar, las muestras representativas son muestras probabilísticas.

Selección: Cualidad negativa de la muestra respecto a representabilidad, que se produce al no usar el azar en su obtención o usarlo en forma inadecuada.

Son muestras de selección:

Opinática, de voluntarios, de criterio, disponibilidad.

Características de las muestras

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Muestras de Conveniencia

En la selección de los individuos a estudiar no interviene el azar.

Casos en los cuales esta justificado su uso

• Investigaciones donde los recursos son limitados.

• No se conoce la lista detallada de la población a estudiar.

• El interés del estudio está centrado en individuos con determinadas características.

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Son muestras de selección involuntaria:

– Parcializadas (se toma. un sector o estrato confundido con el universo)

– Sesgadas ( obtenidas por azar incompleto o inadecuado)

Cuantitativas :

1. Muestras grandes (son las que tienen mas del 1 0% de los individuos)

2. Muestras pequeñas (son las que tienen menos del 1 0% de los individuos)

3. Tamaño mínimo ( menor número permisible fijado por criterios de precisión, seguridad o certeza)

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Tamaño deseable (determinado por criterios) Variación del universo (a mayor variación mayor tamaño de la

muestra) Magnitud del universo (a mayor magnitud mayor tamaño de la

muestra) Medida de resumen a usar (promedio y porcentaje) Frecuencia del fenómeno (a menor frecuencia,mayor tamaño

de la muestra) Complejidad del estudio (a mayor complejidad, mayor tamaño

de la muestra) Tamaño posible (determinado por los recursos disponibles)

Cuantitativas :

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Muestras Probabilísticas

Cada individuo del Universo o Población tiene una probabilidad conocida, diferente de cero de ser incluido en la muestra.

Condiciones que requieren la elección de una Muestra Probabilística.

• La probabilidad de elegir cada individuo debe ser conocida. • La elección de los individuos debe ser al azar.• El procedimiento para la elección al Azar debe ser un método

perfectamente estudiado en tal forma que la voluntad no interviene.

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Importancia del Uso de Muestras Probabilísticas

• Los resultados dados por el azar siguen una Curva Normal, modelo matemático perfectamente estudiado.

• La variación de los resultados, no es anárquica, sino ordenada y previsible, lo que genera confianza.

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1 )Probabilidad de elegir cada individuo de la muestra conocida, para poder calcular los errores.

2 )Individuos elegidos por azar.

Métodos para obtenerla:1 )Sorteo o lotería ( con reposición, sin reposición)

2 )Tabla de números aleatorios.

Modelos probabilísticas:1) Modelo por azar Simple:

Proceso aleatorio que da a todos y a cada una de las unidades del universo o, estrato una probabilidad de elección conocida.

Se utiliza un lista completo del universo.

Se utilizan dos métodos, (lotería y números al azar)

Muestra probabilística:Es aquella en que cada individuo de la población tiene una probabilidad perfectamente conocida y diferente a cero de ser incluido en la muestra.

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2 ) Modelo por azar sistemático: Se usa en universos homogéneos, se obtiene de la siguiente manera:

– Se elabora una lista con los individuos que constituyen el universo por azar.– Se calcula la constante que va a dar la separación en el sorteo.

– Sorteo (la primera unidad que va a formar parte de la muestra)– La constante al mismo tiempo marca la escogencia de los individuos a

través de un sistema.

3) Modelo estratificado: El universo en estudio se divide en sectores según alguna característica en común y de estos se eligen los individuos al azar.

4) Modelo por conglomerados: El universo se subdivide en grupos o conglomerados de individuos, se numeran los conglomerados y se eligen al azar.

5) Modelo por procedimiento combinado: Se puede tomar dos o más modelos y combinarlos. Ejemplo: Conglomerado + Estratificada.

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Muestras por Azar Simple

Con el fin de señalar el procedimiento, ventajas y desventajas de los diferentes métodos, consideremos el siguiente ejemplo:

Se tiene el país dividido en cuatro zonas geográficas, cada una de las cuales tiene 100 Hospitales, con 50 pacientes cada uno, para un total de 400 hospitales y 20.000 pacientes, de los cuales se desea estudiar 2000.

100 Hospitales- c/u 50 pacientes 100 Hospitales- c/u 50 pacientes

100 Hospitales- c/u 50 pacientes 100 Hospitales- c/u 50 pacientes

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Muestras por Azar Simple

1. Azar Simple: • Se elabora lista del Universo.• Por Azar se escogen los 2000 pacientes a estudiar.

Desventajas: Necesita lista.

Puede no haber representatividad.

Dispersión probable.

Ventajas: Fácil, y económico.

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Azar Sistemático

• Necesita Fracción de Muestreo.

Que de cada 10 pacientes se estudiará uno.

• Se escoge al azar un número entre 1 y 10 que indicará, el primer paciente de la muestra.

• Se completa la muestra tomando de la lista uno de cada 10.

Desventajas: Las mismas del procedimiento por Azar Simple.

Ventajas: Fácil de usar sobre todo en casos donde existen ficheros o tarjeteros con los nombres de los individuos de la población que se estudia.

20000

2000

Universo

MuestraFM

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Azar Estratificado

• El Universo o Población se divide en estratos.

• De cada estrato se escoge al azar los individuos que van a formar la muestra. En el ejemplo citado de cada región se escogerán 500 pacientes utilizando el método de la lotería o tabla aleatoria.

Desventajas: Se necesita lista.

Ventajas: Hay adecuada representación.

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Muestras por Conglomerados

Estudian grupos o conglomerados de individuos, en el ejemplo:

Utilizando el azar se escogen 40 hospitales y se estudian todos los pacientes de cada hospital conformando así la muestra.

Desventajas:

Puede no haber representatividad.

Ventajas:

No necesita lista.

Evita dispersión.

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Muestras por Procedimiento Combinado

Este procedimiento combina el muestreo estratificado con el conglomerado, evitando la necesidad de lista y la dispersión y asegurando la representatividad.

En el ejemplo:

Se obtiene esta muestra escogiendo al azar 10 hospitales de cada una de las zonas geográficas, estudiando la totalidad de sus pacientes.

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Análisis de los Resultados de las Muestras

Obtenida la muestra y resumidos los hallazgos para poder generalizar los resultados debe:

• Estimarse los valores del Universo.

• Determinar la precisión de tales valores.

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Valores del Universo

La estimación de los valores del universo depende del tipo de muestra utilizada.

• Muestras por Azar Simple o Muestras Sistemáticas.

Los resultados observados en ellas pueden aplicarse directamente al universo.

• Muestras estratificadas o de conglomerados.

Deben resumirse en primer lugar los resultados de cada estrato y luego estimar el valor global de todo el universo.

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CRUCE DE SHIBUYA – TOKYO, JAPÓN

GRACIAS