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Población, muestra y

técnicas de muestreo

MSc. Licda. Haylyn Karina Valdez

Estadística

“Es la disciplina que se ocupa de la

recolección, organización, procesamiento e

interpretación de datos, así como la

obtención de inferencias sobre un gran

volumen de datos (población) a partir del

estudio de una parte de ella (muestra).”

Wayne W. Daniel, 2005.

POBLACIÓN

Muestra

Muestreo Inferencia

estadística

Proceso estadístico

https://bibliotecadeinvestigaciones.files.wordpress.com/2012/02/

estadistica-inferencial.jpg

Población

Constituida por personas, animales o cosas

que guardan similitud entre sí en los

aspectos que son relevantes para los

objetivos de la investigación. Ruiz & Morillo, 2004.

Población

https://gwpcam.wordpress.com/

Muestra

https://humanidades2osneideracevedo.wordpress.com/2015/05/28/fase

-7-definicion-y-seleccion-de-la-muestra/

Técnicas de muestreo

http://estadisticaparaadministracion.blogspot.com/2011/10

/poblacion-y-muestra-parametro-y.html

Algunas razones para estudiar

muestras en lugar de poblaciones

https://www.linkedin.com/pulse/race-against-time-

sohail-mohammed

1)

2)

3)

4)

http://ts2-mea.blogspot.com/

http://www.portafolio.co/especiales/dolar/dolar-

caro-menos-viajes-estados-unidos-y-becas-costosas http://www.marketing-schools.org/types-

of-marketing/precision-marketing.html

Ahora la pregunta…

http://www.dreamstime.com/stock-photography-question-mark-colour-

image6808062

¿Cómo calcular el

tamaño de la muestra?

http://www.academiajupiter.com.ve/cursosacademicos.html

Previos aspectos

importantes a

considerar…

Muestra representativa

https://blog.questionpro.com/es/2015/08/como-determinar-el-tamano-de-la-

muestra-de-una-encuesta-online/

Error

También llamado: precisión, margen de error,

error de estimación y

simbolizado por “d”

•Lo define generalmente el investigador

•Se refiere al margen de error que se está dispuesto a

aceptar en el estudio

•No es el complemento del nivel de confianza

•Es la diferencia entre el estadístico y su parámetro

•Mientras más pequeño sea el error más preciso será un

estadístico y por consiguiente la información que se revele

en el estudio

Desviación estándar

•Medida de dispersión

•Variables numéricas

•Raíz cuadrada de varianza

•Promedio de las distancias

que tienen los datos

respecto a la media

•Que tan dispersos están

los datos

Potencia o poder •Es la potencia de la prueba

estadística

•La capacidad del estudio para

detectar diferencias

significativas entre los grupos si

éstas existen

•Poder= 1- Beta

•En medicina generalmente se

utiliza un 20% de Beta

•Es decir 80% de Poder

•Existen tablas establecidas para

conocer que se utiliza en la

ecuación del tamaño de la

muestra

Beta (Error tipo II)=

probabilidad de NO

rechazar una Hipótesis

NULA que es FALSA

http://www.ugr.es/~bioestad/guiaspss/practica6/

Poder estadístico= (No

cometer el error tipo II)

Probabilidad de rechazar

una Hipótesis NULA que es

FALSA

Tablas establecidas para

Potencia o poder

Argimon Pallás,2004.

Nivel de confianza Es la probabilidad que se tiene

que un intervalo de confianza

construido en torno a un

estadístico contenga al

parámetro de la población.

Ejemplo:

Se tiene el 90% de confianza

que el intervalo contenga la

media de la población.

En el muestreo repetido, a

partir con una distribución

normal, el 90% de todos los

intervalos incluirán a la larga,

la media de la población.

Sesgo

Se definen como errores sistemáticos

que se introducen en un estudio y que

dan como resultado una estimación

incorrecta (sesgada), del parámetro o del

efecto de interés.

1) Sesgo de selección

2) Sesgo de información

Coeficiente de

confiabilidad Se utilizan tablas ya establecidas que proporcionan este dato

de acuerdo al nivel de confianza que el investigador desea para

su estudio.

Los valores que se utilizan con más frecuencia son 90%, 95% y

99%, que corresponden a los coeficientes de confiabilidad de

1.645, 1.96 y 2.58, respectivamente.

Argimon Pallás,2004.

Otros aspectos…

1) Diseño del estudio

2) Objetivos del estudio

3) Tipo de variables a estudiar

4) Población conocida o desconocida

5) Conocimiento de desviación estándar

6) Conocimiento de prevalencia

De lo anterior se procede a la toma de decisión para

aplicar la ecuación que le corresponda según sea el

caso.

Ecuaciones para

determinar el tamaño de

la muestra

“n”

Variables cuantitativas

Estimación de medias

Población finita o conocida Población infinita o

desconocida

Variables cualitativas

Estimación de proporciones

Población finita o conocida Población infinita o

desconocida

Variables cuantitativas

Contraste de hipótesis

(Diferencia entre dos grupos)

Comparación de medias Comparación de proporciones

Según algunos diseños de

investigación

Estudios de Casos y Controles Estudios de Cohortes

Cuando se busca una asociación

Ejemplo

Se desea realizar un estudio para conocer

los niveles de estrés en adolescentes

comprendidos entre las edades de 15 a 18

años, en el Instituto Nacional de Educación

Diversificada INED.

Para determinar a cuantos adolescentes

entrevistar se conoce que la totalidad de

estudiantes comprendidos en esas edades

es de 421 y se desea para el estudio un

95% de confianza con 3% de error. No es

posible conocer la prevalencia de la

variable de interés.

http://1850.tv/8-destinos-de-guatemala-que-te-estas-perdiendo//

Un líder es aquel que

conoce el camino,

va por el camino,

y muestra el camino. John C. Maxwell

Técnicas de muestreo

http://www.tuveras.com/estadistica/muestreo/muestreo.html

Técnicas de muestreo

Muestreo probabilístico

http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-

probabilistico/

Muestreo probabilístico (Aleatorio simple)

https://encrypted-

tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTfEYPIIp5na0veU48yl0cYwO3tg

zG7IqpMoRTvFBI6o-9y3VOl4A

Muestreo probabilístico (Sistematizado)

K= N/n

https://www.google.com.gt/imgres?imgurl=http://www.universoformulas.com/wp-

content/uploads/2014/04/muestreo-sistematico-

520x245.jpg&imgrefurl=http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo/&h=24

5&w=520&tbnid=D6iJREk0Mcf_HM:&docid=BZRGWQNh3jqflM&ei=1126Vpu2LMXUeLuSipAM&

tbm=isch&ved=0ahUKEwjb_bPT0-vKAhVFKh4KHTuJAsIQMwhvKDswOw

K= 60/12= 5

Muestreo probabilístico (Estratificado)

https://encrypted-

tbn2.gstatic.com/images?q=tbn:

ANd9GcQi1RxiGMiLcruXRMDp

qK2vgJKgLKb2s8rX0zVAhtIe4B

PUzvXs

Tamaño de la muestra calculada= 384 personas

Niveles

socioeconómicos % Cálculo

Distribución

de la muestra

Bajo 62.8 (384*62.8) 241

Medio 35.4 (384*35.4) 136

Alto 1.8 (384*1.8) 7

Total 100 n= 384

Muestreo probabilístico (Por conglomerado)

http://www.segeplan.gob.gt/2.0/index.php?option=com_k2&view=itemlist&

task=category&id=107:san-juan-sacatepequez&Itemid=333&&opc=2

•Se emplea cuando la

muestra está dispersa en un

territorio amplio.

•Se selecciona al azar un

número determinado de

conglomerados

•Se selecciona una muestra

aleatoria al interior de los

conglomerados

seleccionados

Muestreo probabilístico (Polietápico)

http://es.slideshare.net/jtimana/14-muestreo

Muestreo no probabilístico (Por conveniencia)

http://estadisticadescripuners.bloges.org/1409018156/estadistica-/

Muestreo no probabilístico

(Por juicios)

http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-

discrecional/

Muestreo no probabilístico (Por cuotas)

http://www.netquest.com/blog/wp-content/uploads/2015/06/cuota-

geografica.jpg

Muestreo no probabilístico

(Por accidente)

https://explorable.com/es/sites/default/files/imagecache/image-width-

568px/Muestreo-por-Conveniencia_0.jpg

Muestreo no probabilístico (Bola de nieve)

https://encrypted-

tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcRzpO0RPvl2mFr53sP5sauuTGk

S50Di3nOktHjeDQSEJF0Hh3e-Gw

Muestreo no probabilístico (Casual)

https://encrypted-

tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSycn9P_jc6CZzkD8PQvjFO6tjt4J

OVwjCHJ0mc07r28TuT9Njm

Bibliografía consultada

1. Ruiz M. Á, Morillo Z. LE. Epidemiología Clínica. Internacional EM, editor. Colombia; 2010. 576 p.

2. Daniel WW. Bioestadistica, Base para el Análisis de las Ciencias de la Salud. Tercera Ed. México:

Limusa Wiley; 2008. 876 p.

3. Argimon Pallás JM, Jiménez Villa J. Métodos de investigación clínica y epidemiológica. Tercera. Elsevier,

editor. España; 2004. 393 p.

4. Aguilar Barojas S. Salud en Tabasco. Redalyc.org [Internet]. 2005;8. Available from:

http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48711206

5. Toro Jaramillo ID, Parra Ramírez RD. Fundamentos epistemológicos de la investigación y la metodología

de la investigación cualitativa/cuantitativa. Primera. Fondo Editorial UE, editor. Colombia; 2010. 997 p.

6. Pértegas-Díaz S, Pita-Fernández S. Cálculo del tamaño muestral en estudios de casos y controles. Cad

Aten Primaria [Internet]. 2002;9:148–50. Available from:

https://www.fisterra.com/mbe/investiga/muestra_casos/muestra_casos2.pdf

7. Soler JC, Castellsagué X. Estudios de cohortes. Mortality [Internet]. 2007;1–14. Available from:

file:///C:/Users/Dr.Lazaro/Desktop/Estudios de cohortes, tamaño de la muestra.pdf

8. Iarc. Statistical methods in cancer research Volume II - The Design and Analysis of Cohort Studies. J

Epidemiol Community Health [Internet]. 1987; Available from: http://www.iarc.fr/en/publications/pdfs-

online/stat/sp82/

9. Scheaffer RL, Mendenhall W, Ott L. Elementos de muestreo. Tercera. Grupo Editorial Iberoaméricana SA

de CV, editor. México; 1986. 321 p.

10. Sánchez Colindres CA. Bioestadística. México. Education M, editor. Honduras; 2015. 323 p.