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UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA
FACULTAD DE CIENCIAS MÉDICAS
AREA CURRICULAR DE INVESTIGACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA DE INVESTIGACIÓN III
Inga. Vivian Pérez
Documento elaborado con fines docentes
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.
Proceso estadístico
POBLACIÓN
Muestra
Muestreo Inferencia
estadística
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.
Unidad de análisis
Son “los datos que se van a obtener de la población estudiada, medidos en
diferentes escalas; se pueden consultar, filtrar y analizar de manera sistematizada
y que conforman la base de datos”.
Corresponde a la entidad mayor o representativa de lo que va a ser objeto
específico de estudio en una medición y se refiere al qué o quién es objeto de
interés en una investigación. Está conformada por:
Unidad primaria de muestreo
Unidad de análisis propiamente dicha
Unidad de información.
USAC, F. C.C. M.M.,COTRAG. 2014
Ejemplo:
1. Caracterización epidemiológica, clínica y
terapéutica de pacientes con Lupus Eritematoso
Sistémico.
Unidad Primaria de Muestreo: Pacientes
adultos que asisten a la Consulta Externa de
Reumatología de los hospitales Roosevelt y
San Juan de Dios.
Unidad de Análisis: Datos epidemiológicos,
clínicos y terapéuticos registrados en el
instrumento diseñado para el efecto.
Unidad de Información: Pacientes adultos que
asisten a la Consulta Externa de Reumatología
y sus registros clínicos, de los hospitales
Roosevelt y San Juan de Dios.USAC, F. C.C. M.M.,COTRAG. 2014
Muestra
https://humanidades2osneideracevedo.wordpress.com/2015/0
5/28/fase-7-definicion-y-seleccion-de-la-muestra/
Técnicas de muestreo
http://estadisticaparaadministracion.blogspot.com
/2011/10/poblacion-y-muestra-parametro-y.html
• Probabilísticas
• No probabilísticas
Algunas razones para estudiar
muestras en lugar de poblaciones
https://www.linkedin.com/pulse/race-
against-time-sohail-mohammed http://ts2-mea.blogspot.com/
http://www.portafolio.co/especiales/dolar/
dolar-caro-menos-viajes-estados-unidos-y-
becas-costosas
Muestra representativa
https://blog.questionpro.com/es/2015/08/como-determinar-el-tamano-
de-la-muestra-de-una-encuesta-online/
ErrorTambién 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
•d = margen de error = amplitud del I.C / 2 = dimensión
del I.C. / 2
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
Nivel de confianzaEs la probabilidad que se tiene
que al construir un intervalo
de confianza en torno a un
estadístico, éste contenga al
parámetro de la población.
Ejemplo:
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.
Se tiene el 90% de confianza
que el intervalo contenga la
media de la población.
Coeficiente de
confiabilidadSe 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% 1.645
95% 1.96
99% 2.58
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.
Variables cuantitativas
Estimación de medias
Población finita o
conocida
Población infinita o
desconocida