Date post: | 06-Jan-2015 |
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MUESTREO
EN
SALUD
FRANCISCO MARÍN HERRADA
2009
MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA
ASPECTO CUANTITATIVA CUALITATIVA
Importan-cia del tamaño muestral
Factores asociados al tamaño muestral
Objetivo de la muestra
MUU
CCCHHAA
ESTADÍSTI-COS
OBJETIVOS
PERMITIR
INFEREN-CIAS
PPOO
CCAAA
OBJETIVOS
TIEMPO
RECURSOS
INFORMA-CIÓN ABUNDAN-TE EN PROFUNDI-DAD
MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA
ASPECTO CUANTITATIVA CUALITATIVA
Interven-ción del investi-gador
Replicabilidad
NUNCA DECIDE LOS ELEMEN-TOS
SIEMPRE
FUNDAMENTAL
DUDOSA
TIPOS DE MUESTREO
PROBABILÍSTICO
Óptimo en investigación cuantitativa
No aplicable en investigación cualitativa
NO PROBABILÍSTICO
Óptimo en investigación cualitativa
Pésimo en investigación cuantitativa
DISEÑOS MUESTRALES
Son formas o modelos de obtención y análisis de muestras
Generalmente incluyen los siguientes aspectos:
DEFINICIÓN DE LA POBLACIÓN
DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL (CASO PROBABILÍSTICO)
FORMA DE SELECCIONAR LA MUESTRA
PROCEDIMIENTOS DE INFERENCIA (CASO PROBABILÍSTICO)
MUESTREO
PROBABI-LÍSTICO
Una población hipotética está constituida por cuatro personas: A, B, C y D. La variable de interés será la edad. Supongamos que las edades son: 4, 5, 6 y 7 respectivamente
Seleccionemos todas las muestras posibles de tamaño n = 2
y calculemos la media aritmética de cada una de ellas.
Nº MUES- EDAD PROME TRA DIO
1 A A 4 4 4,02 A B 4 5 4,53 A C 4 6 5,04 A D 4 7 5,55 B A 5 4 4,56 B B 5 5 5,07 B C 5 6 5,58 B D 5 7 6,09 C A 6 4 5,010 C B 6 5 5,511 C C 6 6 6,012 C D 6 7 6,513 D A 7 4 5,514 D B 7 5 6,015 D C 7 6 6,516 D D 7 7 7,0
Promedio (Xi)
Nº de muestras
(fi)
4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0
1 2 3 4 3 2 1
TOTAL 16
Error de muestreo
Sesgo
(no medi-ble
Redu-cible)
Error estándar
(medible, disminuible, variabilidad, azar)
DISEÑOS MUESTRALES PROBABILÍSTICOS EN
INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
MUESTREO SISTEMATICO
MUESTREO DE CONGLOMERADOS
DISEÑOS COMPLEJOS
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
1 2 3
9
7 65
4
10
11
22
128
13
14
15
16
17
18
19
20
21
24
25
23
26
27 28 29
30
3231
3433
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (n=6)
1 2 3
9
7 65
4
10
11
22
12
8
13
14
1516
17
18
19
20
21
24
25
23
26
27 28 29
30
3231
3433
MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO (n=9)
5
6
1 23
4
7
8
910
1112
14
15
17
16
19
18
20 21
29
22
13
28 27
26
25
24
23
37
36
35 34
33
32 31
30
MUESTREO DE CONGLOMERADOS
MUESTREO DE CONGLOMERADOS
MUESTREO SISTEMATICO
CRITERIOS PARA CALCULAR EL TAMAÑO MUESTRAL (n)
1.- Consideraciones técnicas de la muestra: nivel de confianza, precisión, varianza y diseño muestral (entre otros).
Fórmulas, EPI INFO EPIDAT
2.- Considerando que la frecuencia de cada categoría de la variable de interés, debe ser superior a cierto
valor.
3.- Considerando que en tablas de asociación no debe haber casillas con frecuencia esperada inferior a
cinco.
FACTORES NO ESTADÍSTICOS
ASOCIADOS AL
TAMAÑO MUESTRAL
•OBJETIVOS DEL ESTUDIO
•RECURSOS DISPONIBLES
•TAMAÑO DE LA POBLACIÓN
FACTORES ESTADÍSTICOS
ASOCIADOS AL
TAMAÑO MUESTRAL
DISEÑO MUESTRAL
•NIVEL DE CONFIANZA (lo fija el investigador entre 90 y 99 %)
•PRECISIÓN (la fija el investigador entre 1 o/oo y 5 o/o)
•VARIANZA: depende de los datos
RELACION ENTRE
TAMAÑO MUESTRAL (n) Y
TAMAÑO POBLACIONAL (N)
NIVEL DE CONFIANZA 95 %
PRECISIÓN 5 %
VARIANZA 0,10
VARIABLE CUALITATIVA
POBLACION MUESTRA
50 38
100 62
1.000 138
10.000 158
100.000 160
1.000.000 160
10.000.000 160
MUESTREO EN INVESTIGACIÓN
CUALITATIVA
FRANCISCO MARÍN HERRADA2009
MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA
CARÁCTERÍSTICAS
INTENCIONADO Y RAZONADO
ACUMULATIVO Y SECUENCIAL
FLEXIBLE Y REFLEXIVO
Las unidades se eligen para obte-ner representativi-dad del discurso, de los significados
Con el fin de lograr la saturación de la información necesaria para lograr los objetivos
Las decisiones respecto a la muestra se van cambiando de acuerdo a los hallazgos
MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA
TAMAÑO MUESTRAL
CONVENIENCIA
PERTINENCIA
SUFICIENCIA
Se trata de lograr información de la mejor calidad dentro de los factible
Se logra con la saturación, es decir, cuando la información se repite, es redundante y no aporta aspectos nuevos