Poblaciones y muestras

1. Poblaciones y muestras conclusión Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

2. En clases anteriores comenzamos a hablar un poco sobre poblaciones, muestras, sesgos y precisión. Prometimos que más adelante volveríamos a tocar el tema. Este es el momento. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

3. Recordemos que habíamos dicho que precisión no nos dice nada sobre si las estadísticas están dirigidas o no hacia el blanco. Sin embargo, un experimento no sesgado, sin precisión, puede aún fácilmente causar que una estadística esté fuera del blanco o dirección correcta. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

4. Abajo hay un experimento sesgado y no preciso. Si su estimado en particular es x1, x6, sería muy poco conveniente x3 x2 μ x1 x6 x4 x5 Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

5. La precisión de una muestra al azar se puede estimar de la siguiente manera • Aquí N es el tamaño de la muestra y σ es ____________ • La desviación standard de la población. √N σ Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

6. Para cualquier conjunto de circunstancias, en la fórmula anterior σ es una constante. Para variar precisión lo que debe cambiar es • N ó √N Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

7. para aumentar precisión N debe ser aumentado/disminuido. • Aumentado • Esto es lo que se espera. Mientras mayor sea la muestra más preciso será el estimado. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

8. Para doblar precisión, N deberá ser _______ • cuadruplicado Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

9. Los investigadores frecuentemente preguntan a los estadísticos cuál debe ser el tamaño de la muestra en sus trabajos. La respuesta de esto depende del nivel de precisión requerido y del valor de • σ • Si usted sabe qué tan preciso debe ser su estimado pero desconoce su valor de σ, entonces puede hacer un estudio piloto o mini estudio para obtener dicho estimado. • De hecho, usted calcularía s y lo substituiría en la fórmula que le presentamos arriba. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

10. ¿qué es una muestra? • Parte de una población definida • ¿de una muestra en particular usted puede estimar qué? • Los parámetros, en la relevante y totalmente definida población solamente. • Dé dos características de una buena estadística • No sesgada y precisa • ¿qué es precisión? • Qué tan cerca están las estadísticas unas de otras. • ¿cuál es la fórmula de la precisión? • √N ⁄σ • Qué debe hacer para aumentar la precisión? • Tomar una muestra mayor. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

11. Cómo dar en el blanco Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

12. La descripción de la cercanía en que se encuentra una estadística de otra se conoce como_____________ • Precisión • ¿qué es sesgo? • Es el término que describe cuán lejos se encuentra la estadística promedio de su parámetro. • ¿cómo mejora usted la precisión? • Aumentando el número de la muestra. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

13. Antes de poder minimizar el sesgo debemos definir primero cómo éste aparece. Hay diferentes tipos de sesgos; lo mismo que diferentes enfermedades, estos requieren diferentes tratamientos. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

14. Si usted deseara encontrar el peso promedio de adultos en una ciudad, tomaría/no tomaría como muestra los pesos de la selección de fútbol No lo tomaría. Esta sería una muestra sesgada Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

15. La forma más común de sesgo es en la selección de la muestra. El tratamiento para el sesgo en el muestreo es aleatorización • Un tipo de muestra aleatoria es la muestra simple al azar; en este tipo, cada miembro de la población tiene igual oportunidad de ser incluido en la muestra. • Si su población no está exhaustiva y claramente definida ¿puede usted obtener una muestra simple al azar? • No, si usted no conoce la constitución de la población , los miembros no tendrán igual oportunidad de ser incluidos. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

16. Una muestra de 6 pacientes con enfermedad X se les requiere para una serie de pruebas complicadas de lab., de una población de 100 pacientes ya enumerados de 00 a 99. Se toman pedacitos de papel que han sido enumerados de 00 a 99, se colocan en un sombrero, se mezclan y se sacan los 6 primeros, usando una mano inocente del curso de tecnología médica de segundo año de la U de Panamá. ¿es esto una muestra al azar? Si. Todos los pacientes tienen igual oportunidad de ser escogidos Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

17. El billete ganador de la lotería ¿constituye una muestra simple al azar? • Si • ¿qué es una muestra simple al azar? • Aquella en que cada miembro de la población tiene igual oportunidad de ser escogido. • ¿cuál es la ventaja de la muestra simple al azar? • Que protege contra el sesgo en la selección de la muestra. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

18. Existen tablas publicadas de números al azar que nos permiten ahorrar tiempo(a cada uno se le repartió) estos números han sdo seleccionados previamente de modo que se encuentran libres de sesgo. En vez de usar el sombrero para extraer el papelito, podemos leer los 6 números, cada uno con 2 dígitos, de la tabla de números al azar 06, 34, 34, 47, 93, 86, Hablaremos del desafortunado paciente 34 despues. Tomemos la tabla; comencemos de la esquina superior izquierda y leamos hacia abajo las primeras dos columnas. Asi, tenemos. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

19. Recuerde que antes de trazar nuestra muestra al azar, debemos definir la población y darles a cada miembro___________________ • Un número. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

20. Si la población en estudio la constituyeran 660 pacientes, necesitaríamos leer_______en vez de 2. • 3. De otra manera, los numerados en los cientos no podrían ser seleccionados Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

21. Si encontramos números que son mayores que los enumerados en la población, entonces lo ignoramos y continuamos con las columnas hasta completar el número de muestra con los números apropiados. • Si el mismo número ocurre dos veces, en teoría se debería incluir; pero en la práctica la mayoría de los investigadores lo rechazan por razones prácticas. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

22. Para evitar el sesgo se debe evitar comenzar siempre por el mismo lugar en la tabla. Lo que se hace es seleccionar el lugar con el dedo, antes de ver los números. • Se comienza desde el lugar seleccionado y se puede ir hacia abajo, arriba o los lados, siempre y cuando se decida esto antes de ver las tablas. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

23. Una muestra al azar se encuentra muchas veces más allá del alcance de los profesionales de salud. Un especímen de una biopsia o una jeringuilla llena de sangre no son muestras al azar pero son muy útiles. • Los pacientes de un médico en particular no son una muestra al azar de la población a la que pertenecen • Pero qué debería hacer un médico si descubre algún hecho interesante acerca de ellos? • A. Rehusarse a escribir sobre ellos en una revista porque no son una muestra al azar. • B. Escribir sobre esto y decir que es una muestra al azar. • C. Escribir sobre esto y establecer que no son una muestra al azar. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

24. Si usted lee en un artículo acerca de un experimento en donde no se menciona si es una muestra al azar. ¿qué asumiría usted? • Que no es una muestra al azar. Si el autor hubiera ido a través de todos los problemas que significa toma una muestra al azar, lo hubiera mencionado. Lea el artículo con mucha precaución. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

25. Dé dos características de una buena muestra • Muestras no sesgadas y de una buena precisión • Qué es una muestra simple al azar? • Aquella en la cual todos los miembros de la población son enumerados y tiene una oportunidad igual de selección. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

26. Liste los pasos para tomar una muestra simple al azar • Asigne un número a cada miembro de la población • Escoja un punto de inicio en la tabla • Escoja la dirección para leer la tabla • Lea los números de la muestra al azar • Haga la correspondencia con la población y lea los resultados. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

27. Los experimentos casi invariablemente necesitan una muestra de control que sirva de valla contra la cual medir la evidencia • Un grupo de control es aquel igual al grupo experimental en todos los aspectos excepto en el factor bajo consideración. • Para que la muestra de control no sea sesgada, se debe seleccionar______ • Al azar. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

28. Se están investigando rayos X de Kunas adultos, masculinos. ¿cuál es el grupo control? • Rayos X de Kunas adultos, masculinos, sin la enfermedad, escogidos al azar. • Algunas veces en revistas se omiten los controles o se escogen grupos equivocados que no concuerdan con la naturaleza del experimento. • Si el grupo experimental está hospitalizado, sería equivocado escoger controles no hospitalizados, a menos que la hospitalización sea el factor bajo estudio. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

29. Niveles de hemoglobina Respuesta del paciente a una droga contra el dolor Pesos de nacimientos Número de cigarrillos fumados diariamente Objetivo Subjetivo Objetivo Subjetivo. A menos que cuente las colillas. Aún experimentos propiamente controlados pueden tener resultados sesgados especialmente si estos resultados son subjetivos (basados en la opinión de lo que la persona dice) en vez de objetivos (basados en hechos o lo que es medido). ¿Los siguientes son subjetivos u objetivos? Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

30. Algunas veces los resultados pueden ser muy sesgados • Un paciente en un ensayo sobre drogas podría presentir qué le gustaría obtener al investigador. • En este caso podría deliberadamente tratar de complacerlo o desagradarlo • Algunas veces el investigador interpreta subconscientemente los resultados subjetivos de su investigación para que se ajusten a su teoría. • ¿Las técnicas al azar protegen contra estos sesgos? • No. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

31. Un estudio ciego es aquel donde el paciente desconoce en qué grupo se encuentra. Un estudio de doble ciego es aquel donde ni el paciente ni el investigador conocen el tratamiento recibido por el paciente. ¿cómo mejora esto la situación con respecto al sesgo? En ambos casos, los pacientes en ambos grupos, tenderán a estar igualmente desinformados En el doble ciego, el investigador no podrá interpretar los resultados, ajustándolos a su teoría. Cómo debe ser asignado el paciente a un tratamiento en particular? Al azar Estas fuentes de sesgo tienden a limitarse utilizando los métodos de estudios ciego y de doble ciego Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

32. ¿Cómo decide qué pacientes recibirán la droga? ¿Cuál es el grupo de control? ¿Los resultados son subjetivos objetivos? ¿Al grupo control necesita o no se necesita prescribírsele un placebo Al azar, entre los paciente que sufren de insomnio. Otro grupo seleccionado al azar de sus pacientes sufriendo de insomnio Subjetivos necesita Un psiquiatra quiere saber si una nueva droga es efectiva contra el insomnio. El resultado será dado en número de horas de sueño durante la primera semana con el medicamento Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

33. Lea este pasaje y responda las preguntas a continuación En una revista de fisiología se reporta un experimento donde se comparan dos diferentes regímenes dietéticos, A y B. Inicialmente fueron escogidos y pesados vestidos 120 niños de pesos normales y 25 bajo peso. Durante un período de 6 meses los niños bajo peso fueron alimentados con el régimen dietétco A y se les dio antibióticos diariamente. Los niños normales se alimentaron con el régimen dietético B. Al final del ensayo la ganancia media de peso de los niños bajo peso fue mayor que la de los niños normales. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

34. Las muestras son/no son al azar Se usó el grupo control incorrecto /correcto. ¿Por qué les dieron el antibiótico? No se menciona, de modo que presumiblemente no son. Incorrecto. Ambos grupos debieran ser o normales o bajo peso. Cualquier diferencia podría ser debida a esta diferencia inicial. Esto podría ser ético, pero agrega otro factor de sesgo. La diferencia podría ser debido a este factor adicional. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

35. Sería mejor/no mejor pesar a los niños desnudos Los resultados son subjetivos/objetivos Por consiguiente, necesita/ no necesita usar un experimento ciego ¿Cuál muestra es más precisa y por qué? Mejor, porque la ropa varía mucho en peso. La precisión se afecta negativamente. Objetivos No necesita Los 120 niños normales porque la muestra es mayor. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

36. Si las muestras son escogidas antes de embarcarse en el estudio, éste se llama, estudio prospectivo Si los pacientes caen ya de antemano dentro de un grupo y son sólo los efectos los que se quieren comparar, se llaman estudios retrospectivos. El estudio anterior ¿de qué tipo es? Prospectivo. Las muestras se escogieron antes de que las diferentes dietas fueran dadas. consideraciones adicionales que hay que hacer en relación con muestras. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

37. ¿Es este un estudio prospectivo o retrospectivo y cuál constituye el grupo control? Retrospectivo. El ataque al corazón ya ha ocurrido antes que se iniciara el estudio. Los pacientes de ataque al corazón ya estaban agrupados. Su grupo de control es un grupo de gente idéntica excepto por el ataque al corazón. Un doctor ha comparado gente que ha tenido un ataque al corazón, con un grupo de control para ver si el consumo de grasa del primero ha sido mayor. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

38. ¿Como transformaría este estudio en uno prospectivo? Observar un grupo con alto consumo de grasa y otro con bajo consumo para contrastar las tasas de ataque cardíaco. Los estudios retrospectivos son tan sesgados que han sido muy estigmatizados Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

39. Los estudios prospectivos son usualmente más grandes. Por ejemplo si la tasa de ataque al corazón fuese de 1 por 1000 personas, necesitaríamos observar prospectivamente 100,000 personas para obtener 100 casos de ataque al corazón. Ellos usualmente son más costosos y toman mucho tiempo. ¿Cuál es su ventaja? Usualmente son menos sesgados que los retrospectivos ya que las muestras pueden ser escogidas al azar Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

40. Si compara los IQ de gente con schistosomiasis con otros ¿ es un estudio prospectivo/retrospectivo? retrospectivo Esto muestra otra desventaja de los estudios retrospectivos. Si gente con schistosomiasis se mostraran lentos mentales usted no será capaz de decir que ellos fueron lentos antes de contraer la enfermedad o si la enfermedad los ha hecho así. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

41. ¿cuál es el grupo control en el cuadro anterior? Dé dos características de una muestra El tamaño de la muestra afecta la precisión y/ y no el sesgo ¿cómo se puede cuidar del sesgo en el muestreo? Los IQ de gente similar sin schistosomiasis Da estimados no sesgados en promedio y su precisión puede ser estimada. Y no el sesgo Usando una muestra al azar; al menos esto le permite a usted estimar la oportunidad que el sesgo pueda aparecer. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

42. A. No precisa B. objetiva C. restrospectiva D. no al azar E. subjetiva (C), (D)y (E) ¿En cuál de las siguientes situaciones es el sesgo un problema? Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

43. ¿Cómo se cuida usted de sesgo en un experimento subjetivo si usted no puede hacerlo objetivo? Control (placebo) Experimentos ciego y doble ciego. Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

44. Un colega con menos conocimientos que usted desea comparar dos tabletas para adelgazar. Dígale exactamente que debe hacer para producir resultados satisfactorios Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

45. qué pasa cuando tomamos muestras Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

46. x Ya sabemos que podemos calcular para estimar μ. Cada recolección de muestras es diferente por lo que varía. La manera que ésta varía es importante porque a menudo se calcula sólo un valor para una media de la muestra a fin de estimar la media de la población y uno quiere saber cuán confiable puede resultar su estimado. x Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor

47. ¿cuál es la diferencia entre parámetro y estadística? Defina población Una muestra es______de la población ¿Cómo puede usted escoger una muestra no sesgada? La estadística estima el parámetro μ. ¿cómo hace usted para hacer más preciso? ¿cuál es la forma aproximada de la distribución de muchas variables? Parámetro se refiere a la población y estadística a la muestra Todo de “algo” bajo investigación Parte o porción Aleatoriamente Aumentando N, el tamaño de la muestra Normal; simétrica, con forma de campana y dos puntos de inflección. Hagamos un poco de repaso x x Adaptación por el autor de apuntes de clases dictadas por la Dra. W. M. Castle en la Universidad de Liverpool, enriquecidas con experiencias del propio autor