MUESTREO EN SALUD FRANCISCO MARÍN HERRADA 2009

1. MUESTREO EN SALUD FRANCISCO MARÍN HERRADA 2009

2. MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA ASPECTO CUANTITATIVA CUALITATIVA Importan-cia del tamaño muestral MUU CCCHHAA PPOO CCAAA Factores asociados al tamaño muestral ESTADÍSTI-COS OBJETIVOS OBJETIVOS TIEMPO RECURSOS INFORMA-CIÓN ABUNDAN-TE EN PROFUNDI-DAD PERMITIR INFEREN-CIAS Objetivo de la muestra

3. MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA ASPECTO CUANTITATIVA CUALITATIVA NUNCA DECIDE LOS ELEMEN-TOS Interven-ción del investi-gador FUNDAMENTAL Replicabilidad SIEMPRE DUDOSA

4. TIPOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO Óptimo en investigación cuantitativa No aplicable en investigación cualitativa NO PROBABILÍSTICO Óptimo en investigación cualitativa Pésimo en investigación cuantitativa

5. 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)

6. MUESTREO PROBABI-LÍSTICO

7. Error de muestreo 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.

8. Nº MUES- EDAD PROME TRA DIO 1 A A 4 4 4,0 2 A B 4 5 4,5 3 A C 4 6 5,0 4 A D 4 7 5,5 5 B A 5 4 4,5 6 B B 5 5 5,0 7 B C 5 6 5,5 8 B D 5 7 6,0 9 C A 6 4 5,0 10 C B 6 5 5,5 11 C C 6 6 6,0 12 C D 6 7 6,5 13 D A 7 4 5,5 14 D B 7 5 6,0 15 D C 7 6 6,5 16 D D 7 7 7,0

10. Error de muestreo Sesgo (no medi-ble Redu-cible) Error de muestreo Error estándar (medible, disminuible, variabilidad, azar)

11. DISEÑOS MUESTRALES PROBABILÍSTICOS EN INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA MUESTREO ALEATORIO SIMPLE MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO MUESTREO SISTEMATICO MUESTREO DE CONGLOMERADOS DISEÑOS COMPLEJOS

13. 3 4 1 2 5 14 6 7 8 12 13 11 24 10 15 9 16 23 17 22 26 25 18 21 28 27 29 20 19 32 31 33 30 34

14. 3 4 1 2 5 14 6 7 8 12 13 11 24 10 15 9 16 23 17 22 26 25 18 21 28 27 29 20 19 32 31 33 30 34

16. 13 3 12 2 1 11 17 4 5 15 6 7 18 16 14 8 20 21 19 10 9 30 24 31 32 25 35 34 22 23 26 33 36 29 37 27 28

20. 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.

21. FACTORES NO ESTADÍSTICOS • ASOCIADOS AL • TAMAÑO MUESTRAL • OBJETIVOS DEL ESTUDIO • RECURSOS DISPONIBLES • TAMAÑO DE LA POBLACIÓN

22. 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

23. RELACION ENTRE TAMAÑO MUESTRAL (n) Y TAMAÑO POBLACIONAL (N) NIVEL DE CONFIANZA 95 % PRECISIÓN 5 % VARIANZA 0,10 VARIABLE CUALITATIVA

25. MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA FRANCISCO MARÍN HERRADA 2009

26. MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA CARÁCTERÍSTICAS Las unidades se eligen para obte-ner representativi-dad del discurso, de los significados INTENCIONADO Y RAZONADO Con el fin de lograr la saturación de la información necesaria para lograr los objetivos ACUMULATIVO Y SECUENCIAL Las decisiones respecto a la muestra se van cambiando de acuerdo a los hallazgos FLEXIBLE Y REFLEXIVO

27. MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA TAMAÑO MUESTRAL Se trata de lograr información de la mejor calidad dentro de los factible CONVENIENCIA PERTINENCIA Se logra con la saturación, es decir, cuando la información se repite, es redundante y no aporta aspectos nuevos SUFICIENCIA

28. FIN