300 likes | 469 Views
Populaţie – eşantion Variabile. Alex Coman Centrul pentru Politici de Sănătate şi Sănătate Publică UBB Cluj-Napoca a lexandrucoman @yahoo.com. Întâlnirea de azi:. De ce utilizam eşantioane? Populaţie - eşantion Eşantionare Proiecte le voastre. De ce utilizam esantioane?. Idei? Pareri?.
E N D
Populaţie – eşantionVariabile Alex Coman Centrul pentru Politici de Sănătate şi Sănătate Publică UBB Cluj-Napoca alexandrucoman@yahoo.com
Întâlnirea de azi: • De ce utilizam eşantioane? • Populaţie - eşantion • Eşantionare • Proiectele voastre
De ce utilizam esantioane? • Idei? Pareri?
Populaţia teoretica – Care e populatia pe care se generalizeaza rezultatele? • Populatia studiata – Care e populatia accesibila? • Cadrul eşantionului – Concret, cum se ajunge la populatia accesibila? • Eşantionul – Cine participa la studiu? • http://www.socialresearchmethods.net/kb/sampterm.php accesat in 9 noiembrie 08
In practica • Timp si bani – resurse importante
Esantionare • Probabilistica - aleatoare • Neprobabilistica - nealeatoare
Esantionare probabilistica • fiecare individ din populatie are o sansa diferita de zero de a fi ales in esantion • E simpla aleatoare • E sistematica • E proportionala • E stratificata • E cluster • E multistadiala • E multifazica
Esantionare neprobabilistica • Eşantion “convenient” • Voluntari • Eşantionare bazata pe judecata experta • Esantionarea pe cote +/aleator
Esantionare simpla aleatoare • Fiecare membru al populatiei are sanse egale si diferite de 0 de a fi inclus in esantion • Cu sau fara inlocuire • Probabilitatea de selectie = (n ÷ N) x 100% • Exemplu: din 1000 de studenti aleg 100 Penultimul rand, a 2-a persoana din stanga mea
Esantionare sistematica • De interval • Selectez 100 de studenti din 1000 • “Pasul” de esantioare este 1000 / 100 adica 10 • Selectez punctul de pornire 1-10, apoi tot al 10-lea student e selectat
Esantionare proportionala • Sansa de a fi selectat e proportionala cu dimensiunea fiecarui element din populatie • Exemplu: • Trimiteti SMS la nr 100 si castigati un VW Golf. Cu cat mai multe SMS-uri cu atat mai multe sanse de castig.
Esantionare stratificata • Impratirea in grupuri OMOGENE si mutual exclusive = stratificare • Apoi esantionare in fiecare strat • Exemplu: • Parerea studentilor UBB referitoare la importanta seminarului de MTC
Esantionare cluster • Populatia se imparte in “grupe” neomogene • Se selecteaza grupele • Exemplu: • O clasa • Un bloc • Un cartier • etc
Esantionare multistadiala • Seamana cu esantionarea tip cluster • Cel putin 2 etape • Nu participa toti din cluster • Exemplu: • Parearea studentilor de anul 1 referitoare la problema YYYYYYYYYYYYYYYYYYYY • Ultimul rand, prima persoana din dreapta mea
Esantionare multifazica • Colectarea informatiilor in mai multe faze • Faza initiala – informatii putine • Faze ulterioare – detalii • Exemplu: evaluarea comportamentului alimentar si a starii de sanatate a studentilor de anul 1 CRP
Eşantion “convenient” • Convenience sampling • Haphazard sampling • Accidental sampling • Exemplu: primii 10 studenti care intra in sala de curs
Voluntari • Exemplu: cine se oferasaparticipe la un studiudespreeficacitateavaccinuluigripal?
Eşantionare bazata pe judecata experta • Pretestarea unui chestionar / test / metoda • Exemplu: testarea chestionarului pentru seminarul de la MTC pe colegul din caminul vecin
Esantionarea pe cote • -/+ aleator • Exemplu: • Primele 10 fete si primii 10 baieti care intra in magazinul AAAAAAAAAAAAAAAAA
Dimensiunea esantionului • Regula “30 – 10” • SAU • http://www.surveysystem.com/sample-size-formula.htm accesat 9 noiembrie 08 • http://www.stat.ubc.ca/~rollin/stats/ssize/ accesat 9 noiembrie 08
Dimensiunea esantionului -exemplu Z = valoarea Z ( 1.96 pentru 95% interval de incredere) p = Valoarea estimata a ceea ce vrem sa studiem c = intervalul de incredere exprimat zecimal (exemplu .04 = ±4)
Informatii necesare • Eroare tip I sau alpha – sansa de a respinge ipoteza nula atunci cand ea e adevarata (vezi diferente acolo unde nu exista) – alpha = 5% • Eroare tip II sau beta – sansa de a accepta ipoteza nula cand ea este falsa (nu vezi diferente acolo unde ele exista) – beta = 10%-20% • Puterea = probabilitatea de a detecta diferente acolo unde exista (1-beta)
Exemplu 1 -EpiInfo • Population Survey or Descriptive Study Using Random (Not Cluster) Sampling • Population Size : 999,999 • Expected Frequency : 10.00 % • Worst Acceptable : 15.00 % • Confidence Level Sample Size • ---------------- ----------- • 80 % 59 • 90 % 97 • 95 % 138 • 99 % 239 • 99.9 % 390 • 99.99 % 545