Calculo de la muestra
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Calculo de la muestra Calculo de la muestra Presentation Transcript

  • J Perez_vp@hotmail.com
  • ¿En una investigación siempre tenemos una muestra? Lo primero: ¿sobre o quienes se recolectaría datos? Aquí el interés se centra en “qué o quiénes”, es decir , en los sujetos, objetos, sucesos o comunidades de estudio (las unidades de análisis), lo cual depende del planteamiento de la investigación. Por lo tanto, para seleccionar una muestra, lo primero hay que definir la UNIDAD DE ANÁLISIS. El sobre qué o quiénes se van a recolectar los datos depende del planteamiento del problemaa investigar y de los alcances del estudio. Estas acciones nos llevaran al siguiente paso, que consiste en delimitar una población.
  • ¿Cómo se delimita una población?  MUESTRA “Un grupo limitadode la poblaciónque posee característicasrepresentativasde ellas”  POBLACIÓN O UNIVERSODE ESTUDIO “La totalidadde individuoso elementosque poseen la característicaobjeto de estudio” La delimitación de las características de la poblaciónno sólo depende de los objetivos del estudio,sino de otras razonas practicas. Un estudio no será mejor por tener una poblaciónmas grande; la calidadde un trabajo investigativoserá en delimitarclaramentela poblacióncon base en el planteamiento del problema.  Cumpliendo con los objetivos de estudio
  • ¿Cómo seleccionar una muestra? La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. • La muestra tiene que ser representativa de la población de la que se extrae. • Se pueden producir errores imprevistos e incontrolados. Dichos errores se denominan sesgos y si suceden diremos que la muestra está sesgada. • Las distintas maneras de elegir una muestra de una población se denominan muestreos. Población Elementos o unidades de análisisMuestra
  • Cálculo del Tamaño Muestral Cada estudio tiene un tamaño muestral idóneo, que permite comprobar lo que se pretende con la seguridad y precisión fijadas por el investigador. ¿DE QUÉ DEPENDE EL TAMAÑO MUESTRAL? Variabilidad del parámetro a estimar: Datos previos, estudios pilotos Precisión: Amplitud del intervalo de confianza Nivel de confianza (1- α): Nivel de confianza de 95% Z= 1.96 Nivel de confianza de 99% Z= 2.58 Probabilidad complementaria al error admitido (α) Vélez (2001)
  • Cálculo del Tamaño de la Muestra n: Tamañomínimo de muestra N: Tamaño de la población Z: nivel de confianzapara 95%= 1.96 para 99%= 2.58 S: Desviaciónestándar D: Nivelde precisión p: prevalenciadel fenómeno de estudio q: Completap hasta 1 (si p = 70 %, q = 30 %) Murray y Larry (2005) Tamaño de la muestra para la población infinita o desconocida: Tamaño de la muestra para la población finita y conocida: n = Z2 p q d2 Variable cualitativa n = N Z2 p q (N-1)d2 + Z2 p q
  • n: Tamañomínimo de muestra N: Tamaño de la población Z: nivel de confianzapara 95%= 1.96 para 99%= 2.58 S: Desviaciónestándar D: Nivelde precisión p: prevalenciadel fenómeno de estudio q: Completap hasta 1 (si p = 70 %, q = 30 %) Murray y Larry (2005) Población infinita: Población finita: n = Z2 S2 d2 Variable cuantitativa n = N Z2 S2 (N-1)d2 + Z2 S2 Cálculo del Tamaño de la Muestra
  • TIPOS DE MUESTRA  Muestra probabilísticas  Muestra no probabilísticas o dirigida Se obtienen definiendolas característicasde la poblacióny el tamaño de la muestra, y por medio de la selección aleatoriao mecánica de las unidadesde análisis “Subgrupo de la población en el que todos los elementos de esta tienen la mismaposibilidad de ser elegidos.” “Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación.” La elección entra la muestra probabilísticay no probabilísticase determina con base en el planteamiento del problema,las hipótesis, el diseño de estudio de investigación y el alcance de sus contribuciones. ¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?
  • Principales métodos de muestreo Muestra probabilísticas Muestra no probabilísticas  Muestreo aleatoriasimple (MAS).  Muestreo aleatorioestratificado(MAE).  Muestreo sistemático (MS).  Muestreo por conglomerados(MC).  Por conveniencia.  Voluntarios.  De juicio.  Bola de nieve.  Se comete menos sesgos datosmas validos.  Cuandola muestra se elije al azar.  El investigadorno elige la muestra al azar, sino siguiendo criterios subjetivos
  • MUESTREO ALEATORIO SIMPLE  Tiene el principio de un sorteo o lotería.  Es indicado en poblaciones homogéneas.  El principio de aleatoriedad nos da la mayor probabilidad de representatividad.  Nos asegura igualdad de condiciones cuando hay varios grupos.
  • MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO  Se utiliza cuando la población es heterogénea es decir esta dividida en sub grupos.  Se determina el % que representela muestra de la población y de cada estrato se toma este %  Para fines de seleccionar los integrantes de la muestra cada grupo o estrato se considera como una población y se realiza muestreo aleatorio simple en cada grupo.
  • MUESTREO SISTEMÁTICO  Es muy útil en estudios con historias clínicas o estudios longitudinales donde l ingreso de los pacientes es a través de los días o meses.  No utiliza la TNA  Se enumeran los integrantes de la población (001 – 800)  Se determina el intervalo fijo de selección - 8
  • MUESTREO POR CONGLOMERADOS  Cuando las unidades de observación están agrupadas en grandes grupos – conglomerados.  Estudiantes – colegios uses.
  •  Grant, E. L y Leavenworth, R. S. (2005). Control Estadísticode Calidad. 6ta edición. Mcgraw-Hill. México, D.F.  Hernández Sampieri, R., Fernández Collado y Pilar Baptista L. (2006). Metodología de la Investigación. Editorial McGrawHill. México, D.F.  Murray R. Spiegel y Larry J. Stephens. (2009). Estadística.4ta edición. Mc Graw-Hill. México, D.F.  Vélez, C.M. (2001). Apuntes de Metodología de la Investigación. EAFIT. Colombia.
  • Dr. Vargas Pérez Javier Perez_vp@Hotmail.com