BIOESTADÍSTICA

BIOESTADÍSTICA I

TAREA Nº. 1

PARALELO: 4A

NÚMERO DE GRUPO: 8

FECHA: 19/10/2021

NOMBRES: BENALCÁZAR KAREN, CRUZ MELANIE

Técnicas De Muestreo y Cálculo del Tamaño de la Muestra

Técnicas de Muestreo

Después de haber realizado un cálculo del tamaño de la muestra, es necesario seleccionar los elementos de la población que van a conformar la muestra. Existen dos métodos principales para elegir muestras:

1. MÉTODO PROBABILÍSTICO: Este método aleatorio, permite conocer la probabilidad de que cada individuo pueda ser elegido como parte de la muestra de forma aleatorio. Consta de cuatro técnicas de muestreo que se pueden utilizar en conjunto con las no aleatorias o también de forma aislada dependiendo del caso estadístico.

Muestreo aleatorio simple: Aquí se selecciona una muestra de tamaño “n” de una población de “N” unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N, esto quiere decir que, cada uno de los elementos tienen la misma probabilidad de conformar la muestra. Por ejemplo, si tenemos una población de 1000 elementos y deseamos 100, la probabilidad de que un elemento conforme la muestra es 100/1000 que es igual a 1/10. Este es el método más simple, pero se necesita un listado de todas las muestras, lo cual puede resultar difícil de conseguir. (Sharma, 2017)

Muestreo sistemático: Para determinar una muestra de un tamaño “n” se debe conseguir una lista de los elementos “N”, pero no siempre se cuenta con un marco muestral completo y para ello se debe delimitar un marco muestral en función al tiempo, entonces definimos un intervalo de salto k=N/n y se elige un número aleatorio entre 1 y k con el que se comienza la selección de la muestra y el tamaño “N” se delimita temporalmente (Otzen & Manterola, 2017).

Muestreo aleatorio estratificado: Aquí se divide a la población en grupos más pequeños o estratos y en cada estrato se hace un muestreo probabilístico simple. La idea es producir grupos heterogéneos entre sí, respecto de la variable de estudio, pero homogéneos dentro de cada grupo y así podemos asegurar la representación de cada estrato en la muestra (Otzen & Manterola, 2017).

Muestreo por aglomerados: Consiste en la identificación de conglomerados o clústeres, que son grupos de elementos que presentan toda la variabilidad de la población. Los conglomerados son homogéneos entre sí, pero sus elementos son heterogéneos, entonces, aquí la población se divide en racimos y estos se seleccionan aleatoriamente y se utilizan todos sus elementos, ya que se pueden separar por características como edad, sexo, ubicación, salario, ganancias, entre otras. Por ejemplo, los centros de salud son conglomerados entre ellos porque en su interior está todo el equipo de salud, al igual que la población. (Sharma, 2017)

2. MÉTODO NO PROBABILÍSTICO: Las técnicas de muestreo de tipo no probabilísticas, se diferencian de las probabilísticas, porque los elementos no tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Estos procedimientos dependen de otras causas y de los criterios, decisiones y la habilidad del investigador. Este método puede ser eficaz siempre y cuando sea adecuado para el objeto de estudio, y puede ser una gran herramienta para calcular el error muestral que se puede estar cometiendo (Ávila, 2006).

Muestreo de conveniencia o intencional: El investigador decide qué casos, características o individuos de la población pasan a formar parte de la muestra, dependiendo de qué tan accesibles y cercanos se encuentren para el investigador. Es un método muy común, pero la desventaja es que es probable que la muestra sea poco representativa, por lo que los resultados se deben interpretar con mucha precaución.

Muestreo discrecional: En este método el investigador tiene que ser un experto que seleccione a ciertos individuos de la población que tienen características importantes que pueden contribuir al objetivo del estudio. Los casos que el experto selecciona son característicos y específicos, este método es más útil cuando la población es muy variable y la muestra que se necesita es pequeña (Arias-Gómez et al., 2016).

Muestreo por cuotas: Aquí se requiere un conocimiento previo de las características de la población a estudiar y de acuerdo a ello, se elegirán los individuos siguiendo ciertas cuotas por edad, género, área geográfica, entre otras. (Ávila, 2006).

Muestreo por referencias o bola de nieve: Esta técnica es usada cuando la población es totalmente desconocida, aquí se pide al primer elemento de la población que recomiende a alguien más que cumpla con ciertas características y a esas mismas personas se les pide que recomienden a otras más y así sucesivamente. Por lo tanto, el tamaño de las personas requeridas va creciendo poco a poco como una bola de nieve. (Etikan et al., 2016)

CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA

Muestra es un subconjunto de la población que va a ser estudiado, el tamaño de la muestra está condicionado por los objetivos de estudio, que determinaran su diseño, las variables a considerar y el método seleccionado (Gallego, 2018).

Es necesario el tipo de diseño empleado en la investigación para la determinación del tamaño de la muestra. Existen diseños de tamaño fijo y variable, en los diseños de tamaño variable, los sujetos de muestra van incrementando hasta que se llegue a un tamaño predeterminado, mientras que los diseños de tamaño fijo, el tamaño de muestra es fijado desde el principio de la investigación (García et al., 2013).

Cálculo del tamaño de una muestra: El cálculo del tamaño de una muestra es una función matemática, el cambio de una variable en la función determina el cambio de la otra considerada en la ecuación, este proceso permite la aproximación al número deseado del tamaño, adaptando a su vez otros parámetros estadísticos.

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