Tema 8: teoría de muestras
Estimación e inferencia estadística
• A
los procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen
las características de la población le llamamos técnicas de muestreo
• Siempre
que trabajamos con muestras (no estudiamos el problema en toda la población
sino en una parte de ella) hay que asumir un cierto error.
• Si
la muestra se elige por un procedimiento de azar, se puede evaluar ese error.
La técnica de muestreo en ese caso se denomina muestreo probabilístico o
aleatorio y el error asociado a esa muestra elegida al azar se llama error
aleatorio
• En
los muestreos no probabilísticos no es posible evaluar el error. En los
muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable, pero es evaluable.
Proceso de la inferencia estadística
Procedimiento muestral
Un muestreo
es un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener
un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de
la población que estamos estudiando.
• Muestreo Probabilístico: Todas las unidades que componen la población tienen una
probabilidad de ser elegidas y se puede calcular de antemano.
• Muestreo no Probabilístico: Las unidades que componen la población tienen diferente probabilidad de ser elegidas ya que no solo interviene el azar sino también otras condiciones. No se puede calcular la probabilidad de antemano y no todos los elementos tienen alguna posibilidad de ser incluidos. (dudosa representatividad)
Muestreo no probabilístico
Muestreo Consecutivo:
El más utilizado. Si se hace bien puede ser la
representatividad de la muestra puede ser semejan al del muestreo
probabilístico.
Se recluta a todos los individuos de una población que son
accesibles y que cumplen los criterios de inclusión durante un periodo de
reclutamiento fijado.
Desventaja:
• Que no se haga de forma enteramente consecutiva,
sino que haya interrupciones.
• Periodo de reclutamiento corto o que haya fluctuaciones
Ejemplo: horas sueño RN. Se toma información de todos los RN que acudan el centro sanitario en un tiempo concreto.
Muestreo de conveniencia o accidental
Se recluta a los individuos que son más accesibles para el
equipo investigador o que se presentan voluntariamente.
Se usa con frecuencia al ser el menos costoso y más fácil
Desventaja:
• Poco sólida ya que requiere de una
gran homogeneidad de la variable estudiada en la población. Genera sesgos
importantes.
Ejemplo: Paramos por la calle a la gente que pasa por allí.
El propio investigador es quien selecciona a los individuos al considerarlo los más apropiados.
Se usa cuando se quiere contar con una muestra de expertos o en estudios cualitativos.
Desventaja:
• Este método puede no contar con un
método externo y objetivo para valorar la idoneidad de los sujetos.
Ejemplo: método Delphi o consenso de expertos.
Muestreo bola de nieve, de avalancha o muestreo en cadena:
El propio investigador elige a un participante que cumpla los criterios de inclusión y al mismo tiempo se le pide que identifique a otros individuos con sus mismas características para invitarles a participar y así sucesivamente hasta que se tenga recogida la muestra.
Muy utilizada en estudios cualitativos
Ventaja: se puede acceder a parte la
población con difícil acceso o difíciles
de identificar (poblaciones marginadas como sectas).
Desventaja:
• La muestra puede ser reducida debido
a la reducida red de contactos.
•Calidad de los participantes
condicionada por la invitación de otros a confiar en el investigador.
Muestreo teórico:
La selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría o porque la integración de la muestra se va diciendo sobre la marcha.
Los participantes deben cubrir todas las características, perfiles y patrones que puedan influir del fenómeno estudiado.
Muestreo probabilístico:
• Simple:
seleccionar al azar (tabla número / pc) la n (muestra). Se usa poblaciones
pequeñas. El más representativo.
• Desventajas: listados todas las unidades /
costos por dispersión población / grupos minoritarios no representados
• Sistemático:
seleccionar individuos según una regla o proceso.
• N = 400 (población candidata) / n=
100 (muestra)
• Formula: K= N/n. 400/100 = 4. K= 4.
Si r entre1 y 4.
Ejemplo: si
r= 3 1=3 // 2 (3+K) // 3 (3 + (2Xr))
• Ventajas: no hace falta tener la
lista completa.
Muestreo Estratificado:
Se utiliza cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población y puede afectar a los resultados del estudio, pero existen grupos o estratos donde se si presenta de manera homogénea. Estos grupos tienen alguna característica en común, pero son mutuamente excluyentes.
Ventaja: conocer cómo se comporta una variable en cada subgrupo de la población con precisión.
Desventaja: necesita más información
y un listado de cada individuo de la población.
Ejemplo: nivel de burnout en enfermeros y enfermeras
1000 individuos / 300 enfermeros / 700 enfermeras.
Se obtiene de grupos o conglomerados
ya establecidos cuando no hay listado de la población.
Poblaciones muy dispersas o no hay
listado completo individuos, pero si de los grupos (unidades de un hospital).
Desventaja: no se conoce de antemano
el tamaño de la muestra que se va a obtener ya que el tamaño depende de los
grupos seleccionados. Necesita un mayor tamaño de la muestra para ser preciso.
Ejemplo: nivel satisfacción
laboral de una unidad de un hospital. Escogemos al azar un hospital (m.
aleatorio simple) y después la unidad (m conglomerados).
• El
tamaño de la muestra a tomar va a depender de:
– El
error aleatorio (estándar)
–De
la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera
importante en los valores de la variable a estudiar
–De
la variabilidad de la variable a estudiar (varianza en la población)
–El
tamaño de la población de estudio.
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