3. universo y muestra- prof gino giorgianni
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Definición
Tipos de Muestras
Procedimientos de Selección
UNIVERSO Y MUESTRA
Dr. Gino Giorgianni
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Grupos de estudio: Universo - muestra
Universo o población: Son todas las unidades de observación, individuos ó conglomerados que tienen características susceptibles de ser estudiadas.
Tipos de universo de acuerdo a su extensión: 1. Finito: número limitado de individuos.2. Infinito: número ilimitado de individuos. 3. Hipotético: número hipotético de individuos.
UNIVERSO O POBLACIÓN
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Homogéneos:Componentes con características similares parecidas Ej el volumen sanguíneo de una persona.
Heterogéneos:Formado por unidades diferentes, que forman estratos por cada tipo de unidad Niños jóvenes adultos y ancianos.
TIPOS DE UNIVERSOS SEGÚN ESTRUCTURA
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VentajasPermite ahorrar:• Tiempo• Recursos humanos• Materiales• Económicos. • Disminuye los errores debido a:
Observador, método de observación, sujeto observado observado.
Muestra: Parte cualquiera del universo, desde una unidad de observación, hasta una unidad menos que el total.
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Características que debe reunir una Buena Muestra
Debe ser adecuada en cantidad y calidad.
• Cantidad: ni más de lo necesario ni menos de lo suficiente.
Depende de: Frecuencia del fenómeno que se estudia.
Variabilidad del Universo.
• Calidad.: la muestra debe reflejar todas las características del universo del cual procede.
Muestras según su Calidad:• Representativas.• No Representativas o seleccionadas.
• Selección voluntaria.• Selección involuntaria.
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Factores que conducen a una selección Involuntaria
• Se toma la muestra de sólo un sector del universo.
• Los individuos a estudiar no se escogen al azar.
• Tomada la muestra hay circunstancias que impiden estudiar la totalidad de los individuos incluidos.
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Error por muestreo:
Verdadero valor N – valor dado n
Desventaja:
No es otro que la diferencia entre el valor dado por la muestra y el verdadero valor del universo.
Se disminuye aumentando el Tamaño Muestra y se mide utilizando el error estándar.
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Según su validez:– Representativa: Reproduce todas las características
estructurales del universo (muestra probabilística).
– No representativa: (seleccionada) solo reproduce en pequeño una o varias, pero no todas las características del universo.
Puede ser:– Voluntaria o de conveniencia.– Involuntaria.
Clasificación: Según interrelación:
• Independientes• No independientes.
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Cualitativas (representabilidad y selección)
Representabllidad: Buena cualidad, el procedimiento de obtención de la nuestra, es mediante un procedimiento probabilístico o de azar, las muestras representativas son muestras probabilísticas.
Selección: Cualidad negativa de la muestra respecto a representabilidad, que se produce al no usar el azar en su obtención o usarlo en forma inadecuada.
Son muestras de selección:
Opinática, de voluntarios, de criterio, disponibilidad.
Características de las muestras
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Muestras de Conveniencia
En la selección de los individuos a estudiar no interviene el azar.
Casos en los cuales esta justificado su uso
• Investigaciones donde los recursos son limitados.
• No se conoce la lista detallada de la población a estudiar.
• El interés del estudio está centrado en individuos con determinadas características.
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Son muestras de selección involuntaria:
– Parcializadas (se toma. un sector o estrato confundido con el universo)
– Sesgadas ( obtenidas por azar incompleto o inadecuado)
Cuantitativas :
1. Muestras grandes (son las que tienen mas del 1 0% de los individuos)
2. Muestras pequeñas (son las que tienen menos del 1 0% de los individuos)
3. Tamaño mínimo ( menor número permisible fijado por criterios de precisión, seguridad o certeza)
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Tamaño deseable (determinado por criterios) Variación del universo (a mayor variación mayor tamaño de la
muestra) Magnitud del universo (a mayor magnitud mayor tamaño de la
muestra) Medida de resumen a usar (promedio y porcentaje) Frecuencia del fenómeno (a menor frecuencia,mayor tamaño
de la muestra) Complejidad del estudio (a mayor complejidad, mayor tamaño
de la muestra) Tamaño posible (determinado por los recursos disponibles)
Cuantitativas :
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Muestras Probabilísticas
Cada individuo del Universo o Población tiene una probabilidad conocida, diferente de cero de ser incluido en la muestra.
Condiciones que requieren la elección de una Muestra Probabilística.
• La probabilidad de elegir cada individuo debe ser conocida. • La elección de los individuos debe ser al azar.• El procedimiento para la elección al Azar debe ser un método
perfectamente estudiado en tal forma que la voluntad no interviene.
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Importancia del Uso de Muestras Probabilísticas
• Los resultados dados por el azar siguen una Curva Normal, modelo matemático perfectamente estudiado.
• La variación de los resultados, no es anárquica, sino ordenada y previsible, lo que genera confianza.
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1 )Probabilidad de elegir cada individuo de la muestra conocida, para poder calcular los errores.
2 )Individuos elegidos por azar.
Métodos para obtenerla:1 )Sorteo o lotería ( con reposición, sin reposición)
2 )Tabla de números aleatorios.
Modelos probabilísticas:1) Modelo por azar Simple:
Proceso aleatorio que da a todos y a cada una de las unidades del universo o, estrato una probabilidad de elección conocida.
Se utiliza un lista completo del universo.
Se utilizan dos métodos, (lotería y números al azar)
Muestra probabilística:Es aquella en que cada individuo de la población tiene una probabilidad perfectamente conocida y diferente a cero de ser incluido en la muestra.
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2 ) Modelo por azar sistemático: Se usa en universos homogéneos, se obtiene de la siguiente manera:
– Se elabora una lista con los individuos que constituyen el universo por azar.– Se calcula la constante que va a dar la separación en el sorteo.
– Sorteo (la primera unidad que va a formar parte de la muestra)– La constante al mismo tiempo marca la escogencia de los individuos a
través de un sistema.
3) Modelo estratificado: El universo en estudio se divide en sectores según alguna característica en común y de estos se eligen los individuos al azar.
4) Modelo por conglomerados: El universo se subdivide en grupos o conglomerados de individuos, se numeran los conglomerados y se eligen al azar.
5) Modelo por procedimiento combinado: Se puede tomar dos o más modelos y combinarlos. Ejemplo: Conglomerado + Estratificada.
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Muestras por Azar Simple
Con el fin de señalar el procedimiento, ventajas y desventajas de los diferentes métodos, consideremos el siguiente ejemplo:
Se tiene el país dividido en cuatro zonas geográficas, cada una de las cuales tiene 100 Hospitales, con 50 pacientes cada uno, para un total de 400 hospitales y 20.000 pacientes, de los cuales se desea estudiar 2000.
100 Hospitales- c/u 50 pacientes 100 Hospitales- c/u 50 pacientes
100 Hospitales- c/u 50 pacientes 100 Hospitales- c/u 50 pacientes
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Muestras por Azar Simple
1. Azar Simple: • Se elabora lista del Universo.• Por Azar se escogen los 2000 pacientes a estudiar.
Desventajas: Necesita lista.
Puede no haber representatividad.
Dispersión probable.
Ventajas: Fácil, y económico.
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Azar Sistemático
• Necesita Fracción de Muestreo.
Que de cada 10 pacientes se estudiará uno.
• Se escoge al azar un número entre 1 y 10 que indicará, el primer paciente de la muestra.
• Se completa la muestra tomando de la lista uno de cada 10.
Desventajas: Las mismas del procedimiento por Azar Simple.
Ventajas: Fácil de usar sobre todo en casos donde existen ficheros o tarjeteros con los nombres de los individuos de la población que se estudia.
20000
2000
Universo
MuestraFM
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Azar Estratificado
• El Universo o Población se divide en estratos.
• De cada estrato se escoge al azar los individuos que van a formar la muestra. En el ejemplo citado de cada región se escogerán 500 pacientes utilizando el método de la lotería o tabla aleatoria.
Desventajas: Se necesita lista.
Ventajas: Hay adecuada representación.
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Muestras por Conglomerados
Estudian grupos o conglomerados de individuos, en el ejemplo:
Utilizando el azar se escogen 40 hospitales y se estudian todos los pacientes de cada hospital conformando así la muestra.
Desventajas:
Puede no haber representatividad.
Ventajas:
No necesita lista.
Evita dispersión.
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Muestras por Procedimiento Combinado
Este procedimiento combina el muestreo estratificado con el conglomerado, evitando la necesidad de lista y la dispersión y asegurando la representatividad.
En el ejemplo:
Se obtiene esta muestra escogiendo al azar 10 hospitales de cada una de las zonas geográficas, estudiando la totalidad de sus pacientes.
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Análisis de los Resultados de las Muestras
Obtenida la muestra y resumidos los hallazgos para poder generalizar los resultados debe:
• Estimarse los valores del Universo.
• Determinar la precisión de tales valores.
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Valores del Universo
La estimación de los valores del universo depende del tipo de muestra utilizada.
• Muestras por Azar Simple o Muestras Sistemáticas.
Los resultados observados en ellas pueden aplicarse directamente al universo.
• Muestras estratificadas o de conglomerados.
Deben resumirse en primer lugar los resultados de cada estrato y luego estimar el valor global de todo el universo.
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CRUCE DE SHIBUYA – TOKYO, JAPÓN
GRACIAS