TEORÍA DE MUESTRAS

ESTIMACIÓN E INTERFERENCIA ESTADÍSTICA: 

• Al conjunto de 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.

PROCEDIMIENTO MUESTRAL:

Definición: 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

Tipos de muestreos: 

A) Muestreo probabilístico:  Todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad de ser elegidas y se puede calcular de antemano. Aquí encontramos varios tipos de muestreo:

• Muestreo aleatorio.
• Muestreo estratificado.
• Muestreo conglomerado.

B) 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.  De este tipo de muestreos encontramos varios tipos:

• Muestreo consecutivo.
• Muestreo de conveniencia o accidental.
• Muestreo intencional o a criterio.
• Muestreo bola de nieve, avalancha o muestreo en cadena.
• Muestreo teórico.

TAMAÑO DE LA MUESTRA: 

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.

Cálculo del tamaño de una muestra para estimar la media de una población:

• Z es un valor que depende del nivel de confianza 1a con que se quiera dar a los intervalos calculados a  partir de estimadores de esa muestra.
• S^2 es la varianza poblacional.
• e es el error máximo aceptado por los investigadores  en las diferencias entre los grupos de comparación de  la variable a estudiar 

Si tras esta operación se cumple el resultado: N > n (n1), el cálculo del tamaño muestral termina aquí – Si no se cumple, obtendremos el tamaño de la muestra con esta fórmula: n´= n / 1+(n/N).

Para calcular el tamaño de una muestra cuando queremos estimar una proporción:

• p es la proporción de una categoría de la variable.
• 1-p es la proporción de la otra categoría
• z es el valor que depende del nivel de confianza 1-a.
• N es el tamaño de la población.
• e es el error máximo aceptado por los investigadores en  las diferencias entre los grupos de comparación de la  variable a estudiar.

Bibliografía: apuntes de clase del Dr. José Antonio Ponce Blandón y D. Juan Vega Escaño profesores del Centro Universitario de Enfermería de Cruz Roja, adscrito a la US.