FACULTAD DE MEDICINA HUMANA

CURSO:PROYECTO DE INVESTIGACION

CIENTIFICA DOCENTES:

MG. ALEJANDRO CABRERA GASTELO

INTEGRANTES: ALBÚJAR CHING YUING ALDANA TORRES PATRICIA ALVA PUENTE CHRISTHIAN ARAUJO ZÚÑIGA JUAN PABLO ASENJO HEREDIA FRANKLIN BANDA BACA EDINZON BARSALLO FERNÁNDEZ RICARDO BAZÁN TANTALEÁN JOSE LUIS

En las actividades de investigación científica y tecnológica es muy útil el empleo de muestras. El análisis de una muestra permite inferir conclusiones susceptibles de generalización a la población de estudio con cierto grado de certeza (Holguin y Hayashi, 1993).

Al desarrollar un proyecto de investigación “el total de observaciones en las cuales se esta interesado, sea su número finito o infinito, constituye lo que se llama una población,” (Walpole y Myers, 1996, p. 203). La muestra es una pequeña parte de la población estudiada. La muestra debe caracterizarse por ser representativa de la población.

De acuerdo con Briones (1995) “una muestra es representativa cuando reproduce las distribuciones y los valores de las diferentes características de la población..., con márgenes de error calculables,” (p. 83).

Los anteriores conceptos reflejan que al analizar una muestra se esta aplicando la inferencia estadística con el propósito de “... conocer clases numerosas de objetos, personas o eventos a partir de otras relativamente pequeñas, compuestas por los mismos elementos,” (Glass y Stanley, 1994, p. 241). En términos generales la información que arroja el análisis de una muestra es mas exacta incluso que la que pudiera arrojar el estudio de la población completa.

Determinar las cualidades que caracterizan una buena muestra.

Conocer como se hace la selección de una muestra. Seleccionar la muestra apropiada para ejemplos de

investigación y describir el procedimiento a seguir para conformar esa muestra.

Aprender a reconocer si el grupo elegido es verdaderamente representativo del conjunto.

Conocer mediante teoría y ejemplo el significado del tamaño de la muestra y su aplicación en la metodología de la investigación

Definiciones universo ,muestra , población

Universo 

Universo es el conjunto de personas, cosas o fenómenos sujetos a investigación, que tienen algunas características definitivas. Ante la posibilidad de investigar el conjunto en su totalidad, se seleccionara un subconjunto al cual se denomina muestra.

  Población  Se da el nombre de población a un conjunto de individuos y

objetos acerca del cual se quiere saber algo. Muchas veces no es conveniente considerar cada uno de los elementos de la población para calcular ese promedio o ese porcentaje. En otros casos, considerar todos lo elementos de la población no proporciona ninguna utilidad.

 

Muestra

Cuando no es conveniente considerar todos los elementos de la población, lo que se hace es estudiar una parte de esa población. Una parte de la población se llama muestra.

La muestra siempre debe tener las mismas características del universo, ya que es representativa de este.

UNIVERSO:Es el conjunto de individuos u objetos de los que

se desea conocer algo en una investigación.Totalidad de individuos o elementos en los cuales

puede presentarse determinada característica susceptible de ser estudiada.

Toda la agregación o cúmulo de casos que cumple con un conjunto predeterminado de criterios. El universo o población puede estar constituida por personas, animales, registros médicos, nacimientos, muestras, accidentes, entre otros.

El universo es el grupo de elementos al que se generalizarán los hallazgos.

El universo debe quedar claramente identificado, desde el inicio de la investigación y se debe ser especifico al incluir sus elementos.

Estudio de características de las/os estudiantes de Medicina Humana:

Se debe definir claramente:Estudiantes de postgrado o pregrado,Todas las inscritas en la carrera,Solo las de 2º año,Las de una escuela o de todas las del país,Solo las mayores de 18 años,etc.

MUESTRA:Es el subconjunto o parte del universo o población

en que se llevará a cabo la investigación con el fin posterior de generalizar los hallazgos al todo.

MUESTRA PROBABILISTICA: Es aquella extraída de una población de tal manera que todo miembro de esta última tenga una probabilidad conocida de estar incluido en la muestra.

Desde cualquier población o universo de tamaño N, se puede extraer un cierto número de muestras distintas de tamaño n.

Cuando la s poblaciones son muy pequeñas es conveniente tomarlas en su totalidad.

UNIDAD DE OBSERVACIÓN: Son los elementos del universo en que se medirán o estudiarán las variables de interés.

UNIDAD DE MUESTREO: Es el elemento utilizado para seleccionar la muestra. Puede ser la misma unidad de observación o nó.

Ej: Si estudio niños puede que sea mejor muestrear por padres o por casas en sus barrios.

Conjunto de elementos que presentan una característica o condición

común que es objeto de estudio

POBLACIÓN

Conjunto de elementos que presentan una característica o condición

común que es objeto de estudio

MUESTRA

Generalización de hallazgos

Extracción de muestra

MUESTREO: Si se busca estudiar algo en un grupo menor

que el total para luego generalizar los hallazgos al todo, la parte que se estudia debe ser: Extraída del Universo, Debe ser representativa del Universo: Debe poseer

las características básicas del todo.

Ej: Universo 55% mujeres y 45% de hombres; la muestra debería tener la misma proporción.

Universo Finito: Constituido por unidades conocidas y delimitadas, si es muy grande será difícil de estudiar.

Universo Infinito: Formado por una cantidad ilimitada de unidades, la dificultad surge al no conocer su magnitud.

En investigación, es preferible trabajar con muestras, a pesar de no haber garantía de su representatividad, existe una serie de ventajas a destacar: Permite que el estudio se realice en menor tiempo. Se incurre en menos gastos. Posibilita profundizar en el análisis de las variables. Permite tener mayor control de las variables a

estudiar.Algo importantisimo es el hecho de que por

ser una muestra, esta no puede ser obtenida arbitrariamente, por ello se deben tomar en cuenta una serie de consideraciones en el proceso de muestreo.

La estadística es el principal requisito.Una muestra probabilistica depende de:

Recursos disponibles,Heterogeneidad de las variables,Sujetos a estudiar, técnica de muestreo,Tipo de análisis, grado de precisión que deben

tener los datos, entre otros.

Uno de los métodos para definir la muestra lo aporta Fisher; para lo cuál elige dos criterios:

Los recursos disponibles; fija el tamaño máximo de la muestra, siempre tomar la muestra mayor posible, mientras más grande mas posibilidad de ser representativa y menor será el error de muestreo.

Plan de análisis de los datos; fija tamaño mínimo de la muestra, el tamaño de la muestra deberá ser suficiente para permitir un análisis confiable de los cruces de variables, para probar si las diferencias entre proporciones son estadísticamente significativas.

• Al realizar cruce de variables se recomienda no tener menos de 20 o 30 casos en cada una de las subcategorias de las variables independientes principales.

• Es decir que variabilidad, tendría que ser considerada.

• Cuando los fenómenos son homogéneos, las muestras son más pequeñas.

• Cuando la variabilidad es muy grande, se necesitarán grandes muestras.

Lo importante no es la proporción que represente la muestra, sino el tamaño absoluto de la muestra.

Una muestra representativa no la define el tamaño; como así lo hace el diseño del muestreo y la forma en que se realizará.

Ej: N: 100, mínimo el 30%. N: 50000, puede hacer análisis incluso con 1000 individuos, 2%.

La selección depende del objetivo del estudio La selección depende del objetivo del estudio y de la hipótesis inicialy de la hipótesis inicial

Factores variables independientes como sexo, Factores variables independientes como sexo, edad, nivel educacional, lugar de origen, etc. edad, nivel educacional, lugar de origen, etc. deberán estar representados en la muestradeberán estar representados en la muestra

Asignación de números a los individuos y Asignación de números a los individuos y selección de aquellos que aparezcan en la selección de aquellos que aparezcan en la tabla de muestreo al azar o uno de cada X tabla de muestreo al azar o uno de cada X individuosindividuos

DesventajaDesventajaInclusión de números desiguales de individuosInclusión de números desiguales de individuos

Establecer de antemano las categorías Establecer de antemano las categorías sociales y el número de individuos que se sociales y el número de individuos que se desea incluirdesea incluir

Elección al azar de los hablantes para Elección al azar de los hablantes para completar cada subgrupocompletar cada subgrupo

Asegurar validez y representatividad de la Asegurar validez y representatividad de la muestramuestra

Idealmente = 25/100.000 Idealmente = 25/100.000

hablanteshablantes5 hablantes por subgrupo 5 hablantes por subgrupo

socialmente homogéneosocialmente homogéneoMuestra proporcional al número de Muestra proporcional al número de

individuos por subgrupo socialindividuos por subgrupo social

Estudio sociológico que establezca los Estudio sociológico que establezca los estratos socialesestratos sociales

Método objetivoMétodo objetivoMedición de parámetros Medición de parámetros

Método subjetivoMétodo subjetivoEvaluación subjetiva del investigadorEvaluación subjetiva del investigador

No incluye clase social como variable No incluye clase social como variable independienteindependiente

EjemplosEjemplosConsiderar solamente sexo y edadConsiderar solamente sexo y edadConcentrarse en un determinado sector urbanoConcentrarse en un determinado sector urbano

Ser representativa o reflejo general del conjunto o universo que se va a estudiar, reproduciendo de la manera más exacta posible las características de éste.

Que su tamaño sea estadísticamente proporcional al tamaño de la población.

Que el error muestral se mantenga dentro de límites aceptables.

VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO DE MUESTRAS

VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO

DE MUESTRAS

Ventajas:

Costo reducido:

Mayor rapidez:

Al no estudiar la totalidad de sujetos sino una muestra de ellos, los

recursos financieros, materiales, personal, etc necesarios para hacer la

investigación serán menores.

de igual forma, la recolección de la

información se hará en menos tiempo.

Mayor exactitud:

Mayores posibilidades:

al estudiar una muestra se reduce el volumen de trabajo, por lo cual es posible emplear

personal más capacitado, supervisar con mayor cuidado las actividades de campo, el

procesamiento de los datos, y de esta forma obtener

resultados más exactos.

Existen casos en los cuales no es posible estudiar toda

la población, como por ejemplo, cuando ésta es infinita o muy grande

En ese caso solo es posible estudiar una muestra

VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO

DE MUESTRAS

Ventajas:

VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO

DE MUESTRAS

Limitaciones:

No se debe emplear muestras cuando la población es muy pequeña

La teoría del muestreo es compleja y no es del dominio de la mayoría de los investigadores, por lo que con frecuencia deben buscar apoyo en especialistas en la materia.

Un procedimiento tal, que al escoger un grupo pequeño de una población se pueda tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo efectivamente posee las características del universo que estamos estudiando.

Muestreo es el proceso utilizado para escoger y extraer una parte del universo o población de estudio con el fin de que represente al total.

Todo subgrupo de una población constituye una muestra, PERO; NO TODOS SON REPRESENTATIVOS DE ELLA. TAMPOCO TIENEN LA MISMA PROBABILIDAD DE SER

ESCOGIDOS. Existen dos tipos:1- Muestreo Aleatorio Simple y2- Muestro No-Probabilistico.

Es el método que consiste en extraer una parte o muestra de una población o universo, de tal forma que todas las muestras posibles de tamaño fijo tengan la misma posibilidad de ser seleccionadas. En el caso anterior se indica sacar más de una

muestra debido a la dificultad para asegurar que una muestra al azar sea representativa.

Atendidos ciertos criterios se puede confiar en que la muestra será representativa.

Para que el muestreo sea probabilístico o aleatorio es requisito que todos y cada uno de los elementos de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, además esa probabilidad es conocida.

Más sencillo, más usado. Se caracteriza porque cada unidad tiene la misma probabilidad de ser incluida en la muestra.

EXISTEN VARIAS MODALIDADES:

a)- Por medio del uso de tabla de números aleatorios.

b)- Muestreo sistemático.c)- Muestreo estratificado.d)- Muestreo por conglomerado.

I- SORTEO: Se coloca en un recipiente tarjetas o fichas que representen a cada unidad del universo y luego seguir la siguiente secuencia:

1- Identificar y definir la población.

2- Establecer la estructura muestral; lista real de las unidades o elementos de la población.

3- Determinar el numero que conformará la muestra.

4- Anote la secuencia individual en tarjetas, hasta completar el Universo, luego depositelo en un recipiente.

5- Extraer una a una las unidades correspondientes a la muestra.

6- Controle el tamaño de la muestra seleccionada.

También puede realizarse el muestreo de otra forma, como escoger de manera aleatoria de números.

Desventajas: No se puede utilizar si el universo es muy grande.

II- TABLA DE NÚMEROS ALEATORIOS: más rápido y práctico.Consiste en disponer el universo distribuido como números en varias columnas y filas, de los que se seleccionará la muestra:

1- Identifique y defina la población.2- Establezca el listado real de las unidades o elementos del

universo.3- Determine el numero de unidades que será la muestra.4- Asegurar la enumeración de cada unidad del universo.5- Determine el orden en que se usará la tabla, definiendo

las combinaciones que se harán.6- Seleccione las unidades muestrales, listandolas para

eliminar las repeticiones.7- Asegúrese de la cantidad de unidades seleccionadas hasta

completar la muestra, puede necesitarse en caso que no se hallen o desaparezcan números ya listados.

III- MUESTREO SISTEMATICO: Cada unidad tiene igual probabilidad de ser seleccionada.Varia el proceso de selección de las muestra.

1- Seleccione el numero de unidades que conformará la muestra.

2- Asegure la cantidad del universo y que todas las unidades están numeradas.

3- Calcule el “Número de selección sistemática”, intervalo numérico que servirá para la selección de la muestra. N:n; 500/100= 5 (intervalo de selección muestral).

4- Determine la unidad por donde se iniciará la selección de la muestra, azar o sorteo, definiendo las primeras 5 por la que se iniciará.

5- Conforme la muestras; si el primer numero es 4, los siguientes serán 9, 14, 19, hasta completar la muestra. Hasta completar 100.

IV- MUESTREO ESTRATIFICADO: Se caracteriza por subdividir a la población en subgrupos o estratos, debido a la variabilidad que presentan las variables principales del estudio.Ej: Presión arterial, debe medirse en hombres y mujeres.* Muestreo estratificado proporcional, es en el que se elige una proporción por cada estrato.Ej: Si se toma una muestra de una población en que el 15% fuma y el 85% no, se deberá mantener la misma proporción.* Muestreo estratificado no proporcional, Es en el que no se mantiene la proporción, esto es más conveniente cuando se intenta comparar estratos. Ej: se selecciona el 50% que fuma y el 50% que no fuma.

Tener en cuenta que: No hacer muchos estratos. No estratificar con respecto a muchas variables.

1- Seleccione el numero de unidades que conformará la muestra.

2- Determine los estratos o subgrupos que hará, según la variable que está estudiando.

3- Asegurese del número que compone cada estrato, numerados y fácilmente identificables.

4- Calcule el porcentaje que constituirá la muestra Con el ejemplo anterior; 500...100%, entonces 100...20%., por lo tanto 20.

5- Calcule el 20% de cada estrato y seleccionelo.

6- Al hacer la selección puede hacerlo por azar simple o usando una tabla.

* Secuencia utilizable para un muestreo estratificado proporcional.

* Los estratos se dan en forma natural (hombres-mujeres, viejos-jóvenes, etc.

V- MUESTREO POR CONGLOMERADO: Se utiliza cuando no se cuenta con un listado detallado de las unidades del universo.

Se procede a tomar grupos o conjuntos de unidades (conglomerados).

Por la dificultad de organizar las unidades muestrales, el investigador define los estratos, tampoco conoce la distribución de la variable.

1- Definir y seleccionar los conglomerados a estudiar.

2- Hacer listado de las unidades que componen los conglomerados.

3- Seleccionar la muestra con alguno de los métodos antes mencionados.

Ej: Si se estudiará las escuelas primarias, sobre un fenómeno, 1º se seleccionan las escuelas luego, se determinan los cursos que se estudiarán, y finalmente los alumnos, con método aleatorio.

* No es tan confiable con muestreo aleatorio.

También conocido como “muestreo por conveniencia”, No es aleatorio, por ello se deconoce la probabilidad de selección de cada unidad, esto hace que pierda credibilidad.

Su característica principal es que el investigador utiliza algunos criterios para seleccionar la muestra.

EXISTEN DOS TIPOS FUNDAMENTALES:

1- Muestreo Intencional o Deliberado y2- Muestreo Accidental o por Comodidad.

1- MUESTREO INTENCIONAL O DELIBERADO: El investigador decide, según los objetivos, los elementos

que integrarán la muestra, considerando aquellas unidades supuestamente “típicas” de la población que se desea conocer.

El investigador conoce la población y sus características que pueden ser utilizadas para seleccionar la muestra.

2- MUESTREO ACCIDENTAL O POR COMODIDAD: Se toman las unidades o casos que están disponibles en

un momento dado; consultantes en box, asistentes a un curso, etc.

El muestreo por “cuota”, es en el que el investigador selecciona la muestra de acuerdo a fenómenos a estudiar, solo les interesa cumplir con la cuota muestral.

* En general no se recomienda el uso de muestreo no estratificado para investigaciones cuantitativas, debido a que no permite calcular el error del muestreo.

La adecuación es la propiedad basada en el cumplimiento de las normas relacionadas con el tema a investigar y la situación.

La representatividad es la característica más importante de una muestra.

El muestreo adquiere todo su sentido en cuanto que garantiza que las características que se quieren observar en la población quedan reflejadas adecuadamente en la muestra

Fox señala que para lograr la representatividad se requiere:

1. Conocer qué características (variables) están relacionadas con el problema que se estudia;

2. Capacidad para medir esas variables, y 3. Poseer datos de la población sobre estas

características o variables para usarlos como variable de comparación.

Generalizar a la población a partir de la muestra sólo está justificado si ésta representa realmente a la población

“Preservar la representatividad es el atributo más importante que debe reunir el muestreo, lo que nos permitirá generalizar a la población los resultados obtenidos en la muestra”.

Para que una muestra proporcione datos confiables, éstos deben ser representativos de la población, es decir, que los errores del muestreo deben ser relativamente pequeños para que ésta no pierda su validez. Ninguna muestra da garantía absoluta en relación con la población de donde ha sido extraída, de ahí, la importancia de poder determinar el posible margen de error y la frecuencia de los mismos dentro del conjunto.

La selección de la muestra es uno de los pilares de la investigación.

Existen diferentes ventajas que ofrece el uso de una muestra como un bajo costo, mayor rapidez en la obtención de datos, así como una mayor exactitud

Para poder estudiar todos los elementos o sujetos a los cuales se refiere el problema es necesario que la cantidad de sujetos y la forma como son seleccionados, sean adecuada.

Es importante apuntar que mediante este trabajo se le muestra a los investigadores cómo poder seleccionar el tamaño de una muestra para que sea representativa con relación a la población a trabajar.