Tipos de muestreo

MVZ.EPA. Ruby Sandy Moreno Mejia

Definición de muestreo

Ventajas

Diseño del muestreo

Tipos de muestreoProbabilístico

No probabilístico

Procedimiento utilizado para contar condatos para estimar parámetros de lapoblación, permite hacer inferenciasestadísticas con la mayor confiabilidadposible.

Mediante el muestreo se determinanestimadores.

POBLACIÓN (parámetros)

MUESTRA (estimadores)

Más económico.

Más rápido.

Resultados similares a un censo

1. Definir la población blanco

2. Establecer un diseño muestral• Objetivo• TMM• Tipo de muestreo• Información que se tiene• Recursos3. Determinar procedimientos de análisis de la

información

PoblaciónElemento

Conjunto de

individuos, cuyas

características son

desconocidas. A

partir de una

muestra se inferirá o

estimará dicha

característica.(prevalencia)

Es un sujeto u objeto alcual se le hacen lasmediciones

Unidades de muestreo Marco muestral

Colecciones notraslapadas deelementos de lapoblación que lacubren completamente

Es una lista de las unidades de muestreo

Probabilístico y no probabilístico.

Probabilístico: Tipo de muestreo en el quecada uno de los elementos de la poblacióntiene una probabilidad conocida y diferentede cero de ser seleccionado.

•Muestreo aleatorio simple

•Muestreo sistemático

•Muestreo estratificado

•Muestreo por conglomerados

Ningún elemento tiene mayor probabilidad deser seleccionado que otro.

Selección de las muestras:

•sorteo.

•tabla de números aleatorios.

•computadora.

•calculadora

Ventajas Desventajas

Todos los elementostienen la mismaprobabilidad.

Sencillo para laselección de loselementos

Requiere de un marcomuestral completo.

Difícil cuando lasmuestras estándispersas.

Problemas logísticos

Permite tomar la muestra al seleccionaraleatoriamente un elemento de los primeros kelementos y después cada k-ésimo.

a) Ordenar los elementos en una lista onumerarlos en un mapa.

b) Determinar el valor de “k”.

k= Tamaño de la población/ tamaño de lamuestra.

c) Seleccionar un número aleatorio del 1 a k.

Se requiere tomar 50 muestras de unapoblación de 600.

k = 600/50 = 12

Se selecciona un valor aleatorio de 1 a 12.Supongamos que fuera el 5.

Entonces el muestreo será tomando a losindividuos con los siguientes números: 5, 17,29…65, 77, 89...545, 557, 569, 581, 593.

Ventajas Desventajas

Solo se usa tabla denúmeros aleatoriosuna sola vez ygarantiza ladistribución de lamuestra.

Necesita un marcomuestral detallado.Posibilidad de sesgo sihay algúnordenamiento en lasunidades muestrales.

Permite clasificar a la muestra en grupos(estratos), si éstos presentan diferencias en lavariable estudiada (mayor variabilidad entreestratos y mayor homogeneidad dentro deestratos).

Un ejemplo es clasificar hatos lecheros deacuerdo a su nivel de tecnificación.

A) Separar las unidad de acuerdo al estrato queles corresponda (similitud de acuerdo a lavariable de interés).

B) Dividir el número de muestras en partesiguales de acuerdo al estrato.

C) Determinar el tamaño mínimo de la muestraen forma proporcional al tamaño del estrato.

Ventajas Desventajas

Estimación final conmenos error debido avariabilidad.

Permite estimar valorespara cada estrato yglobal

Más complejo,necesario un marcomuestral.

Puede habersubjetividad en elcriterio deestratificación

Es aquel en el cual las unidades de muestreoson agrupaciones o colecciones de elementos

Implica la evaluación de todos o una parteproporcional de los elementos delconglomerado, por ejemplo: parásitos poranimal, vacas por hato, personas porvivienda.

Determinar el número promedio de elementos en el conglomerado y de acuerdo al tamaño mínimo de muestra, determinar el número de conglomerados a considerar.

Ventajas Desventajas

Disminución de costos.

No es necesario unmarco muestral.

Ajustes al resultado.

Cálculo de tamaño demuestra.

Puede haber sesgo porcaracterísticas de losconglomerados.

Muestreo No Probabilístico

Es aquel en el cual no es posible realizar unaselección aleatoria de sus unidades, laprobabilidad de que un elemento seaseleccionado es desconocida e incluso puedeser igual a 0.

Debe reconocerse su gran importancia anteciertas condiciones, por ejemplo, cuandobuscamos individuos con característicasespeciales y raras que hacen poco práctica laaleatoriedad.

Se establece en proporción de elementosnecesarios, variable de interés, circunstanciasparticulares y según el número deentrevistadores se asignan cuotas a cubrirpor cada uno de ellos.

Se necesita hacer una evaluación en granjasde aves de la región. Hay 200, 150 deproducción de huevo y el resto de pollo deengorda.

Sólo hay 4 encuestadores y cada uno solopuede visitar 5 granjas, por lo tanto 3evaluarán granjas de huevo y 1 evaluará lasde engorda (15 y 5 respectivamente).

Se toman las muestras en aquel lugar endonde hay mayor probabilidad de encontrarla variable de interés.

Es muy importante, sobre todo cuando lacaracterística buscada sea poco común(enfermedades raras).

El juicio de un experto es básico paraconformar nuestra muestra.

En este tipo de muestreo los elementos sonseleccionados de acuerdo a su disponibilidadde participar, es decir, participarán porconveniencia todos aquellos que pordisposición convengan.

TAMAÑO MINIMO DE MUESTRA

Es el mínimo de individuos a estudiar paraobtener la información necesaria de lapoblación, con un grado de error y confianzadeterminados.

Obliga a especificar los resultados finales.

Conduce a un objetivo específico dereclutamiento.

Fomenta el desarrollo de calendarios ypresupuestos.

Previene investigaciones pequeñas que nolleven a conclusiones válidas.

No discutir el tamaño de la muestra.

Suposiciones irreales (incidencia oprevalencia).

No examinar el tamaño de la muestra con unlímite de valores.

95% 1.96 99% 2.576

Si la prevalencia estimada es del 35%(p=0.35) con un error del 5% (d=0.05) y unaconfianza de 95% (Z=1.96).

Si la prevalencia es del 40%, error de 5%,confianza de 95%. Entonces n = 369muestras. Con una población de 600individuos

Qué tamaño de muestra necesitamos si:

p = 0.10 y d = 0.05?.

(1- 0.10)/(0.10 X 0.05)= 0.9/0.005 = 180

Si la prevalencia estimada es de 85% (p=0.85)con un error del 5% (d=0.05).

n = 0.85/(1-0.85) x 0.05

n = 0.85/(1.15) x 0.05

n = 0.85/(0.0075) = 113.3

n = 114 muestras.

Se sabe que en una región, la tuberculosis seestima en el 5%, se quiere saber con un 95%de confianza si en un rancho en particularexiste el problema, en ese rancho hay 650vacas.