Copyright © 2015 Banco Interamericano de Desarrollo. Esta obra está bajo una licencia Creative Commons IGO 3.0 Reconocimiento-No Comercial-Sin Obra Derivada (CC-IGO BY-NC-ND 3.0 IGO) ( y puede ser reproducida para cualquier uso no-comercial otorgando crédito al BID. No se permiten obras derivadas. Cualquier disputa relacionada con el uso de las obras del BID que no pueda resolverse amistosamente se someterá a arbitraje de conformidad con las reglas de la CNUDMI. El uso del nombre del BID para cualquier fin que no sea para la atribución y el uso del logotipo del BID, estará sujeta a un acuerdo de licencia por separado y no está autorizado como parte de esta licencia CC-IGO. Notar que el enlace URL incluye términos y condicionales adicionales de esta licencia. Las opiniones expresadas en esta publicación son de los autores y no necesariamente reflejan el punto de vista del Banco Interamericano de Desarrollo, de su Directorio Ejecutivo ni de los países que representa.

Las bases conceptuales del muestreo científico Juan Muñoz Sistemas Integrales

El muestreo El error estándar Intervalos de confianza El tamaño de la población Estimación de promedio

Una elección Municipal 4

El muestreo aleatorio 5 En los ejemplos que vimos, los electores de la muestra se elegían como en una lotería. Esa técnica de selección se llama “Muestreo Aleatorio Simple” Pronto discutiremos técnicas más complejas (muestreo estratificado, muestreo por etapas, etc.), pero todas serán técnicas aleatorias. En el muestreo aleatorio (también llamado muestreo probabilístico, o muestreo científico), cada elemento de la población tiene una probabilidad ser elegido en la muestra –positiva, y –conocida Gracias a eso, las muestras aleatorias permiten calcular márgenes de error e intervalos de confianza. Otras formas de muestreo (por cuotas, por conveniencia, etc.) no lo permiten pero esa probabilidad no necesita ser la misma para todos…

Una sola muestra 6 En los ejemplos, para ver la distribución de las estimaciones, hacíamos como que el investigador pudiera elegir muchas muestras. En la práctica, el investigador sólo puede elegir una sola muestra. La teoría del muestreo entrega fórmulas que permiten conocer la distribución de las estimaciones con base en esa única muestra.

Fórmula básica del Muestreo Aleatorio Simple para estimación de prevalencias 7 Error estándar Tamaño de la población Prevalencia Tamaño de la muestra

¿Para qué sirve el error estándar? 8

9

Ejemplo 10 Queremos evaluar el impacto de una campaña para reducir el tabaquismo entre las embarazadas. Para tener datos de línea basal, se eligió una muestra aleatoria simple de 900 de los partos registrados en 2011 en la provincia. 279 de las madres de la muestra declararon haber fumado durante el embarazo. ¿Qué podemos decir sobre la prevalencia actual del tabaquismo entre las madres de la provincia?

11 Obviamente, podemos estimar la prevalencia del tabaquismo como P = 279 / 900 = 0,31 (31 por ciento). Con base en el error estándar podemos calcular intervalos de confianza

Intervalos de confianza La prevalencia estimada es 31 por ciento con un error estándar de 1.50 por ciento Error estándar Intervalo del 95 por ciento de confianza: 31 ± 1,50 1,96 Intervalo del 99 por ciento de confianza: 31 ± 1,50 2,58

Efecto del tamaño de la población 13 Corrección de población finita En la práctica, casi siempre es tan cercana a 1 que podemos ignorarla

Efecto del tamaño de la población 14 Tamaño de la población Tamaño de la muestra necesaria para obtener una precisión determinada En la práctica, el tamaño de la población incide muy poco sobre el tamaño de la muestra necesaria para obtener una precisión determinada

Efecto del tamaño de la muestra 15 Tamaño de la muestra Error estándar Para reducir el error a la mitad… …hay que cuadruplicar la muestra

Error muestral vs error no muestral 16 Error muestral Error no muestral Error total Tamaño de la muestra

Estimando un promedio 17

Para la estimación de promedios 18

Para el trabajo en grupos 19 Después del café, diríjase a la sala que corresponde a su grupo: –Grupo 1(Rojo/Rosado)El Carmen –Grupo 2(Amarillo)Capilla –Grupo 3(Verde)María Magdalena –Grupo 4(Anaranjado)Candelaria Tenga a mano su calculadora Copie a su computador los libros Excel –Simulators\Lesson1.xlsm –Tools\Sample_Size_Calculator.xlsx Asegúrese de habilitar la ejecución de macros en Excel. Vea las instrucciones para hacerlo en –Simulators\Habilitar_Macros_Excel.doc Si tiene dificultades, consulte al animador de su grupo durante la pausa de café, antes de que comience la clase, dentro de 15 minutos Si no tiene computador, intente trabajar con un colega.