METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA CONTEXTO, POBLACION Y MUESTRA Lic. Ingrid Melis

Conceptos básicos en la investigación Universo o población Totalidad de individuos o elementos en los que puede presentarse determinada característica susceptible de ser estudiada (Fayad C. 1970) Es la totalidad de elementos o individuos que tienen ciertas características similares y sobre las cuales se desea hacer inferencia (Jany1994) Finito Infinito Nº limitado de unidades Nº ilimitado de elementos

NIVELES DE POBLACIÓN 1º POBLACIÓN BLANCO Totalidad de objetos o elementos en los que se puede presentar las características estudiadas. Conjunto de individuos sobre los que se quiere hablar. 2º POBLACIÓN ACCESIBLE Integrada por objetos en los que se puede presentar las características estudiadas pero en un contexto determinado. 3º POBLACIÓN ELEGIBLE Integrada por objetos en los que se puede presentar las características estudiadas en un contexto determinado y que además cumpla con los siguientes criterios Criterio de Inclusión Criterio de Exclusión Criterio de Eliminación

Muestra (grupo en el que se realiza el estudio) Parte o subconjunto de la población donde se va a realizar la investigación (Grupo del cual se desea conocer algo) GENERALIZACIÓN DE RESULTADOS Población Muestra (grupo en el que se realiza el estudio)

Ventajas de la muestra Menor tiempo de realización del estudio Disminución de los costos menos gastos Permite profundización de las variables Permite tener mayor control sobre las variables a estudiar. La MUESTRA NO PUEDE SER SELECCIONADA DE FORMA ARBITRARIA

Consideraciones para el proceso de muestreo Definir concreta y precisamente el universo que se pretende estudiar. problema, objetivos, hipótesis, variables y tipo de estudio seleccionado y definiendo cuáles serán las unidades muestrales Debe ser representativa de la población de la cual se extrae para permitir así generalizaciones que sean válidas reunir caract. principales en relación a las vbs. a estudiar y la variablidad de la vb. (valores o categorías ) Tamaño de la muestra la cantidad muestral debe guardar proporcionalidad con el universo (Formulas) CRITERIOS: a) recursos disponibles b) heterogeneidad de las Unidades deObservación c)nº de variables en estudio d) grado de precisión de los datos

Tamaño de la muestra: Criterios según Fischer Los recursos disponibles fijan tamaño máximo 2º criterio Los requerimientos del plan de análisis fijan tamaño mínimo ES IMPORTANTE NO SOLO LA PROPORCIÓN NUMERICA (%) SINO TAMBIÉN EL TAMAÑO ABSOLUTO DE LA MUESTRA Esto quiere decir por ejemplo: Si se tiene una población de 200 individuos la muestra por lo menos debe ser del 30%, para no tener menos de 30 casos que es el mínimo recomendable. En tanto si la población es de 50.000 individuos, una muestra del 30% es excesivamente grande por lo que una muestra del 1% constituiría una muestra adecuada.

PROBABILISTICO NO PROBABILISTICO Seguir un método, 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 estudiada TIPO DE MUESTREO PROBABILISTICO Aleatorio simple Sistemático Estratificado Conglomerado NO PROBABILISTICO Por conveniencia o intencional Por cuotas Accidental

PROBABILISTICO ALEATORIO SIMPLE NÚMEROS ALEATORIOS TOMBOLA-SORTEO-RIFA -Nº de la muestra (tamaño) -Enumerar todas las unidades del universo -Registrar - anotar los números -Extraer al azar hasta completar la cantidad de la muestra Desventaja solo para universos pequeños -Empleo de tabla de nº aleatorios (Orden y punto de partida establecido previamente por el investigador) Definir Nº de muestra Enumerar c/u de las unidades del universo Determinar orden o combinación EJ: U= 500 HC , M= 100 HC nº de 3 dígitos que pueden ser elegidos de 001 al 500 4) Selección de las unidades , emplear un lista para identificar repeticiones 5) Controlar hasta completar la cantidad de unidades de la muestra que han sido seleccionada

Numero aleatorios

PROBABILISTICO ESTRATIFICADO PROPORCIONAL Determinar la muestra Determinar estratos o subgrupos s/ vbs. en estudio Enumerar los elemento que componen cada estrato Calcular % de la población muestral. Ejemplo 500 u 100% 100 u x = 100 x 100= 20% 500 5) Calcular proporcionalmente el nº unidades para cada estrato s/ % obtenido Ej: si un estrato auxiliar tiene 180 u. en total el cálculo es el siguiente: 100 % 180 u 20 % x = 20 x 180= 36 aux. integraran la muestra 100 6) La selección de la unidad que ingresa a la muestra se realizará al azar hasta completar la cantidad obtenida para el estrato NO PROPORCIONAL Extraer de C/ estrato la misma cantidad de elementos s/ nº muestral prefijado

PROBABILISTICO ESTRATIFICADO PROCEDIMIENTO Determinar la muestra (n) Enumerar los elemento que componen el universo (N) Calcular el Número de Selección Sistemática.(NSS): nos da el intervalo de selección Ejemplo NSS= N (universo) = 500 = 5 n ( muestra) 100 4) Identificar la unidad por donde se inicia la selección (por sorteo) 5) Conformo la muestra. Ej: 1ª unidad = Nº 3 más el NSS 5 2ª unidad = Nº 8 más el NSS 5 6) La selección de la unidad que ingresa a la muestra se realizará hasta completar la cantidad establecida

PROBABILISTICO POR CONGLOMERADO Las unidades están integradas en conjuntos : CONGLOMERADOS Se presentan así en la realidad Se realiza una lista del conglomerado Se procede con método aleatorio

NO PROBABILISTICO INTENCIONAL Investigador decide según objetivos las unidades que integran la muestra considerando unidades típicas de la población que desea conocer

NO PROBABILISTICO INTENCIONAL Investigador decide según objetivos las unidades que integran la muestra considerando unidades típicas de la población que desea conocer ACCIDENTAL (Kerlinger) Investigador decide sobre las unidades disponibles, se aprovecha la inclusión a la muestra POR CUOTA Investigador determina la cantidad o “cuota” de unidades a incluir con características. Luego selecciona muestra según variables a estudiar