Bioestadística Muestreo. Objetivos de la estadística. n Describir cuantitativamente una serie de personas, lugares o cosas (estadística descriptiva ).

Presentación del tema: "Bioestadística Muestreo. Objetivos de la estadística. n Describir cuantitativamente una serie de personas, lugares o cosas (estadística descriptiva )."— Transcripción de la presentación:

1 Bioestadística Muestreo

2 Objetivos de la estadística. n Describir cuantitativamente una serie de personas, lugares o cosas (estadística descriptiva ).

3 Objetivos de la estadística. n Dar información de un grupo grande de personas, lugares o cosas, por medio de la observación de solo una parte del total (estadística inferencial).

4 Universo o población, y muestra. n Universo o población. –Todos los elementos del conjunto sobre los que se realizan las observaciones. –Estadística descriptiva. n Muestra. –Una parte del universo o población. –Estadística inferencial.

5 Universo o población, y muestra. n Universo o población. –Todos los elementos del conjunto sobre los que se realizan las observaciones. –Estadística descriptiva. n Muestra. –Una parte del universo o población. –Estadística inferencial.

6 Por qué estudiar una muestra. n El universo de interés es infinito, o finito pero enorme. n Parte de la población no está disponible para el estudio. n Para estudiar sus características es necesario destruir a los elementos. n Es imposible identificar a todos los elementos del universo de interés. n Existen pocos recursos (económicos, humanos, tecnológicos) para estudiar el universo.

7 Por qué estudiar una muestra. n El universo de interés es infinito, o finito pero enorme. n Parte de la población no está disponible para el estudio. n Para estudiar sus características es necesario destruir a los elementos. n Es imposible identificar a todos los elementos del universo de interés. n Existen pocos recursos (económicos, humanos, tecnológicos) para estudiar el universo.

8 Por qué estudiar una muestra. n El universo de interés es infinito, o finito pero enorme. n Parte de la población no está disponible para el estudio. n Para estudiar sus características es necesario destruir a los elementos. n Es imposible identificar a todos los elementos del universo de interés. n Existen pocos recursos (económicos, humanos, tecnológicos) para estudiar el universo.

9 Por qué estudiar una muestra. n El universo de interés es infinito, o finito pero enorme. n Parte de la población no está disponible para el estudio. n Para estudiar sus características es necesario destruir a los elementos. n Es imposible identificar a todos los elementos del universo de interés. n Existen pocos recursos (económicos, humanos, tecnológicos) para estudiar el universo.

10 Por qué estudiar una muestra. n El universo de interés es infinito, o finito pero enorme. n Parte de la población no está disponible para el estudio. n Para estudiar sus características es necesario destruir a los elementos. n Es imposible identificar a todos los elementos del universo de interés. n Existen pocos recursos (económicos, humanos, tecnológicos) para estudiar el universo.

11 Tipos de muestreo. n Muestreo probabilístico. –Aleatorio simple; –Estratificado; –Por racimos o conglomerados; y, –Sistemático. n Muestreo no probabilístico. –Casos consecutivos. –En bola de nieve. –De conveniencia. –A criterio.

12 Tipos de muestreo. n Muestreo probabilístico. –Aleatorio simple; –Estratificado; –Por racimos o conglomerados; y, –Sistemático. n Muestreo no probabilístico. –Casos consecutivos. –En bola de nieve –De conveniencia. –A criterio.

13 Muestreo aleatorio simple n Muestra de tamaño n, de tal manera que toda muestra posible de tamaño n tenga la misma probabilidad de ser seleccionada. –Marco muestral: numerado de 1 a N. –La selección de los elementos que componen la muestra es al azar.

14 Tombola.

15 Tabla de números aleatorios

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17 Muestra de 4 en población de = 30 Número en la tablaSeleccionado 85No 60No 05SI 60No 96No 69No 16Si 25Si 40No 75No 23Si

18 Muestra de 4 en población de = 30 Número en la tabla FracciónFracción * N + 1Selección 850.850.85*30+1 = 26.526 600.600.60*30+1 = 19.019 050.050.05*30+1 = 2.52 600.60Repetido 960.960.96*30+1 = 29.829 69 16 25 40 75 23

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21 Media muestral Varianza muestral Proporción muestral

22 Muestreo estratificado n Lo utilizamos cuando sabemos que la población esta distribuida en subgrupos, y que aquellos en cada subgrupo difieren de los demás en cuanto a las características que deseamos estudiar. –Dividir la población en estratos. –Marco muestral para cada estrato. –De cada estrato se selecciona una muestra aleatoria simple.

23 Lista de niñas Selección aleatoria Lista de niños Selección aleatoria

24 Media muestral Proporción muestral

25 Por racimos o conglomerados n Si podemos identificar ciertos agrupamientos naturales que es posible enumerar, podremos realizar el muestreo considerando los diferentes subgrupos o conglomerados. –“Marco muestral” de conglomerados. –Los conglomerados a estudiar se seleccionan aleatoriamente. –Se puede obtener una submuestra de cada conglomerado.

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30 Media muestral

31 Muestreo sistemático n Procedimiento: –Primero decidimos cuántos elementos hay que estudiar (tamaño de la muestra). –Tener una definición, o al menos una buena aproximación, del tamaño del universo. –Se divide el tamaño del universo entre el tamaño de la muestra a estudiar. –Decidir a cuál del primer grupo tenemos que estudiar.

32 N = 500, n = 50, seleccionar 1 de cada 500/50 = 10 Número aleatorio entre 1 y 10: 7. Continuar seleccionado cada 10 hasta terminar con la fila.

33 Muestreo no probabilistico. n Muestreo de casos consecutivos –Todos los sujetos accesibles que se puedan identificar durante el tiempo en que se realiza el estudio. n En bola de nieve. –Un sujeto nos conduce al siguiente. n Muestreo de conveniencia –La muestra de sujetos accesibles en la población que se desea estudiar. n Muestreo a criterio –Muestra de sujetos que a juicio del investigador podrán proporcionar mayor información entre la población estudiada.

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35 Muestreo no probabilistico. n Muestreo de casos consecutivos –Todos los sujetos accesibles que se puedan identificar durante el tiempo en que se realiza el estudio. n En bola de nieve. –Un sujeto nos conduce al siguiente. n Muestreo de conveniencia –La muestra de sujetos accesibles en la población que se desea estudiar. n Muestreo a criterio –Muestra de sujetos que a juicio del investigador podrán proporcionar mayor información entre la población estudiada.

36 Juan Pedro María Julián Rosario Matilde Domingo Nicolás Leonor

37 Muestreo no probabilistico. n Muestreo de casos consecutivos –Todos los sujetos accesibles que se puedan identificar durante el tiempo en que se realiza el estudio. n En bola de nieve. –Un sujeto nos conduce al siguiente. n Muestreo de conveniencia –La muestra de sujetos accesibles en la población que se desea estudiar. n Muestreo a criterio –Muestra de sujetos que a juicio del investigador podrán proporcionar mayor información entre la población estudiada.

38 Muestreo no probabilístico. n Muestreo de casos consecutivos –Todos los sujetos accesibles que se puedan identificar durante el tiempo en que se realiza el estudio. n En bola de nieve. –Un sujeto nos conduce al siguiente. n Muestreo de conveniencia –La muestra de sujetos accesibles en la población que se desea estudiar. n Muestreo a criterio –Muestra de sujetos que a juicio del investigador podrán proporcionar mayor información entre la población estudiada.