CRITERIOS DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA.pptx

Cálculo del tamaño de la muestra, información parte del diplomado en investigación clínica.

1. CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA DR. MIGUEL ANGEL LÓPEZ OROPEZA

2. INTRODUCCIÓN CONCEPTOS BÁSICOS MUESTREO

3. POBLACIÓN Es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones ( Lepkowski , 2008) TOTAL DE INVIDIDUOS OBJETOS DE INVESTIGACIÓN ANIMALES PAIS EMPRESA ESCUELA

4. POBLACIÓN Es el conjunto de todos los elementos que estamos estudiando POBLACIÓN Delimitar las características Establecer categorías

5. POBLACIÓN Es un subgrupo de la población del cual se recolectaran los datos y debe ser representativo de la población Esta integrado por las unidades de análisis MUESTRA

6. POBLACIÓN Es el método para seleccionar unidades a partir de una población definida MUESTREO

7. POBLACIÓN Es la unidad básica sobre la cual se recaba la información ELEMENTOS O UNIDAD ES MUESTRALES

8. POBLACIÓN MUESTRA “n” MUESTREO INFERENCIA

9. INTERROGANTES ¿Cuál es la población de estudio? Definir de acuerdo al problema que se investiga Representativa. Características similares de la población ¿Cómo seleccionar la muestra? Depende del tipo de muestreo ¿Cuántas unidades se requieren en la muestra? Tamaño adecuado Se calcula con fórmula específica para tipo de diseño

10. Criterios de Selección El investigador debe especificar los criterios que deben cumplir los participantes. Los criterios que especifican las características que la población debe tener se denominan criterios de elegibilidad o criterios de selección

11. CRITERIOS DE INCLUSIÓN “Son todas las características particulares que debe tener un sujeto u objeto de estudio para que sea parte de la investigación” EDAD SEXO GRADO NIVEL EDO CIVIL DX

12. CRITERIOS DE EXCLUSIÓN “Se refiere a las condiciones o características que presentan los participantes y que pueden alterar o modificar los resultados, que en consecuencia los hacen no elegibles para el estudio” EDAD COMORBILIDADES PRESENCIA DE EMBARAZO GRAVEDAD DE LA ENFERMEDAD

13. CRITERIOS DE ELIMINACIÓN “Este aspecto corresponde con las características que se pueden presentar en el desarrollo de la investigación. Es decir, serán circunstancias que pueden ocurrir después de iniciar la investigación y de haber seleccionado a los participantes.” MUERTE CAMBIO DE DOMICILIO NIEGA SEGUIR PARTICIPANDO

14. NIVEL DE LA INVESTIGACIÓN NIVEL I “EXPLORATORIAS” Responden si hay o no la característica. Estudios observacionales Ej. Series de Casos (Se presentan todos los que haya ocurrido) NIVEL II “DESCRIPTIVO” Descripción detallada. Se hacen en un solo tipo de población. Ej. Estudios clínicos, revisiones de expedientes, epidemiológicos NIVEL III “CORRELACIÓN” Buscan asociación entre los factores estudiados. Son observacionales. Ej : Casos y Controles y de Cohorte NIVEL IV “EXPLICATIVO” Buscan establecer las causas de las asociaciones. Comparan dos poblaciones y verifican Hipótesis. Ej : Estudios Cuasi experimentales o Experimentales

15. TIPOS DE MUESTREO El método de selección permite que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados en la muestra PROBABILISTICO La muestra es escogida por medio de un proceso subjetivo o arbitrario de modo que la probabilidad de selección de cada unidad de la población no es conocida NO PROBABILISTICO

16. MUESTREO NO PROBABILISTICO Se seleccionan las unidades de estudio que están disponibles al momento de la recolección de datos. Desventaja: Es poco representativo POR CONVENIENCIA Elegir a cada paciente que cumpla con los criterios de selección dentro de un intervalo de tiempo. Es el mejor y más fácil de los muestreos No Probabilísticos Desventaja: Si hay influencia del tiempo en el fenómeno estudiado CASOS CONSECUTIVOS Se seleccionan unidades de estudio de cada uno de los subgrupos que componen la población en una cuota determinada. Útil para balancear unidades de estudio , pero no es representativo CUOTA

17. MUESTREO PROBABILISTICO Aleatorio Simple Sistemático Estratificado Conglomerados Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Moneda, sorteo, números aleatorios Todos los individuos del estudio se seleccionan a intervalos irregulares Se divide a la población en estratos o subgrupos y luego de cada uno de estos se selecciona la muestra aleatoria Selección de grupos de Unidades de Estudio al Azar

18. TEORÍA DE LA PROBABILIDAD Es imposible asegurar que un hallazgo es verdadero con un 100% de probabilidad. Se acepta de antemano que la Hipótesis ALTERNA (Ha) no se puede probar HIPOTESIS ALTERNA (Ha) HIPOTESIS NULA (Ho)

19. ¿Para que sirve el calculo del tamaño de la muestra? Permite a los investigadores saber cuántos individuos son necesarios estudiar Estimar un parámetro determinado con el grado de confianza deseado El número necesario para detectar una determinada diferencia entre los grupos de estudio Un estudio con un tamaño insuficiente de la muestra estimará un parámetro con poca precisión o será incapaz de detectar diferencias entre los grupos, conduciendo a conclusiones erróneas

20. ¿QUE SE REQUIERE PARA EL CALCULO? Tipo de contraste de la Hipótesis: Una o dos colas Una probabilidad de error tipo 1 Una probabilidad de error tipo 2 Una estimación de las pérdidas Distribución de referencia Magnitud de la diferencia del efecto a detectar. Una variable primaria Un test estadístico Una hipótesis nula Una hipótesis alterna con el supuesto del efecto esperado o deseado

21. ¿QUE SE REQUIERE PARA EL CALCULO? Si se busca : Frecuencia de un fenómeno Probar hipótesis de causalidad Relación entre factor de riesgo y enfermedad Correlación entre variables Eficacia y efectividad de tratamientos Se requiere calcular el tamaño muestral

22. ¿QUE SE REQUIERE PARA EL CALCULO? RELACION ENTRE LOS GRUPOS A COMPARAR Independientes Diferentes entre si Mayor variabilidad Relacionados. Pareados de acuerdo a característica específica , antes y después Menor variabilidad

23. Hipótesis El tipo de contraste de hipótesis puede ser unilateral (una cola) o bilateral (dos colas). Una hipótesis unilateral especifica la dirección de la asociación (mayor o menor) de las variables; en la bilateral se puede afirmar la asociación entre las variables, pero no especifica la dirección.

24. Error tipo I – Alfa α Rechazamos la H0 cuando no debimos rechazarla Hipótesis nula es verdadera en la población Se llega a la conclusión de que existe una diferencia entre lo que se compara cuando en realidad no existe. El criterio más común es aceptar un riesgo de α ≤ 0.05 Es decir un 5% de probabilidad de error

25. Error tipo II – Beta β No rechazamos la H0 cuando debimos rechazarla H0 es falsa en la población. Se llega a la conclusión de que no hay diferencias, que en realidad si existen. El criterio más común es aceptar un riesgo del Error Beta de entre 0.10 y 0.20.

26. LADRON RAMA LADRON Asustado Contento RAMA Asustado Contento

27. Poder o Potencia del Estudio Probabilidad de observar en la muestra una determinada diferencia o efecto si es que existe en la población. Es la probabilidad de afirmar que SI existe asociación o diferencia cuando realmente la hay Es el complemento del Error II 1 – β β= 20% 1 – 0.20 = 0.8 = 80%

28. Variabilidad de la Medida Cuanto más se agrupen los valores individuales de la variable estudiada alrededor de uno central, se requieren menos individuos. Desviación estándar puede tomarse de estudios previos Es la dispersión esperada de los datos Coeficiente de Variación grande = Muestra grande

29. Pérdidas en el Seguimiento del Estudio Durante el estudio puede haber perdidas por diversas razones Es recomendado adicionar 10-20% al calculo inicial n (1 / 1-R) n = Número de participantes sin pérdidas R = Proporción de pérdidas esperadas

30. ¿Qué es el tamaño de la muestra? “N”

31. Población FINITA Esta formada por un numero limitado de elementos EJEMPLO: Todos los habitantes de una comunidad Numero de estudiantes de una Universidad Numero de obreros de una Compañía Numero de residentes de una especialidad

32. Población INFINITA Esta formada por un numero extremadamente grande, donde no se pueden contar todos los elementos (Numero Ilimitado) EJEMPLO: Población de insectos en el mundo Número de estrellas en el cielo Cantidad de granos de arena

33. POBLACIÓN FINITA POBLACIÓN INFINITA N * Z 2 α * p * q e 2 * (N – 1) + Z 2 α * p * q n = Z 2 α * p * q e 2 n =

34. PARAMETROS n = Tamaño de la muestra buscado N = Tamaño de la población o universo Z = Parámetro estadístico que depende del nivel de confianza (NC) e = Error de estimación máximo aceptado o desviación Standard p = Probabilidad de que ocurra el evento estudiado (éxito) q = (1 – p) = Probabilidad de que no suceda el evento que estudiamos

35. “ n ” TAMAÑO DE MUESTA Es el numero de elementos que o sujetos extraídos de una población “ES LO QUE ESTAMOS BUCANDO” “N” TAMAÑO DE LA POBLACIÓN Individuos o elementos que tienen características que pueden ser estudiadas UNIVERSO FINITO / UNIVERSO INFINITO

36. “Z” INDICA EL NIVEL DE CONFIANZA Significa, el grao de certeza o probabilidad, expresado en porcentaje, con el que se pretende realizar la estimación de un parámetro en una muestra Se fija en función del interés del investigador NIVEL DE CONFIANZA Z α 99.7% 3 99% 2.58 98% 2.33 96% 2.05 95% 1.96 90% 1.645 80% 1.28 50% 0.674

37. “ e ” ERROR DE ESTIMACIÓN MAXIMA Es la cantidad de error de un muestreo aleatorio Desviación estándar Se coloca con el criterio de certeza que quiera el investigador También lo coloca el investigador p = Probabilidad de que ocurra el evento (Éxito) Es la probabilidad de éxito o proporción esperada q = Probabilidad de que NO ocurra el evento (Fracaso) Es la probabilidad de éxito o proporción esperada Para conocer “p” nos basamos en investigaciones pasadas Si no se conoce “p” se le da un valor de 50%

38. VENTAJAS Reducción de costos Optimizar tiempo (Recolección de datos) Permite estudiar poblaciones muy grandes