T9. Técnicas de muestreo. Flashcards
Muestra
Conjunto de todas las unidades elegidas a partir de una población que va a someterse a la investigación. La muestra puede ser o no representativa de la población sometida al estudio pero lo ideal es que lo sea.
Población diana o Población objeto
Aquella sobre la que se quiere hacer el estudio y de la que, teóricamente, debe tomarse la muestra. Sin embargo, a veces no resulta accesible para el investigador.
Población en Estudio (N)
Conjunto de individuos de la población diana del cual se obtendrá finalmente la muestra.
Esta población sometida a estudio (N) debe dividirse en unidades de muestreo o de observación, que es el elemento básico sobre el que se planea el procedimiento de muestreo. Esta unidad de muestreo parece que debiera coincidir con la unidad de interés epidemiológico, pero a efectos prácticos no es siempre así.
Técnicas de muestreo
MÉTODO NO PROBABILÍSTICO
- Por opinion
- Por conveniencia
- Consecutivo
MÉTODO PROBABILÍSTICO
- Aleatorio simple
- Aleatorio sistemático
- Aleatorio estratificado
- Aleatorio por conglomerados
- Aleatorio en etapas múltiples.
Método no probabilístico
Consiste en la elección de una muestra cuyas características sean similares a las de la población objeto. Este método abarca todas aquellas técnicas en las que se produce una selección de forma deliberada (intencionada), es decir, la elección de las unidades de muestreo no descansa en el azar:
a) Por opinión: el investigador selecciona las unidades que él cree que son más representativas.
b) Por conveniencia: la muestra se recoge por su facilidad de obtención o accesibilidad, con lo que puede producirse un sesgo constante no debido al azar, es decir, un error sistemático, al igual que ocurre por el muestreo por opinión.
c) Muestreo consecutivo o de intenciones: este método se emplea con bastante frecuencia en medicin humana y en las clínicas de pequeños animales. El investigador no sale en busca de los sujetos, sino que establece unos criterios de participación y va incorporando al estudio los animales que cumplen con dichos criterios conforme le van llegando. En este caso se asume que la muestra está libre de un sesgo de selección y puede ser por tanto representativa de la población de referencia.
Método probabilístico
En este caso la muestra es seleccionada mediante un proceso metódico aleatorio, de este modo cada animal de la población en estudio tendrá la misma probabilidad de ser elegido (probabilidad= n/N). Este tipo de muestreo puede ser:
- Aleatorio simple
- Aleatorio sistemático
- Aleatorio estratificado
- Aleatorio por conglomerados
- Aleatorio en etapas múltiples.
Aleatorio simple
La selección de la muestra puede realizarse barajando cartas, con tablas de números aleatorios etc.
Ventajas: es fácil de realizar.
Inconvenientes: requiere conocer previamente el listado de la población (marco de muestreo) para poder numerar cada unidad del marco de muestreo. La técnica no garantiza una muestra representativa de la población. Sin embargo, a medida que aumentamos la muestra, la probabilidad de que la muestra sea representativa se ve incrementada.
Aleatorio sistemático.
En este caso las n unidades de muestreo se seleccionan aplicando una regla sistemática. Por ej, q3, q10 animales o cada X unidades de tal forma que el intervalo (K o constante de muestreo) sea periódico.
Si se conoce el tamaño de la población podemos calcular la K dividiendo el total de unidades que la formas (N) entre la muestra (n) garantizando de esta manera que todos los individuos tengan probabilidad de ser elegidos.
En el caso de no conocer el tamaño exacto de la población, se estimará un intervalo de muestro aprox.
1º. Se calcula n.
2º Se calcula K= N/n
3º Se selecciona aleatoriamente el punto de comienzo entre los K primeros miembros de la muestra.
Ventajas: No se necesita conocer el marco de muestreo. Con este tipo de muestreo es posible cubrir todo el espectro de unidades de muestreo, por lo tanto es muy probable que la muestra sea representativa.
Inconvenientes:
- Si existe tendencia cíclica en la recogida de los datos, esta periodicidad coincide con la constante de muestreo, nos da una pobre estimación en la medida obtenida = puede no ser representativa.
Aleatorio estratificado
En este tipo de muestreo la población en estudio se divide, antes de la selección de las unidades, en estratos o subgrupos con características comunes, siendo dentro de ellos lo más homogéneos posibles y en cada uno de ellos se aplica un muestreo simple o sistemático.
Los sustratos deben ser mutuamente EXCLUSIVOS, es decir, cada miembro de la población solo puede pertenecer a un estrato, y EXHAUSTIVOS, en los que todos los miembros de la población tienen que incluirse en algún estrato.
Entre las variables + utilizadas: edad, raza, sexo, área geográfica, sistema de explotación.
El nº de unidades seleccionadas en cada uno de los estratos debe ser proporcional al tamaño de ese estrato con respecto a la población total, por lo tanto es posible que los diferentes estratos no contengan el mismo número de unidades. No conviene emplear más de 5 o 6 estratos.
Ventajas:
- Con ello logramos que cada subgrupo de la población esté realmente representado.
- Los subgrupos pueden ser + homogéneos que la población entera con lo que la estimación es más precisa (que es el principal objeto de este método) aumentar la precisión, dado que la varianza total se basa en la de cada uno de los estratos y estos al ser más homogéneos que la población total tienen menor variabilidad. Esto es así porque en el muestro aleatorio simple o sistemático controbuye a la variación de la media, la variación dentro de los grupos y la variación ente los grupos, mientrasque en el estratificado solo contribuye a la variación de la media el error estándar entre los estratos.
Aleatorio por grupos o conglomerados
En este caso la población en estudio se considera como un conjunto de grupos o conglomerados y el muestreo consiste en escoger aleatoriamente algunos de estos grupos y estudiar todos sus miembros.
Por tanto, la unidad de muestreo inicial es siempre mayor que la unidad de interés epidemiológico. Estos grupos se forman de manera natural (rebaños, camadas) o de forma artificial (por zonas geográficas).
En este caso, los conglomerados deben ser bastante homogéneos entre ellos con respecto a las variables que se quieren estudiar, mientras que los miembros de un mismo conglomerado tienen que ser heterogéneos entre sí con respecto a las variables que se quieren estudiar.
Este muestreo se emplea cuando se conoce el nº de granjas de una región, pero no el nº de animales de cada una de esas granjas.
Muestreo aleatorio en etapas múltiples
Es similar al muestreo por conglomerados pero en este caso se seleccionan los grupos y después se continúa con una selección de algunos individuos en cada grupo. En este tipo de muestreo, los grupos son las unidades de muestreo primarios y los individuos seleccionados son las unidades secundarias. Un muestreo así se denomina en dos etapas.
Error aleatorio
Influye en la PRECISIÓN del estudio. Se produce como consecuencia de utilizar una muestra en lugar de estudiar toda la población. Se puede estimar mediante el cálculo del intervalo de confianza para un determinado nivel de seguridad. Este tipo de error será mayor cuanto más pequeña sea la muestra, puesto que existe mayor probabilidad de que los individuos seleccionados no representen la distribución normal de la variable en la población. Por consiguiente, disminuirá al aumentar el tamaño muestral, llegando a desaparecer si estudiamos a toda la población.
La precisión es el grado de reproducibilidad de un estudio y del procedimiento utilizado para medir las variables (método de dx). Lo habitual, sin embargo, es realizar el estudio una sola vez. En este caso, el tamaño va a depender del tamaño de la muestra (a + tamaño, + precisión), y la fiabilidad de la técnica.
Error sistemático
Cualquier fallo en el diseño y desarrollo del estudio que pueda conducir a conclusiones que son sistemáticamente diferentes de la verdad, es decir, que aleje el valor observado del real. Estos errores pueden darse:
- En la selección de los sujetos, de forma que los grupos no son comparables.
- Al recoger la información de forma desigual en cada grupo.
- Al utilizar un instrumento de medición con poca sensibilidad y especificidad.
- Por la pérdida de animales durante el estudio.
- Y por la presencia de factores de confusión: variables asociadas estadísticamente a la enfermedad (de riesgo o de protección) que alteran los resultados del estudio haciendo que las conclusiones sobre el factor estudiado sean erróneas.
Los errores sistemáticos no se pueden cuantificar, no desaparecen aunque estudiemos toda la población y afectan a la validez interna y externa del estudio.
La VALIDEZ de un estudio hace referencia a su capacidad para reflejar fielmente la realidad. Existen dos tipos de validez:
- Interna: grado en que los resultados y/o las conclusiones de un estudio pueden generalizarse a la población de la que se obtuvo la muestra.
- Externa: grado en que los resultados y/o las conclusiones de un estudio pueden generalizarse a otras poblaciones.
Para que un estudio tenga validez externa es necesario que previamente tenga validez interna, por lo tanto esta última es prioritaria y va a depender directamente de la ocurrencia de errores sistemáticos.
