Teoria_del_muestreo
Páginas: 8 (1772 palabras)
Publicado: 10 de enero de 2016
Bioestadística
Tema 6: Muestreo
Bioestadística. U. Málaga.
Tema 6: Muestreo
1
Parte de los conceptos de la teoría del muestreo han sido discutidos
con anterioridad. Aquí los repasaremos y ampliaremos. Por ejemplo,
hemos mencionado que las poblaciones están formadas por individuos,
pero sería mejor denominarlas unidades de muestreo o unidades de
estudio:
Personas, células, familias,hospitales, países…
La población ideal que se pretende estudiar se denomina población
objetivo.
No es fácil estudiarla por completo. Aproximamos mediante muestras
que den idealmente la misma probabilidad a cada individuo de ser
elegido.
Tampoco es fácil elegir muestras de la población objetivo:
Si llamamos por teléfono excluimos a los que no tienen.
Si elegimos indiv. en la calle,olvidamos los que están trabajando...
El grupo que en realidad podemos estudiar (v.g. los que tienen teléfono)
se denomina población de estudio.
Bioestadística. U. Málaga.
Tema 6: Muestreo
2
Fuentes de sesgo
Las poblaciones objetivo y de estudio pueden diferir en
cuanto a las variables que estudiamos.
En este caso, diremos que las muestras que se elijan estarán sesgadas. Al
tipo desesgo debido a diferencias sistemáticas entre población objetivo y
población de estudio se denomina sesgo de selección.
Hay otras fuentes de error/sesgo
No respuesta a encuestas embarazosas
El nivel económico en la población de estudio es mayor que en
la objetivo,...
Los individuos que se eligen en la calle pueden ser de mayor
edad (mayor frecuencia de jubilados p.ej.)…
Consumo dedrogas, violencia doméstica, prácticas poco éticas,
…
Mentir en las preguntas “delicadas”.
Para evitar este tipo de sesgo se utilizan la técnica de
respuesta aleatorizada.
Bioestadística. U. Málaga.
Tema 6: Muestreo
3
Técnicas de respuesta aleatorizada
Reducen la motivación para mentir (o no responder) a las
encuestas.
¿Si digo la verdad, se me verá el plumero…?
¿Cómo se hace?Pídele que lance una moneda antes de responder y…
Si sale cara que diga la “opción compremetida”
Si sale cruz que diga la verdad
(no tiene por qué avergonzarse, la culpa es de la moneda)
(no tiene por qué avergonzarse, el encuestador no sabe si ha
salido cara o cruz)
Aunque no podamos saber cuál es la verdad en cada
individuo, podemos hacernos una idea porcentual sobre la
población,viendo en cuánto se alejan las respuestas del
50%.
Bioestadística. U. Málaga.
Tema 6: Muestreo
4
Ejemplo: ¿Ha tomado drogas alguna vez?
Sin respuesta
aleatorizada
Con respuesa
aleatorizada
Insinseros!!
100% No
40% No
60% Sí
Diferencia entre los que han dicho sí y los que debían hacerlo
por que así lo indicaba la moneda
¡No son mitad y mitad!
El porcentaje estimado de ind. que tomó drogases:
0,6 0,5
p
0,2 20%
1 0,5
*
Los que deben decir la verdad
Bioestadística. U. Málaga.
Tema 6: Muestreo
5
Técnicas de muestreo
Cuando elegimos individuo de una población de estudio
para formar muestras podemos encontrarnos en las
siguientes situaciones:
Muestreos probabilistas
Conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido para la
muestra.
Interesantes para usarestadística matemática con ellos.
Muestreos no probabilistas
No se conoce la probabilidad.
Son muestreos que seguramente esconden sesgos.
En principio no se pueden extrapolar los resultados a la población.
A pesar de ello una buena parte de los estudios que se publican usan
esta técnica. ¡Buff!
En adelante vamos a tratar exclusivamente con muestreos
con la menor posibilidad de sesgo(probabilistas): aleatorio
simple, sistemático, estratificado y por grupos.
Bioestadística. U. Málaga.
Tema 6: Muestreo
6
Muestreo aleatorio simple (m.a.s.)
Se eligen individuos de la población de estudio, de
manera que todos tienen la misma probabilidad de
aparecer, hasta alcanzar el tamaño muestral deseado.
Se puede realizar partiendo de listas de individuos de la
población, y...
Tema 6: Muestreo
Bioestadística. U. Málaga.
Tema 6: Muestreo
1
Parte de los conceptos de la teoría del muestreo han sido discutidos
con anterioridad. Aquí los repasaremos y ampliaremos. Por ejemplo,
hemos mencionado que las poblaciones están formadas por individuos,
pero sería mejor denominarlas unidades de muestreo o unidades de
estudio:
Personas, células, familias,hospitales, países…
La población ideal que se pretende estudiar se denomina población
objetivo.
No es fácil estudiarla por completo. Aproximamos mediante muestras
que den idealmente la misma probabilidad a cada individuo de ser
elegido.
Tampoco es fácil elegir muestras de la población objetivo:
Si llamamos por teléfono excluimos a los que no tienen.
Si elegimos indiv. en la calle,olvidamos los que están trabajando...
El grupo que en realidad podemos estudiar (v.g. los que tienen teléfono)
se denomina población de estudio.
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2
Fuentes de sesgo
Las poblaciones objetivo y de estudio pueden diferir en
cuanto a las variables que estudiamos.
En este caso, diremos que las muestras que se elijan estarán sesgadas. Al
tipo desesgo debido a diferencias sistemáticas entre población objetivo y
población de estudio se denomina sesgo de selección.
Hay otras fuentes de error/sesgo
No respuesta a encuestas embarazosas
El nivel económico en la población de estudio es mayor que en
la objetivo,...
Los individuos que se eligen en la calle pueden ser de mayor
edad (mayor frecuencia de jubilados p.ej.)…
Consumo dedrogas, violencia doméstica, prácticas poco éticas,
…
Mentir en las preguntas “delicadas”.
Para evitar este tipo de sesgo se utilizan la técnica de
respuesta aleatorizada.
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3
Técnicas de respuesta aleatorizada
Reducen la motivación para mentir (o no responder) a las
encuestas.
¿Si digo la verdad, se me verá el plumero…?
¿Cómo se hace?Pídele que lance una moneda antes de responder y…
Si sale cara que diga la “opción compremetida”
Si sale cruz que diga la verdad
(no tiene por qué avergonzarse, la culpa es de la moneda)
(no tiene por qué avergonzarse, el encuestador no sabe si ha
salido cara o cruz)
Aunque no podamos saber cuál es la verdad en cada
individuo, podemos hacernos una idea porcentual sobre la
población,viendo en cuánto se alejan las respuestas del
50%.
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Ejemplo: ¿Ha tomado drogas alguna vez?
Sin respuesta
aleatorizada
Con respuesa
aleatorizada
Insinseros!!
100% No
40% No
60% Sí
Diferencia entre los que han dicho sí y los que debían hacerlo
por que así lo indicaba la moneda
¡No son mitad y mitad!
El porcentaje estimado de ind. que tomó drogases:
0,6 0,5
p
0,2 20%
1 0,5
*
Los que deben decir la verdad
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Técnicas de muestreo
Cuando elegimos individuo de una población de estudio
para formar muestras podemos encontrarnos en las
siguientes situaciones:
Muestreos probabilistas
Conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido para la
muestra.
Interesantes para usarestadística matemática con ellos.
Muestreos no probabilistas
No se conoce la probabilidad.
Son muestreos que seguramente esconden sesgos.
En principio no se pueden extrapolar los resultados a la población.
A pesar de ello una buena parte de los estudios que se publican usan
esta técnica. ¡Buff!
En adelante vamos a tratar exclusivamente con muestreos
con la menor posibilidad de sesgo(probabilistas): aleatorio
simple, sistemático, estratificado y por grupos.
Bioestadística. U. Málaga.
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6
Muestreo aleatorio simple (m.a.s.)
Se eligen individuos de la población de estudio, de
manera que todos tienen la misma probabilidad de
aparecer, hasta alcanzar el tamaño muestral deseado.
Se puede realizar partiendo de listas de individuos de la
población, y...
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