UNIVERSO Y MUESTRA
UNIVERSO
Universo es el conjunto de personas, cosas o fenómenos sujetos a investigación, que tienen algunas características definitivas. Ante la posibilidad de investigar el conjunto en su totalidad, se seleccionara un subconjunto al cual se denomina muestra.
POBLACIÓN
Se da el nombre de población a un conjunto de individuos y objetos acerca del cual se quiere saber algo. Muchas veces no es conveniente considerar cada uno de los elementos de la población para calcular ese promedio o ese porcentaje. En otros casos, considerar todos lo elementos de la población no proporciona ninguna utilidad.
Población es el conjunto de todos los elementos que cumplen ciertas propiedades y entre los cuales se desea estudiar un determinado fenómeno (pueden ser hogares, número de tornillos producidos por una fábrica en un año, lanzamientos de una moneda, etc. ). Llamamos población estadística o universo al conjunto de referencia sobre el cual van a recaer las observaciones.
En Estadística lapoblación, también llamada universo o colectivo es el conjunto de
elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones.
En epidemiología unapoblación es un conjunto de sujetos o individuos con determinadas características demográficas, de la que se obtiene la muestra o participantes en un estudio epidemiológico a la que se quiere extrapolar los resultados de dicho estudio (inferencia estadística).
El número de elementos o sujetos que componen una población estadística es igual o
mayor que el número de elementos que se obtienen de ella en una muestra (n).
Existen distintos tipos de poblaciones que son:
Población base: es el grupo de personas designadas por características
personales, geográficas o temporales, que son elegibles para participar en el estudio.
Población muestreada: es la población base con criterios de viabilidad o
posibilidad de realizarse el muestreo.
Muestra estudiada: es el grupo de sujetos en el que se recogen los datos y se realizan las observaciones, siendo realmente un subgrupo de la población muestreada y accesible. El número de muestras que se puede obtener de una población es una o mayor de una.
Población diana: es el grupo de personas a la que va proyectado dicho estudio,
la clasificación característica de los mismos, lo cual lo hace modelo de estudio
para el proyecto establecido
EL TAMAÑO DE LA MUESTRA:
Al realizar un muestreo probabilística nos debemos preguntar ¿Cuál es el número mínimo de unidades de análisis ( personas, organizaciones, capitulo de telenovelas, etc), que se necesitan para conformar una muestra ( que me asegure un error estándar menor que 0.01 ( fijado por el muestrista o investigador), dado que la población es aproximadamente de tantos elementos.
En el tamaño de una muestra de una población tenemos que tener presente además si es conocida o no la varianza poblacional.
Una muestra probabilistica depende de:
–Recursos disponibles,
–Heterogeneidad de las variables,
–Sujetos a estudiar, técnica de muestreo,
–Tipo de análisis, grado de precisión que deben tener los datos, entre otros.
UNIVERSO Y MUESTRA
En la mayoría de las situaciones de investigación no es posible estudiar todos los elementos o sujetos a los cuales se refiere el problema, sino que se trabaja con un grupo de ellos para luego generalizar los resultados a la totalidad, en un proceso que se conoce como inferencia estadística. Para poder hacer esta inferencia es necesario que la cantidad de sujetos y la forma como son seleccionados, sean adecuadas. A continuación se desarrollan algunos aspectos básicos para facilitar a los alumnos de Investigación en Salud, el manejo apropiado de esta importante fase de la investigación.
CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA MUESTRA
Una muestra debe ser adecuada en cantidad y en calidad. En relación con el primer aspecto, existen procedimientos estadísticos para saber cuál es el número mínimo de elementos que debemos incluir en el estudio para obtener resultados válidos. La calidad involucra el concepto de representatividad de la muestra. Se dice que una muestra es representativa de la población cuando es un reflejo de ella, es decir cuando reúne las características principales de la población en relación con la variable en estudio.
Si deseamos determinar cuál es la prevalencia de desnutrición en la población infantil de Barquisimeto y estudiamos una muestra de niños obtenida de la zona este de
la ciudad (donde se encuentra la mayoría de las urbanizaciones de clase media y alta), esa no sería una muestra representativa para dicha investigación y la prevalencia de desnutrición que obtendríamos subestimaría la cifra real para la ciudad. Si nuestro objetivo es determinar la duración promedio de los instituto jose pardo, para lograr una muestra representativa deberíamos incluir alumnos de las carreras electricidad, electronica, construcion civil, mecanica automitriz, mecanica de produccion, metalurgia, computacion e informartica. Si estudiamos una gran proporción de alumnos de electricidad se muestra que tiene una gran calida de enseñansa para los jose pardinos.
MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO (MAE):
A) Descripción: consiste en dividir el conjunto “N” de elementos de la población en varios subconjuntos o estratos, de tal forma que cada estrato formado sea internamente homogéneo, es decir, que sus integrantes se parezcan mucho entre sí en lo que se refiere la variable a estudiar, mientras que los estratos difieren unos de otros. Una vez formados los estratos, se escogen aleatoriamente los elementos a estudiar en cada uno de ellos.
Ejemplo: si deseamos conocer la opinión de los alumnos de Investigación en Salud acerca de la dinámica empleada en las clases, cada sección sería un estrato puesto que los docentes emplean diferentes dinámicas. Dentro de cada sección la variable opinión acerca de la dinámica empleada se supone homogénea, pero entre las distintas secciones (estratos) posiblemente hay diferencias. De igual forma, para conocer el promedio de
Estancia Institutos Jose Pardo”, cada departamento sería un estrato.
OBJETIVOS
- Determinar las cualidades que caracterizan una buena muestra.
- Conocer como se hace la selección de una muestra.
- Seleccionar la muestra apropiada para ejemplos de investigación y describir el
procedimiento a seguir para conformar esa muestra.
- Aprender a reconocer si el grupo elegido es verdaderamente representativo del conjunto.
- Conocer mediante teoría y ejemplo el significado del tamaño de la muestra y su aplicación en la metodología de la investigación.
