Tema 8: Teoría de muestras

ESTIMACIÓN E INFERENCIA ESTADÍSTICA

La estimación o inferencia estadística es el conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población le llamamos técnicas de muestreo.  Se utiliza cuando se quiere medir un parámetro en la población, pero no se puede medir en todos los sujetos, por lo que se realiza una preselección (muestra) preferiblemente aleatoria y, a través de esa muestra, se obtiene el estimador que permite realizar la inferencia.

TIPOS DE MUESTREO

Existen dos tipos de muestreo: no probabilístico y probabilístico.

     1. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: no siguen el proceso aleatorio, por lo que no se conoce la probabilidad de que un sujeto participe en el estudio. Eso quiere decir que los estudios que utilizan muestreo por conveniencia no representan las características del grupo completo, no podemos hacer inferencia. Se caracteriza porque el investigador selecciona la muestra siguiendo unos criterios identificados para los fines del estudio que realiza.

Existen tres tipos de muestreo no probabilístico: por conveniencia o intencional, por cuotas y accidental.

• POR CONVENIENCIA O INTENCIONAL: el investigador decide, según sus objetivos, los elementos que integrarán la muestra, considerando las unidades “típicas” de la población que se desea conocer. Por ejemplo: si quiero hacer un estudio sobre hábitos de salud en estudiantes de Enfermería, yo considero que los alumnos que hay en clase hoy pueden representar a todo el grupo, pero esto no deja de ser una percepción individual.
• POR CUOTAS: el investigador selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o variables a estudiar, como: sexo, raza, religión, etc. Se trata de forzar el cuestionario por conveniencia. Por ejemplo, si se pasa un cuestionario, pero ese día sólo vinieron chicas, al día siguiente se pasa otro cuestionario en el que la condición es que sean chicos para forzar ese cuestionario, porque se necesiten chicos y chicas para el estudio.
• ACCIDENTAL: consiste en utilizar para el estudio las personas disponibles en un momento dado, según lo que interesa estudiar. Es el tipo más deficiente. Por ejemplo, se quiere realizar un estudio y se pasa un cuestionario en la calle a las personas que pasen en ese momento, o se quiere hacer un estudio en estudiantes de Enfermería de la Universidad de Sevilla y se pasa el cuestionario en la biblioteca.

     2. MUESTREO PROBABILÍSTICO: Todos y cada uno de los elementos de la población tienen una probabilidad calculable y, por lo tanto, conocida, de ser reelegidos para la muestra. Consiste en seleccionar una parte de una población de tal forma que todas las muestras posibles de tamaño fijo, tengan la misma posibilidad de ser seleccionada.

Existen 4 tipos de muestreo probabilístico: aleatorio simple, aleatorio sistemático, estratificado y conglomerado.

• ALEATORIO SIMPLE: se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra. La probabilidad de todos los participantes es la misma. El procedimiento más básico es el muestreo por sorteo o rifa. Se meten 100 números en un bombo y se sacan 50 al azar. El inconveniente ocurre cuando la población es muy grande, entonces se utiliza una tabla de números aleatorios, que es más económico y requiere menor tiempo.

• ALEATORIO SISTEMÁTICO: cada unidad del universo tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. Por ejemplo: hay 500 habitantes y se quiere seleccionar una muestra de 100. Se divide el número de habitantes entre el número de personas que se quiere en la muestra: 500/100=5. 5 será el intervalo para la selección de cada unidad muestral. Por ejemplo, se saca el primer número al azar 5, a partir de ahí se tiene que ir sacando números de 5 en 5 hasta tener 100 participantes.
• ESTRATIFICADO: se caracteriza por la subdivisión de la población en subgrupos o estratos, debido a que las variables principales que deben someterse a estudio presentan cierta variabilidad o distribución conocida que puede afectar a los resultados.

• CONGLOMERADO: se usa cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman el universo o población y resulta muy complejo elaborarla. En la selección de la muestra, en lugar de escogerse cada unidad, se toman los subgrupos o conjuntos de unidades “conglomerados”. En este tipo de muestreo, el investigador no conoce la distribución de la variable. Las inferencias que se hacen en una muestra conglomerada no son tan confiables como las que se obtienen en un estudio hecho por muestreo aleatorio. Cuando se combina el estratificado con el conglomerado se denomina multietápico. Por ejemplo: se quiere hacer un estudio en 120 colegios, para no ir a los 120 colegios, se eligen 15 colegios de muestra.

Aquí adjunto un vídeo aclaratorio de los diferentes tipos de muestreo probabilísico:

TAMAÑO DE LA MUESTRA

El tamaño de la muestra depende de: 

• El error aleatorio (estándar)
• De la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante en los valores de la variable a estudiar.
• De la variabilidad de la variable a estudiar (varianza en la población).
• El tamaño de la población de estudio.

Para calcular el tamaño de una muestra para estimar una proporción:

• P es la proporción de una categoría de la variable (por ejemplo, la presencia de la enfermedad, si o no)
• 1-p: es la proporción de la otra categoría
• Z: es el valor de la confianza
• N: es el tamaño de la población
• E: es el error máximo aceptado por los investigadores en las diferencias entre los grupos de comparación de la variable a estudiar.