módulo v: metodología de la...
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Universidad de Cuenca
Facultad de Ciencias Médicas
Maestría en Investigación de la Salud
Módulo V: Metodología de la investigación Módulo V: Metodología de la investigación
Docente: Dr. José Ortiz S.
Mayo de 2010
Módulo V: Metodología de la investigación Módulo V: Metodología de la investigación
Universo y muestraUniverso y muestra
Universo y muestra
Universo: Conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación y al que se generalizaran los hallazgos.
Muestra: Parte del universo, igual en suscaracterísticas, excepto por una cantidad menorde individuos en el que se desarrollará lainvestigación.
2Dr. José Ortiz
Universo y muestra
Fases del diseño muestral:
1. Definir el marco muestral o delimitar la población,quienes van a ser medidos, mediante: listas,directorios, mapas.
2. El tipo de muestra2. El tipo de muestra
2.1. Probabilística: todos los individuos tienen lamisma posibilidad
2.2. No probabilístico
3Dr. José Ortiz
Tipos de muestreos
• PROBABILÍSTICO
– Aleatorio simple
– Sistemático
– Estratificado
• NO PROBABILÍSTICO
– Por conveniencia
– Por cuotas– Estratificado
– Conglomerado
Para que un muestreo sea probabilístico o aleatorio es requisito que todos y cada uno de los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados
Muestra
No Probabilística o dirigidas1) Voluntarios: los cambios no dependen de las característicasindividuales sino de las condiciones del experimento2) Expertos: opinión de sujetos idóneos3) Sujeto tipo o caso típico: estudios exploratorios y cualitativos,para profundizar sobre un tema4) Por cuotas: proporción de variables demográficas
3. Cálculo del tamaño muestral, depende de:1. Variable cuantitativa (muestreo simple)2. Variable cuantitativa (muestreo estratificado)3. Variable cualitativa (muestreo simple)4. Variable cualitativa (muestreo estratificado)5. Variables cualitativas y cuantitativas = cualitativa
5Dr. José Ortiz
Muestra Muestra del tamaño adecuadodel tamaño adecuado
Consideraciones:
• Tamaño reducido: limita las conclusiones
• Tamaño grande: malgasto de tiempo, trabajo ydinero
6Dr. José Ortiz
• Lo necesario para los requerimientos estadísticos
• Lo que se puede hacer
La prueba de una hipótesis estadística es la basepara el cálculo del tamaño de la muestra
La prueba de una hipótesis permite la inferencia
• Se parte de una hipótesis nula
• La prueba de hipótesis evalúa la validez de la
hipótesis nula
• Decisión: aceptar o rechazar la hipótesis nula
7Dr. José Ortiz
Decisión del estudio
Hipótesis de nulidad
Verdadera Falsa
Acepta hipótesis nula
Decisión correcta
Error de tipo II
Rechaza hipótesis nula
Error de tipo I
Decisión correcta
Errores
Potencia estadística de la prueba de hipótesis (1-β)
•Probabilidad de rechazar una hipótesis que es, en efecto
falsa
•Probabilidad de detectar una diferencia en niveles de
exposición o en tratamientos, cuando la diferencia
realmente existe
8Dr. José Ortiz
Nivel de confianza (1-α)
•Probabilidad de aceptar una hipótesis nula, cuando ésta
es cierta
•Probabilidad de no detectar diferencias en la exposición o
en los tratamientos, cuando la diferencia verdaderamente
existe
Para calcular el tamaño de la muestraimporta:
1. El nivel de significancia (α)
9Dr. José Ortiz
2. La potencia del estudio (β)
3. Si las comparaciones son uni o bilaterales
α
Comparaciones
Unilateral Bilateral
Z α Z α
Cuadro No. 1 Z α para fórmulas de tamaño de muestra para valores seleccionados de α
10Dr. José Ortiz
α Z α Z α
0,10
0,05
0,025
0,01
1,28
1,65
1,96
2,33
1,65
1,96
2,24
2,58
Cálculo de la muestra para estudios descriptivos
• No se trata de probar una hipótesis
• Método basado en el concepto de intervalos de
confianza
• Especificar un nivel de confianza para el intervalo
• Nivel de confianza: probabilidad de que el intervalo de
11Dr. José Ortiz
• Nivel de confianza: probabilidad de que el intervalo de
confianza contenga a la verdadera proporción de la
población
• A mayor nivel de confianza, más amplio será el
intervalo de confianza
InformaciónInformaciónInformaciónInformación necesarianecesarianecesarianecesaria paraparaparapara calcularcalcularcalcularcalcular lalalala muestramuestramuestramuestra
d = distancia (o tolerancia): proximidad que se desea obtener en laestimación con respecto a la proporción que interesa
1- α = nivel de confianza de nuestra estimación está dentro de unadistancia con respecto a la proporción que interesa. Ejem: 0,95.
p = proporción del problema que interesa
12Dr. José Ortiz
p = proporción del problema que interesa
Si no tenemos información p = 0,5
Fórmula: n = p*(1-p)*(Zα/d)2
donde α = 1-nivel de confianza
Z α: Ver columna de comparación bilateral
Cálculo de la muestra para una ICACálculo de la muestra para una ICACálculo de la muestra para una ICACálculo de la muestra para una ICAInformación previa:po = Proporción de participantes en el grupo de tratamiento
control que se espera que presenten el resultadop1= proporción de participantes en el grupo de tratamiento
nuevo que se espera que presenten el fenómeno
( )( ) ( )
( )
−+
=
2 1***2*
1 ppZZn
βα
13Dr. José Ortiz
( )( ) ( )
( )
−−
=1
*1
1
ppfn
o
βα
Donde: f = proporción de sujetos que abandonan el estudio
p = (po + p1)/2
Z α = valor del cuadro No. 1
Zβ = valor del cuadro No. 2
Cuadro No. 1
Z β para fórmulas de tamaño de muestra para
valores seleccionados de potencia (1-β) y β
β 1-β Z β
0,50 0,50 0,00
0,40 0,60 0,25
0,30 0,70 0,53
14Dr. José Ortiz
0,20 0,80 0,84
0,15 0,85 1,03
0,10 0,90 1,28
0,05 0,95 1,65
0,025 0,975 1,96
0,01 0,99 2,33
Muestra para un estudio de cohorteMuestra para un estudio de cohorteMuestra para un estudio de cohorteMuestra para un estudio de cohorteInformación previa:po = Proporción de participantes en el grupo no expuesto que
presenten el resultado de interésp1= proporción de participantes en el grupo expuesto que
presenten el resultado de interés
( ) ( ) −+2 1***21 ppZZ βα
15Dr. José Ortiz
( )( ) ( )
( )
−
−+
−=
1
1***2*
1
1
pp
ppZZ
fn
o
βα
Donde: f = proporción de sujetos que abandonan el estudio
p = (po + p1)/2
Z α = valor del cuadro No. 1
Zβ = valor del cuadro No. 2
Muestra para un estudio de casos y controlesMuestra para un estudio de casos y controlesMuestra para un estudio de casos y controlesMuestra para un estudio de casos y controles
Información previa:p1 = Estimación de la proporción de individuos entre los casosp0= Proporción esperada de individuos expuestos entre los
controlesRP= Posibilidad de aparición del resultado entre los expuestos
dividida por las posibilidades del resultado entre los no expuestos. Ods Ratio ó Razón de Momios
16Dr. José Ortiz
( ) ( )( )
−
−+=
1
2 1***2
pp
ppZZn
o
βα
Donde: p = (po + p1)/2
Z α = valor del cuadro No. 1
Zβ = valor del cuadro No. 2
Cálculo de la Muestra con Epi Info
17Dr. José Ortiz
18Dr. José Ortiz
19Dr. José Ortiz
20Dr. José Ortiz
4. Selección: siempre de manera aleatoria� Dependerá de los recursos disponibles, del mayor tamaño
posible.
� De los requerimientos del plan de análisis o de las operacionesestadísticas que se realizarán.
� Para cruce de variables, se requiere 20 a 30 casos en cadasubcategoría de variable independiente.
Procedimientos de selección
1) Tómbola o fichas en una ánfora
2) Números aleatorios
3) Selección sistemática. K= N \ n
4) Epi Dat
5) Internet www.randomization.com
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