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Obtención de datos: población y muestra

 

Si quisiéramos hacer un estudio sobre todos los individuos de la Facultad (población de origen) tendríamos problemas de tiempo y de dinero: lo que se hace es determinar un tamaño muestral (n) asequible y trabajar por muestreo, es decir, trabajar con una muestra representativa de esa población.

Procedimientos para la recogida de información

  • SONDEO: Encuesta dirigida a un número limitado de individuos. Da una información rápida de la situación epidemiológica (prevalencia). Puede ser único o repetido para ver tendencias.
  • ENCUESTA GENERAL: Se dirige a toda la población. Está justificada cuando las informaciones disponibles sobre la enfermedad son suficientes, para evaluar la toma de medidas preventivas o terapéuticas a gran escala.
  • ENCUESTA PERMANENTE: A largo plazo, con forma de sondeo o de detección, como en el registro periódico de casos.
  • ENCUESTA NACIONAL: Sobre una muestra representativa de la población. No va enfocada a una sola enfermedad sino a todos los problemas de salud (morbilidad, mortalidad, crecimiento y envejecimiento, variaciones en los factores ambientales…). Por ejemplo, la US Nacional Health Survey.
  • VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA: Recoge los problemas de salud más importantes (registro de cáncer), o del conjunto de elementos que constituyen la historia natural de la enfermedad (caso, población de riesgo, agentes etiológicos, medio natural y social). Por ejemplo, el registro de veteranos, el de gemelos…

 Preguntas previas al diseño del estudio

Población teórica: ¿a quién deseo generalizar los resultados del los estudios?

Población estudiada: ¿a quién puedo acceder en el estudio?

Tamaño muestral: ¿cuántos individuos necesito para poder generalizar resultados?

Técnicas de muestreo: ¿de qué manera selecciono a los individuos?

Muestra: ¿quién forma parte del estudio?

1 Cualquier estudio debe determinar el tamaño de muestra necesario para la ejecución del mismo y guardar las proporciones de los parámetros que definen la población de origen (HOMOGENEIDAD y REPRESENTATIVIDAD). Cada elemento de la población es un individuo, y todos los elementos tienen al menos una característica común.

Una MUESTRA es el conjunto de los individuos realmente estudiados. En la mayoría de las ocasiones, el número de sujetos necesarios para la realización del estudio es mucho menor que el de candidatos que forman la población de estudio, aparte de que una frecuente inaccesibilidad de las poblaciones impide que éstas puedan ser estudiadas directamente. Todo ello conlleva a que, por razones de eficiencia y disponibilidad de recursos, se trabaje con una muestra de la población objeto de estudio.

La muestra debe ser lo más semejante posible a la población y, por tanto, representativa de la misma. Los resultados obtenidos en la muestra, válidos en si mismos tan sólo para la muestra, permitirán estimar conclusiones para la población, en el caso de la muestra sea en verdad representativa de la población. Cuanto más fielmente represente la muestra a la población, más fiables serán las conclusiones e inferencias del estudio.

En líneas generales, para que el estudio de una muestra sea válido para la población, se requiere:

  • HOMOGENEIDAD: La muestra tendrá las mismas proporciones que la población en todos aquellos caracteres que pueden influir sobre a variable en estudio y, consecuentemente, en los resultados. No es necesario que exista homogeneidad en aquellas características que no actúan sobre la variable. Así, si se estudia la fuerza física de una población, la muestra deberá guardar una proporción de varones/mujeres y de adultos/niños similar a la de la población.

La dificultad estriba en que no siempre se conocen a priori los caracteres que pueden influir en los resultados. En general se ha de seleccionar una muestra homogénea con la población que se estudia en todo aquello que se sabe que tiene influencia sobre el experimento que se realiza y en aquello cuya influencia se sospecha.

  • REPRESENTATIVIDAD: La muestra ha de ser un modelo representativo de la población.

Tipos y métodos de muestreo

Una vez definida la población de estudio, el siguiente paso es determinar cuántos sujetos compondrán la muestra (cálculo del tamaño muestral) y qué criterios determinarán la elección de los sujetos de la muestra. Así el conocimiento del número de sujetos necesarios permitirá evaluar si el estudio puede ser factible o si, en el caso de no disponer del número suficiente de pacientes, se requerirá una modificación de los criterios de selección, la colaboración con otros centros investigadores, o la prolongación del periodo de reclutamiento.

La inclusión de un número excesivo de sujetos encarece el estudio y puede ser considerado poco ético, ya que un mayor número de sujetos recibirá la intervención menos eficaz o será sometido a determinadas exploraciones. De tal modo que la principal razón para estudiar una muestra y no toda la población es el ahorro de tiempo y dinero, es decir, eficiencia. Asimismo, hay razones de validez, en cuanto que las mediciones de las variables tenderán a ser más exactas, ya que se pueden dedicar más esfuerzos a asegurar la calidad si se efectúan en un número reducido de sujetos.

MUESTREOS PROBABILÍSTICOS

Es el proceso en el que todos los individuos candidatos tienen una probabilidad conocida, distinta de 0, de ser incluidos en la muestra (EQUIPROBABILIDAD). Utilizan alguna forma de selección aleatoria para seleccionar las unidades que serán estudiadas.

La diversas técnicas del muestreo probabilístico se realizan al azar, evitando la posible parcialidad, consciente o inconsciente, de los investigadores (INDEPENDENCIA). Por esta razón, es más probable que las muestras tiendan a ser representativas de la población de referencia.

Pese a ello las muestras pueden contener error, de manera que los valores de una variable obtenidos en la muestra difieran de los verdaderos de la población, simplemente por el azar (error aleatorio o por muestreo) Hay que tener en cuenta que cuando se elige una muestra, ésta no es más que una de las infinitas muestras posibles que pueden obtenerse de la población de referencia.

De todos modos la aplicación del muestreo probabilístico permite la utilización de técnicas estadísticas capaces de cuantificar este error aleatorio.

  • ERROR ALEATORIO. Obtención de un resultado no válido debido al azar: se puede corregir aumentando el tamaño muestral. 
  • ERROR SISTEMÁTICO. Los resultados no son válidos desde el principio, debido a un sesgo: una mala recogida de datos, factores de confusión. No hay arreglo: lo mejor es repetir el estudio, diseñando bien el estudio y eligiendo un buen muestreo.

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

  • Cada unidad de muestreo de la población (elemento sobre el que se aplica la técnica de selección) tiene la misma probabilidad de ser escogida. Se requiere un listado de las unidades de muestreo y, tras calcular el tamaño preciso, se procede a seleccionar las unidades necesarias mediante un sistema de rifa, sorteo o el empleo de la tabla de números aleatorios o mediante algún proceso de randomización informática.
  • El procedimiento es simple y sólo requiere un mínimo de paciencia. Tiene la ventaja de ser sencillo y de fácil comprensión, permitiendo un cálculo rápido de medias y varianzas. Pero requiere que se conozca de antemano la lista completa de todas las unidades de muestreo, y si la lista tiene fallos u omite segmentos de esta población se perderán las ventajas, ya que todas las unidades no tendrán las mismas probabilidades de ser elegidas. Si las muestras son pequeñas pueden originarse muestras altamente sesgadas respecto a la población.

MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO

  • Se basa en alguna regla sistemática simple, como elegir uno de cada “n” individuos. Tras calcular la constante de muestreo (k), dividiendo el total de la población por el tamaño de la muestra deseado, se procede a extraer la primera unidad al azar de entre los primeros “k” individuos y se le suma la constante, sucesivamente, hasta completar el tamaño de la muestra.
  • Es fácil de aplicar, siendo en muchas ocasiones más cómodo y práctico que el muestreo simple (es más sencillo elegir las historias terminadas en cero que realizar una extracción por tabla de números aleatorios).
  • Otra ventaja es que no se necesita tener completa la lista de elementos de la población: el listado se puede construir a medida que el estudio avanza, siempre y cuando las unidades tengan algún orden preestablecido. Asimismo, sí la población se encuentra ordenada siguiendo una tendencia conocida (de más viejo a más joven), el muestreo sistemático asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.
  • La limitación más importante aparece cuando la constante que se aplica está relacionada con el fenómeno que desea medirse. En este caso pueden darse estimaciones muy sesgadas de los parámetros poblacionales (intentar estudiar la actividad de un centro de urgencias a partir de los pacientes que acuden un determinado día de la semana, por ejemplo, los lunes).

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

  • La población se divide en dos o más estratos o subgrupos, en razón de alguna característica común, siendo mutuamente excluyentes.
  • A continuación se escoge una muestra al azar en cada estrato, manteniendo las proporciones observadas en la población de referencia. Así, por ejemplo, la estratificación según sexo, con una posterior elección de una muestra de varones y otra muestra de mujeres.
  • Se consigue que cada subgrupo tenga una representación similar a la de la población de referencia, evitando que los resultados estén influidos por alguna de las variables de estratificación. Para su correcta aplicación se requiere conocer la distribución en la población de la variable o variables utilizadas para estratificar.
  • Con el muestreo estratificado se obtienen estimaciones más precisas de los parámetros poblacionales que con el muestreo aleatorio simple.
  • PROPORCIONAL: al número de individuos que hay en los grupos de los estratos elegidos le corresponde una proporción exacta en la muestra.
  • SIMPLE: a cada estrato le corresponde un número igual de individuos.
  • ÓPTIMO: tiene poca aplicación.

MUESTREO ALEATORIO POLIETÁPICO o POR ETAPAS MÚLTIPLES

  • En muchas ocasiones es necesario hacer una estratificación con respecto a dos o más caracteres. Así, por ejemplo, el estudio de la talla en referencia a! sexo y a la edad.
  • En este caso se tendría que estratificar paulatinamente: en una primera etapa se seleccionan unidades de muestreo de una población, procediéndose a obtener, en una segunda etapa, una muestra de cada una de las unidades primarias. Se puede usar el número de etapas que sea necesario y, en cada una de ellas, el sistema de muestreo apropiado.
  • Gráficamente se va obteniendo un racimo (cluster) que puede crecer indefinidamente, con el resultado de que en cada submuestra, el número de unidades será menor cada vez, a medida que se amplia el racimo, lo que puede llevar aparejado la dificultad de poder demostrar diferencias estadísticamente significativas entre las diversas casillas de la muestra, a medida que va aumentando el número de unidades.
  • Ello puede llevar a obligar a limitar el grado de estratificación, por lo que se debe analizar con cuidado el diseño de la muestra.
  • La unidad de muestreo primario es la más grande y comprende un mayor número de elementos, y se desciende en las sucesivas etapas hasta llegar a la unidad básica o elemento de la población. Así, si se quiere estudiar la prevalencia de escoliosis en niños en edad escolar, una manera de seleccionar la muestra seria elegir al azar escuelas (unidades primarias) y, dentro de cada centro una muestra de niños (unidades secundarias).
  • El muestreo en etapas se utiliza cuando la población de referencia es muy grande y dispersa. Su desventaja es que si las unidades primarias contienen personas similares con relación al fenómeno en estudio, es difícil estimar la precisión con que puede calcularse los parámetros poblacionales.

MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS

  • Si en el estudio polietápico se incluyen todas las unidades secundarias, el muestreo se denomina en conglomerados.
  • Los métodos presentados están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muestrales son los elementos de la población seleccionada: se determina el número de conglomerados necesarios para obtener el tamaño muestral y se cogen “n” individuos.

MUESTREOS NO PROBABILÍSTICOS

Sus resultados no se pueden generalizar a la población de la que parten. Las unidades se escogen utilizando métodos en los que no interviene el azar. Se desconoce la probabilidad que posee cada unidad de ser incluida en la muestra. Existen diversas técnicas:

  • MUESTREO POR CUOTAS

Poco utilizado en investigaciones epidemiológicas y más en estudios de mercado. A partir de la composición general de la población por características, tales como edad o sexo, se determina el número de personas necesarias para cada característica y, a partir de ahí, el único requerimiento es conseguir el número adecuado de personas para llenar cada cuota. Es muy probable que la muestra difiera sistemáticamente de la población.

  • MUESTREO OPINÁTICO O INTENCIONAL

Para conocer la opinión o intención. Se busca una muestra representativa de la opinión que buscamos recabar.

  • MUESTREO CAUSAL O INCIDENTAL

Muestreo consecutivo

  • Se selecciona a los pacientes que cumplen los criterios de selección a medida que acuden a la consulta durante un periodo de tiempo determinado. Si se cumple la condición de que la muestra esté libre de sesgos y de que sea representativa de la población, el método es válido.

Muestreo por inclusión de voluntarios

  • En general es preferible rechazar la colaboración de voluntarios ya que los motivos que llevan a una persona a prestarse a un estudio sin haber sido seleccionada suelen estar relacionadas con otras características que afectan a la representatividad de la muestra.

Estudios para determinados parámetros

  • NIVEL DE CONFIANZA: Seguridad de obtener resultados válidos y extrapolables a la población. Dependiendo del nivel de seguridad que predeterminemos tendremos un determinado valor de Za. Por ejemplo, cuando Za = 1,96 = seguridad del 95 %. 
  • PRECISIÓN: amplitud del intervalo. 
  • VALOR APROXIMADO DE LO QUE QUEREMOS MEDIR: Si lo desconocemos, nos ponemos en el peor de los casos, un 50 %. Varía según conozcamos o no la población:
  • No conocemos la población:          1
  • Sí conocemos la población:           1

 

CONTRASTE DE HIPÓTESIS: se trabaja con dos tipos de población: los expuestos y los no expuestos.

 

  • TAMAÑO MUESTRAL: para determinarlo necesitamos conocer:
  • La magnitud de la diferencia a detectar
  • Tener una idea de los parámetros
  • Seguridad del estudio
  • Poder estadístico (1 - b, o riesgo de cometer el error b)
  • Definir si la hipótesis va a ser uni o bilateral

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