TEMA 8

Tema 8: Teoría de muestras.

Estimación e inferencia estadística.

• Técnicas de muestreo: conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejan las características de la población.
  
• Muestreo probalístico o aleatorio: técnica de muestreo donde la muestra se elige por un procedimiento de azar y el error asociado se denomina error aleatorio.
  
• En los muestreos no probabilísticos no es posible evaluar el error. En los muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable, pero es evaluable.

MUESTRO NO PROBABILÍSTICO.

Tipo de muestreo	Muestreo no probabilístico
Muestreo consecutivo	Se recluta a todos los individuos de una población que son accesibles y que cumplen los criterios de inclusión durante un periodo de reclutamiento fijado. Encontramos desventajas como que nos encontremos con interrupciones o que haya fluctuaciones
Muestreo de conveniencia	Se recluta a los individuos que son mas accesibles para el equipo investigador o que se presentan voluntariamente. Se usa con frecuencia al ser el menos costoso y mas fácil. Como desventaja nos encontramos que requiere una gran homogeneidad de la variable estudiada generando sesgos importantes
Muestreo intencional	Se selecciona a los individuos, Se usa cuando se quiere contar con una muestra de expertos o en estudios cualitativos. Como desventajas nos encontramos que puede no contar con un método externo y objetivo para valorar la idoneidad de los sujetos.
Muestreo de bola de nieve	Tanto el investigador como los participantes eligen a los individuos de la muestra. Se usa en estudios cualitativos, como ventaja nos encontramos que podemos acceder a poblaciones marginadas como sectas. Si hay una reducida red de contactos la muestra puede verse afectada y la calidad de los participantes se ve condicionada.
Muestreo teórico	La selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría o porque la integración de la muestra se va diciendo sobre la marcha.

MUESTREO PROBABILÍSTICO.

Tipo de muestreo	Muestreo probabilístico
Muestreo estratificado	Se utiliza cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población y puede afectar a los resultados del estudio, pero existen grupos o estratos donde se si presenta de manera homogénea. Estos grupos tienen alguna característica en común, pero son mutuamente excluyentes. Nos permite conocer el comportamiento de una variable en cada subgrupo de la población con precisión. Aunque necesita más información y un listado de cada individuo.
Muestreo conglomerado	Se obtiene de grupos o conglomerados ya establecidos cuando no hay listado de la población. Poblaciones muy dispersas o no hay listado completo individuos, pero si de los grupos (unidades de un hospital). Desventaja: no se conoce de antemano el tamaño de la muestra que se va a obtener ya que el tamaño depende de los grupos seleccionados. Necesita un mayor tamaño de la muestra para ser preciso. 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 debido a que no son realmente homogéneas. La idea del muestreo por conglomerados recuerda a la del muestreo estratificado. En ambos casos dividimos la población en grupos. Sin embargo, los principios detrás de ambas técnicas son en cierto modo opuestos
Muestreo aleatorio	Interviene en la selección el azar. Existen dos tipos el simple (azar, uso de pequeñas poblaciones, el más representativo) y el sistemático (selección según una regla o proceso). En el simple los grupos minoritarios no se ven representados y encontramos costos por dispersión de la población.

TAMAÑO DE LA MUESTRA

Depende:

• -  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 determinar el tamaño muestral de un estudio, debemos considerar los diferentes fines para los que se desarrolla un estudio:

• Estimar parámetros poblacionales: a partir de los datos obtenidos en la muestra que ha participado en el estudio (proporciones, medias) pretendemos hacer inferencias a valores poblacionales.

• Contrastar hipótesis: el estudio pretende comparar si existen diferencias en los valores medios o las proporciones de las variables a estudio entre los grupos que conforman la muestra.

Por tanto, para calcular el tamaño muestral necesario para estimar una media necesitamos saber solo el valor de S2, puesto que tanto el valor de Zα como el de e es fijado por los investigadores.