La muestra en la investigación en salud - Epidemiología general y clínica - Libros y Revistas - VLEX 73199633

La muestra en la investigación en salud

AutorDr. Francisco Álvarez Heredia
Páginas305-312

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Este capítulo expone en forma sencilla y accesible ideas y procedimientos básicos relacionadas con los conceptos estadísticos de población, muestra y tamaño muestral y su utilidad en la investigación en salud.

Función de la estadística

La estadística es una disciplina matemática dividida en dos grandes ramas que son (a) la estadística descriptiva y (b) la estadística inferencial o inductiva. La primera incluye todos los procedimientos para reunir y organizar en forma comprensible el conjunto de datos de una muestra. Estos datos pueden representarse en forma gráfica (por ejemplo, diagrama de barras y diagramas de dispersión) y, en forma numérica (por ejemplo, medias aritméticas, desviaciones estándar, coeficientes de correlación). La segunda rama, la inferencial, utiliza los datos numéricos descriptivos de la muestra, llamados estadísticos, para inferir los valores numéricos correspondientes a la población, llamados parámetros. La inferencia se realiza por medio de pruebas o test de significación estadística como la chicuadrada, la t de Student y otras más.

Población y muestra

Estos dos conceptos articulan todos los procesos de cálculo estadístico y conviene definirlos con claridad. Población se refiere al conjunto de personas o cosas que, para los fines del estudio, tienen algún rasgo en común, y para el cual se infieren los datos de la muestra. La muestra es, por tanto, un subconjunto de la población y debe ser representativo de ella.

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La población puede ser infinita si la extracción de un elemento de ella (una persona o una cosa) prácticamente no altera la varianza. Tal sería el caso de los habitantes de una ciudad. Si el número de personas correspondiera a los pacientes de un hospital atendidos durante un mes, tendríamos una población finita. En este punto, sea oportuno recordar que cuando el tamaño de una muestra sea superior al 10% de la población, se hace necesario corregir los errores estándares usados en las fórmulas para estimar medias y proporciones por el “factor de corrección para poblaciones finitas (f.c.p.f.).

Representatividad de la muestra

Desde el punto de vista de su representatividad, una muestra puede ser o no puede ser probabilística. Una muestra es probabilística (al azar) si todas las unidades de la población bajo estudio (personas o cosas) tienen la misma probabilidad de estar representadas en la muestra. Si, además, la muestra tiene un número suficiente de casos, se dice que la muestra es estadísticamente representativa. Por otra parte, si al obtener una muestra la regla de equiprobabilidad no se cumple en absoluto, se dice que la muestra es sesgada. El sesgo es un error sistemático, no aleatorio, distinto del error de muestreo, que conduce a resultados distorsionados tanto en la descripción de la muestra como en la estimación de los valores (parámetros) de la población, e invalidan las conclusiones del estudio.

Fuentes de sesgo

Estas pueden ser muy variadas y afectan la validez de los resultados del estudio. He aquí algunas:

  1. Las listas de las unidades de la población, el marco muestral, puede ser defectuosa.

  2. No se tienen información de algunas unidades de la muestra.

  3. La muestra contiene información incorrecta debida al informante o al instrumento.

  4. El cálculo de los errores estándar o de la desviación estándar usa formulas incorrectas.

Muestras no probalísticas

Un tipo de...

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