Análisis Estadísticos para Ensayos Clínicos y Estudios Epidemiológicos. Asesoría estadística para investigación, en general, incluyendo Tesis. Asesoría Metodológica. Diseño de Posters para Congresos y Eventos Científicos.

sábado, 9 de marzo de 2013

Muestreo y muestras representativas



A veces no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población). Por eso, en líneas generales se trabaja con una muestra.


Las estadísticas difícilmente tendrán sentido si no se entiende el concepto de población y muestra.
La población es el conjunto total de individuos que posee características comunes observables en un lugar y momento determinado. Puede ser grande o pequeña, según el tópico de interés.



Por ejemplo, si estamos haciendo un estudio referente a las mujeres mayores de 20 años, estamos hablando de millones. Pero si estamos hablando de esclerósis lateral amiotrófica en Venezuela en hombres menores de 40 años, estamos hablando de un "grupito" de personas, si es que hay casos.


Cuando la población es muy pequeña, y tenemos acceso a ella, es posible trabajar con una muestra = población.
Pero esto generalmente no es así.

Por eso trabajamos con un subconjunto. También, en muchísimos casos, por razones de costo y tiempo.

Al seleccionar una muestra lo que se hace es estudiar una parte o un subconjunto de la población, pero que la misma sea lo suficientemente representativa de ésta para que luego pueda generalizarse con seguridad de ellas a la población.


Pero para que los resultados sean confiables, esta muestra debe ser representativa. Generalmente esto sucede cuando las muestras son probabilisticas, es decir, que cada individuo de la población tiene una probabilidad mayor que cero (0) de ser seleccionado para la muestra. Adicionalmente es indispensable que los individuos se elijan al azar, es decir, elegirlos por un método ya estudiado que evite sesgos, que evite que la voluntad del investigador intervenga en la selección.


Con una muestra representativa ya tenemos un paso asegurado para una investigación confiable que pueda acercarnos a conclusiones que puedan extrapolarse a la población de interés.


-----------------------------------
Agradecimientos:
Estadística Médica - Fayad Camel
http://metodologiaeninvestigacion.blogspot.com

4 comentarios:

Antonio dijo...

¿Cuándo la muestra son como 12 pacientes con una patología ocular bastante rara, se pueden usar todos?
¡Gracias!

Aldanalisis dijo...

Hola Antonio:

¿Quisiste decir que la población es como de 12 pacientes?

Si es así y tienes acceso a todos, utilízalos todos. En líneas generales se obtendrán resultados más confiables mientras mayor sea la muestra.

Saludos,

Alda

Anónimo dijo...

Hola Alda, comentas que la muestra debe ser probabilistica para que sea representativa, entonces aquellas muestras no probabilísticas como: Por juicio o conveniencia o bola de nieve, no son representativas y por ello no pueden ser empleadas para inferir sobre la población?.

Gracias por tu respuesta.
Saludos
Roger

Aldanalisis dijo...

Hola Roger:

No quiere decir que no se pueda inferir con una muestra así. Hay circunstancias donde las muestras son no-probabilísticas, a conveniencia (ojo, no quiere decir "sesgadas arbitrariamente"), porque realmente es el ámbito al que se puede acceder, y eso tiene sus propias pruebas para que sea válido.

Es sólo que, en los casos que se pueda, las muestras probabilísticas tienden a evitar los sesgos, y a veces dan resultados más confiables al inferir en la población.

Saludos!