Métodos de muestreo en investigación epidemiológica

Cálculo del tamaño de la muestra y Métodos de muestreo

- A qué se refieren los siguientes términos en un diseño de proyecto de investigación epidemiológica:

• Criterios de inclusión y exclusión: ¿Qué características tendrán los participantes?
• Tamaño de la muestra: ¿A cuántos pacientes se estudiarán?
• Técnica de muestreo: ¿Cómo se elegirán para que entren a formar parte del estudio?

- Qué relevancia tiene los términos:

• Costos: Si se estudia a más sujetos de los que en realidad son necesarios, se estarán derrochando recursos, tanto material como humanos.
• Décima: Si se estudia a pocos sujetos, no se tendrá la potencia o seguridad suficiente sobre lo que se está haciendo. Se rechaza la diferencia, cuando realmente las hay.
• Objetivo: El n necesario estará condicionado por el/los objetivos del estudio, que determinarán el diseño, las variables y todo el método planteado.

- Característica del error aleatorio y error sistemático.

• Aleatorio: Es el derivado de trabajar con muestras y se puede cuantificar. A medida que se aumenta el tamaño de la muestra este error disminuye. Está relacionado con la precisión (d).
• Sistemático: Está relacionado con la representatividad de la población. Si la muestra estudiada reúne características diferentes a las que se producen en la población. Este error está relacionado con la validez

- Distinguir la fórmula de población desconocida y la fórmula de universo conocido.

- Conocer las características de las 3 Decisiones de muestreo.

• Hacer un censo: Observar todos y cada uno de los elementos del universo, No hay Error Aleatorio, Puede haber Error Sistemático, Las observaciones pueden atribuirse a los miembros del Universo.
• Tomar una muestra no representativa: Observar sujetos elegidos por conveniencia, Siempre hay Error Aleatorio, Siempre hay Error Sistemático, Las observaciones solo pueden atribuirse a la muestra, NO a los miembros del Universo.
• Tomar una muestra representativa: Observar sujetos elegidos por conveniencia, Siempre hay Error Aleatorio, Puede haber Error Sistemático, Las observaciones pueden atribuirse a los miembros del Universo.

- Saber las características de muestreos no probabilístico: Es una técnica de muestreo en la cual el investigador selecciona muestras basadas en un juicio subjetivo en lugar de hacer la selección al azar. No todos los miembros de la población tienen la oportunidad de participar en el estudio. Este método de muestreo depende en gran medida de la experiencia de los investigadores.

- Distinguir tipos de muestreo no probabilísticos vistos en la clase.

• Muestreo por conveniencia: Las muestras de la población se seleccionan solo porque están convenientemente disponibles para el investigador. Estas muestras se seleccionan solo porque son fáciles de reclutar y porque el investigador no consideró seleccionar una muestra que represente a toda la población
• Muestreo intencional o por juicio: Las muestras se seleccionan basándose únicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras palabras, los investigadores eligen solo a aquellos que estos creen que son los adecuados (con respecto a los atributos y la representación de una población) para participar en un estudio de investigación.
• Muestreo por bola de nieve: Este sistema de muestreo bola de nieve funciona como el programa de referencia. Una vez que los investigadores encuentran sujetos adecuados, se le pide a esto ayuda para buscar a sujetos similares y así poder formar una muestra de buen tamaño.

- Conocer las características de muestreos probabilístico: Selección aleatoria, como principal requisito que todos en una población tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

- Distinguir tipos de muestreo probabilísticos vistos en la clase.

• Aleatorio simple: seleccionar individuos de una población de forma aleatoria
• Aleatorio estratificado: subgrupos homogéneos llamados estratos, y luego se realiza un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato.
• Aleatorio sistemático: los elementos de la población se seleccionan siguiendo un patrón sistemático y aleatorio.
• Conglomerado: consiste en elegir aleatoriamente ciertos barrios dentro de una región y luego seleccionar un lugar como escuelas u hospitales.

- Saber cuándo usar un muestreo no probabilístico y cuándo un muestreo probabilístico:

• Muestreo probabilístico: cuando el sesgo debe ser mínimo, Cuando la población es diversa, para crear una muestra precisa.
• Muestreo no probabilístico: para indicar si existe un rasgo o característica particular en una población, cuando hay tiempo limitado, cuando se realizan investigaciones cualitativas, piloto, exploratorias.