POBLACION, MUESTRA, MUESTREO Y CRITERIOS DE SELECCIÓN
Summary
TLDREl guion trata sobre conceptos clave en investigación como población, muestra y criterios de selección. Explica la diferencia entre población en general y población de estudio, y la importancia de utilizar una muestra representativa para generalizar resultados. Detalla métodos de muestreo como aleatorio, sistemático y estratificado, y cómo se aplican fórmulas de tamaño muestral para estudios observacionales y experimentales. El guion también incluye ejemplos de publicaciones científicas que han aplicado estos conceptos para obtener muestras representativas y extraer conclusiones válidas.
Takeaways
- 😀 La población es el conjunto total de unidades de estudio que comparten una característica común y es el grupo de donde se obtienen las unidades para la investigación.
- 🔍 La población de estudio se define por cumplir con los criterios de selección establecidos por el investigador, lo que la diferencia de la población general.
- ⏱ Debido a limitaciones de tiempo y recursos, a menudo se opta por estudiar una muestra en lugar de toda la población de estudio.
- 📏 El tamaño muestral es crucial para que la muestra sea representativa y se puede determinar mediante fórmulas específicas que dependen del tipo de estudio.
- 🎯 El tipo de muestreo, ya sea probabilístico o no probabilístico, influye en la representatividad de la muestra y la capacidad de generalizar los resultados.
- 📉 Los criterios de selección, tanto de inclusión como de exclusión, son fundamentales para estandarizar la investigación y controlar las variables de confusión.
- 📊 El muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados son métodos probabilísticos para seleccionar una muestra que refleje la población de estudio.
- 🚫 Se debe evitar generalizar los resultados de una muestra a la población general sin un diseño muestral adecuado y un muestreo probabilístico.
- ✅ Para garantizar la representatividad de la muestra, es esencial utilizar una fórmula de tamaño muestral y un tipo de muestreo que asegure la igual probabilidad de selección para todas las unidades.
- 🔬 Los estudios experimentales suelen utilizar grupos de estudio en lugar de muestras, y se dividen en grupos experimentales y controles basados en los criterios de selección.
Q & A
¿Qué es una población en el contexto de la investigación?
-Una población es el conjunto completo de individuos, animales u objetos que comparten una característica o atributo común, y a partir de la cual se seleccionan las unidades de estudio que cumplen con ciertos criterios para formar la población de estudio.
¿Cuál es la diferencia entre una población en general y una población de estudio?
-La población de estudio es un subconjunto de una población en general, donde solo las unidades de estudio que cumplen con los criterios de selección establecidos por el investigador son consideradas.
¿Qué son los criterios de selección y cómo afectan la población de estudio?
-Los criterios de selección son las características que las unidades de observación deben tener para ser consideradas parte de la población de estudio. Estos criterios pueden incluir factores de inclusión y exclusión, y son fundamentales para estandarizar y filtrar la población general para la investigación.
¿Por qué a menudo no es factible estudiar a toda la población de estudio?
-Estudiar a toda la población de estudio a menudo no es factible debido a limitaciones de tiempo y recursos económicos. Por esta razón, se extrae una muestra representativa de la población de estudio para realizar la investigación.
¿Qué es una muestra y cómo se relaciona con la población de estudio?
-Una muestra es un subconjunto seleccionado de la población de estudio que se utiliza para representar a la población completa en un estudio. La muestra se obtiene a través de una fórmula de tamaño muestral y un tipo de muestreo.
¿Qué es el tamaño muestral y cómo se determina?
-El tamaño muestral es la cantidad de unidades de estudio necesarias en una muestra para que esta pueda representar adecuadamente a la población de estudio. Se determina a través de la aplicación de fórmulas específicas de tamaño muestral, que varían según el tipo de estudio.
¿Cuál es la importancia de utilizar un tipo de muestreo probabilístico?
-Un tipo de muestreo probabilístico garantiza que todas las unidades de la población de estudio tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas, lo que aumenta la representatividad de la muestra y permite generalizar los resultados al grupo completo.
¿Qué es un muestreo no probabilístico y cómo difiere de un muestreo probabilístico?
-Un muestreo no probabilístico es aquel en el que no todas las unidades de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas, lo que puede llevar a sesgos y menos representatividad. Esto difiere del muestreo probabilístico, donde todas las unidades tienen iguales posibilidades de ser elegidas.
¿Cómo se define la representatividad de una muestra en un estudio?
-Una muestra se considera representativa si cumple con un tamaño muestral adecuado, determinado por una fórmula de tamaño muestral, y se ha seleccionado mediante un tipo de muestreo probabilístico que garantiza que todas las unidades de estudio tuvieron la misma oportunidad de ser elegidas.
¿Por qué es importante no generalizar los resultados de una muestra a la población general?
-Generalizar los resultados de una muestra a la población general puede llevar a conclusiones incorrectas, ya que la muestra solo representa a la población de estudio específica que cumple con ciertos criterios de selección. Esta generalización solo es válida si la muestra es representativa y se han cumplido los criterios de selección adecuados.
Outlines
🔍 Conceptos clave en investigación: Población y Muestra
Este párrafo introduce los conceptos fundamentales de población, población de estudio y muestra en el contexto de la investigación. Se explica que la población es el conjunto de unidades de estudio, la población de estudio son aquellas unidades que cumplen con los criterios de selección y la muestra es un subconjunto de la población de estudio seleccionado para la investigación. Se enfatiza la importancia de la representatividad de la muestra para poder generalizar los resultados a la población de estudio. Además, se mencionan conceptos como criterio de selección, fórmula de tamaño muestral y tipo de muestreo, que son herramientas esenciales para el investigador.
📊 Muestreo y selección de la muestra en investigación
En este párrafo se profundiza en el proceso de selección de la muestra y las técnicas de muestreo. Se describe el muestreo probabilístico, donde todas las unidades de la población de estudio tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas, y se contrasta con el muestreo no probabilístico. Se mencionan diferentes tipos de muestreo, como aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, cada uno con sus ventajas y aplicaciones específicas. Además, se discute la importancia de la representatividad de la muestra para la generalización de los resultados y cómo evitar errores comunes en la investigación.
🧑🔬 Aplicación de conceptos en estudios experimentales
Este párrafo explora cómo los conceptos de población, población de estudio y muestra se aplican en estudios experimentales. Se destaca la diferencia entre estudios observacionales y experimentales, donde en los últimos se suelen utilizar grupos de estudio divididos en grupos experimental y control. Se explica que en los estudios experimentales no se busca extrapolar los resultados a una población más amplia, sino trabajar con grupos definidos por criterios de selección. También se menciona el proceso de selección de los sujetos para los grupos experimentales y control, basándose en fórmulas de tamaño muestral y distribución aleatoria.
📐 Muestreo probabilístico y no probabilístico en detalle
Aquí se detallan las diferencias y métodos específicos del muestreo probabilístico y no probabilístico. Se describen técnicas como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, y se contrasta con el muestreo por conveniencia, incidental y de voluntarios. Cada método se explica con ejemplos y se discute cómo cada uno puede afectar la representatividad de la muestra. Se enfatiza la importancia de seleccionar el tipo de muestreo adecuado para garantizar que las conclusiones de la investigación sean válidas.
📝 Ejemplos de aplicación en artículos científicos
En este párrafo se presentan ejemplos de cómo los conceptos de población, muestra y criterios de selección se aplican en la redacción de artículos científicos. Se analizan extractos de artículos publicados que muestran cómo los autores especifican la población de estudio, la muestra obtenida y los métodos de selección de la muestra. Se destaca la importancia de la transparencia y precisión en la descripción de estos aspectos para permitir a otros investigadores replicar el estudio y validar los resultados. Además, se subraya la utilidad de las fórmulas de tamaño muestral y los tipos de muestreo en la obtención de muestras representativas.
Mindmap
Keywords
💡Población
💡Población de estudio
💡Muestra
💡Criterios de selección
💡Tamaño muestral
💡Tipo de muestreo
💡Representatividad
💡Generalización
💡Criterios de inclusión y exclusión
💡Muestreo probabilístico
Highlights
Definición de población en investigación: conjunto de unidades de estudio que cumplen con criterios de selección.
Importancia de la población de estudio: unidades que cumplen con criterios establecidos por el investigador.
Diferencia entre población en general y población de estudio basada en criterios de selección.
Idealizar el estudio de toda la población de estudio para generalizar resultados.
Limitaciones prácticas para estudiar a toda la población de estudio: factores económicos y temporales.
Selección de una muestra de la población de estudio basada en fórmula de tamaño muestral y tipo de muestreo.
Concepto de muestra representativa para generalizar resultados de la investigación.
Importancia de la fórmula de tamaño muestral para obtener una muestra representativa.
Tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico, y su impacto en la representatividad.
Ejemplo práctico: selección de una muestra de 625 pacientes de una población de 6,543 candidatos.
Tipos de muestreo probabilístico: aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
Tipos de muestreo no probabilístico: por conveniencia, incidental y de voluntarios.
Importancia de los criterios de selección en la definición de la población de estudio y la obtención de muestras representativas.
Aplicación de conceptos de población, muestra y criterio de selección en estudios experimentales.
Diferenciación entre estudios observacionales y experimentales en términos de manejo de grupos de estudio.
Ejemplo de artículo científico aplicando conceptos de población, muestra y criterio de selección.
Ejemplo de publicación en el European Journal: prevalencia de mordida cruzada y hábitos de succión en niños brasileros.
Uso de software para calcular el tamaño muestral y su comparación con la muestra obtenida en campañas de vacunación.
Transcripts
ahora vamos a hablar acerca de la
población y muestra conceptos que
debemos tener claro para desarrollarlos
en el artículo de investigación
en pantalla veamos un esquema que
representa la población
la población de estudio y la muestra
asimismo vemos conceptos de criterio de
selección de fórmula el tamaño muestral
y tipo de muestre vamos a explicar en
qué consiste en cada uno de estos
la población vasta referida al conjunto
de unidades de estudio a través de la
cual nosotros vamos a obtener las
unidades de estudio que cumplan los
criterios de selección para poder hacer
nuestro trabajo de investigación
es decir si yo deseo hacer un trabajo de
investigación en seres humanos
primero debo ubicar dónde va a ser el
lugar de dónde va a proceder mis
unidades de estudio
las unidades de estudio que vayan a
cumplir con mis criterios de selección
recién van a conformar mi población de
estudio es decir la diferencia entre una
población en general y la población de
estudio es que en esta última las
unidades de estudio cumplen los
criterios de selección que establecido
yo como investigador en un trabajo
científico
lo ideal sería estudiar a toda esta
población de estudio para poder
extrapolar los resultados a este mismo
grupo y que mi trabajo de investigación
gane mayor realce
sin embargo por razones de dinero y de
tiempo no es factible estudiar a toda la
población de estudio y muchas veces
nosotros sacamos una muestra y esta
muestra que sacamos de la población de
estudio está en base a lo que es la
fórmula de tamaño muestral y el tipo de
muestreo estos dos conceptos van a poder
guiar al investigador a tener una
muestra representativa porque se da el
concepto de representativa porque va a
representar a la población de estudio
de esta manera una muestra
representativa que involucra así o si la
aplicación de una fórmula de tamaño
muestral y la aplicación de un tipo de
muestreo podría permitirme a mí como
investigador generalizar los resultados
si yo cuento con poblaciones de estudios
semejantes a la que yo he realizado mi
trabajo de investigación que cumplen los
criterios de selección tal como yo los
he establecido también voy a poder
extrapolar estos resultados pero si
hablamos de personas con otros criterios
de selección
yo no podría generalizar
lo importante es que tú puedas
generalizar los resultados obtenidos de
tu muestra a tu población de estudio
puesto que si no puedes generalizar sólo
van a servir los resultados para tu
muestra por lo tanto la validez de tu
estudio va a ser menor
pero lo que normalmente se hace es un
gran error es generalizar los datos
obtenidos de una muestra buscamos
generalizarlo a la población en general
ni siquiera la población de estudio
entonces como hemos entendido en los
conceptos este es un error que no debe
cometer sé
y más bien podríamos comentar que este
es un error bastante frecuente en muchos
trabajos de investigación y sobre todo
en la lectura de los diversos
investigadores nosotros interpretamos
como si los resultados de una muestra
deberían extrapolarse a una población en
general no siendo así
veamos este ejemplo
si yo tuviera una población de 10.000
pacientes en los cuales no desearía
estudiar cualquier variable de
intervención
esta sería mi población
de la cual yo voy a extrapolar
u obtener mis unidades de estudio
pero estas deben cumplir unos criterios
de selección
al cumplir los criterios de selección se
va a llamar población de estudio
supongamos que los criterios de
selección que pueden ser de inclusión y
de exclusión cumplan seis mil 543
pacientes
es decir de los 10.000 pacientes 6.543
cumplen los criterios de selección
estudiar a seis mil 543 personas no sólo
va a significar inversión de dinero sino
también de tiempo por lo tanto me
conviene sacar una muestra
entonces esta muestra yo la voy a poder
obtener con ayuda de mis fórmulas de
tamaño muestral
supongamos que la fórmula de tamaño
muestral me haya permitido obtener 625
pacientes
es en este momento en que yo debo elegir
625 personas de 6 mil 543 pacientes
la pregunta es cómo el hijo 625 16.543
esa respuesta va a tener el nombre de
tipo demuestre
es decir
yo puedo tener un tipo de muestreo
probabilístico que me garantice que las
6 mil 543 personas tuvieron la misma
probabilidad de ser elegidas
y dependiendo del muestreo que puede ser
aleatorio simple estratificado entre
otros
yo habría escogido estos 625 pacientes
podríamos esquematizar les muestro si
acá representan a todas las personas de
la población de estudio y solo los que
han sido seleccionados por un sorteo
simple
que las vemos acá en un círculo más
grande rodeando a la circunferencia
negra serían los que han sido elegidos
para formar parte de la muestra
bien
entonces habiendo dado ésta
está este entendimiento acerca de los
conceptos de población muestra y
población de estudio podemos definir que
la población es el conjunto completo de
individuos animales u objetos con una
característica o atributo común
observable
principalmente el término de población
está dado para seres humanos
que van a ser los criterios de selección
van a ser todas aquellas características
que deben poseer las unidades de
observación para que puedan ser
consideradas como parte de la población
de estudio
se pueden también describir que desde
inclusión y criterios de exclusión por
separado
estos criterios son los que me van a
permitir a mí filtrar
mi población de estudios de la población
en general y se supone que tus criterios
van a ser los que me van a permitir
hacer una buena estandarización
en base a las variables que yo quiero
investigar de manera que pueda controlar
los factores de confusión o las otras
variables que podrían estar
interactuando al momento de obtener mi
resultado
con un buen control de los criterios de
selección y yo voy a tratar de que solo
se queden en estudio las variables que a
mí me interesan por decir la variable
causa y la variable efecto o las
variables principales y algunas
variables que si son indispensables los
criterios de selección por lo tanto
juegan un papel importante al momento de
hacer la evaluación de la muestra
veamos el concepto de muestra
si la población en el conjunto la
muestra va a ser un subconjunto que va a
ser obtenido de la población de estudio
una vez que se ha decidido escoger una
muestra se deben tener presentes dos
cosas primero la determinación del
mínimo el tamaño muestral requerido que
lo vamos a ver a través de una fórmula
de tamaño muestral y segundo el
procedimiento de selección de la muestra
también conocido como diseño mostrar un
tipo de muestreo que son conceptos que
hemos estado explicando
por lo tanto recuerde esto la muestra
puede ser representativa o puede ser no
representativa
para que tú digas que tu muestra sea
representativa
vamos a tener que estar cumpliendo si o
si un buen tamaño demuestra garantizados
por una fórmula de tamaño muestral y
tenemos que cumplir un tipo de muestreo
probabilístico que me permite elegir
la muestra de la población de estudio
donde todas las unidades de estudio
hayan tenido la misma probabilidad de
ser elegidas de manera que las que
representen o las que hayan sido
seleccionadas por este muestreo
realmente me permitan a mí extrapolar
los resultados de esta población de
estudio
cuando hablamos del tamaño muestral
tenemos que decir que para la mayoría de
estudios el mínimo tamaño de muestra
requerido se estima a través de la
aplicación de fórmulas
de hecho hay una fórmula de tamaño
mozart para cada tipo de estudio
y dependiendo si yo tengo una variable
cualitativa o cuantitativa existe una
fórmula para cada tipo de estudio en
particular
vamos a ver un concepto que debemos
conocer lo que es acerca del grupo de
estudio
esta terminología se utilizará
ampliamente con el advenimiento de los
estudios de tipo experimental que
básicamente son un grupo de sujetos de
experimentación
cuando nosotros realizamos trabajos
experimentales ensayos clínicos
no es fácil aplicar los conceptos de
población población estudio muestra
estos conceptos están dados
principalmente para estudios de tipo
observacional
tanto analíticos como descriptivos sin
embargo cuando hablamos de trabajos
experimentales por lo general nosotros
hacemos un trabajo en grupos de estudio
que cumplan los criterios de selección y
por lo general los dividimos en dos
grupos o subgrupos que vendrían a ser un
grupo experimental y un grupo control
entonces este grupo y experimenta el
control nos va a conformar de acuerdo a
los criterios de selección que el
investigador haya establecido
y realmente no hacemos la extrapolación
de conceptos de población por hace un
estudio muestran básicamente es un grupo
de estudio que está conformado de
acuerdo que es de selección y que para
correr conocer el número exacto
aplicamos una fórmula en específico que
me va a indicar cuántos pertenecerán al
grupo control y cuántos al grupo
experimental
si podríamos hacerle un esquema diríamos
lo siguiente
el grupo de estudio va a estar hecho en
función de mis criterios de selección y
se va a usar una fórmula de tamaño
muestral en base al piloto de estudio
que voy a realizar oa los antecedentes
de estudio que existen acerca del tema
entonces con nuestros criterios de
selección y este tamaño de muestra yo
forma en mi grupo de estudio al cual
aleatoriamente yo voy a distribuirlos en
un grupo experimental o en grupo control
el número exacto me lo dará la fórmula
de tamaño mostrando las desventajas que
yo no podré generalizar los resultados
puesto que no tengo una buena obtención
de las unidades de estudio es decir no
tengo una población una población de
estudio y tampoco tengo una muestra
simplemente conforma mi grupo de estudio
en base a una fórmula de tamaño muestral
y criterio de selección previamente
establecidas
hay un concepto que también tenemos que
explicarlo que es acerca del tipo de
muestreo que habíamos dicho que es la
forma de cómo es que yo voy a elegir mi
muestra de mi población de estudio
el tipo de muestreo puede ser
probabilístico o no probabilística
probabilístico quiere decir que todos
tengan la misma probabilidad de ser
elegidos y no probabilístico sería lo
contrario no todos tienen la misma
probabilidad de ser elegidos para
conformar me muestro
dentro del primer grupo tenemos las
alternativas de aleatorio simple
sistemático es certificado y por
conglomerados
en otras palabras el eterno siempre va a
ser dado por el azar o la suerte es
decir el sorteo me va a decir quiénes
van a pertenecer a mi grupo de estudio
oa mi muestra
el sistemático es básicamente en la
aplicación de una fórmula que sería la
división de la población de estudio
entre la muestra y eso me va a dar un
número por decir 5 entonces yo debo de
comenzar a escoger cada 5 personas a los
integrantes de mi muestra hasta
completar el número requerido por mi
fórmula de tamaño muestral
el muestreo estratificado va a estar
dado de acuerdo a los estratos o
subgrupos que conformen y población de
estudio
normalmente se sacan estratos a partir
del sexo del grupo etario
o de alguna característica o variable
específica
no podría ser que yo decida hacer un
trabajo de investigación en una
población de estudio donde el 60% de
personas sean mujeres y el 40% sean
varones por lo tanto yo podría ser un
diseño estratificado cuya muestra
represente esos mismos porcentajes de
60% de varones y 40% de mujeres
entonces yo podría hacer la selección en
función de sus porcentajes por lo tanto
mi muestreo hacer por estratos
y el pool conglomerado se va a aplicar
cuando mi población de estudio sea muy
grande y yo no tenga exactamente la
lista de las unidades de estudio que
conforman el población de estudio y solo
pueda tener un aproximado entonces
normalmente lo que haría acá yo es
obtener mil unidades de estudio para mi
muestra en función a conglomerados que
podrían ser vecindarios podrían ser
escuelas colegios podrían ser
universidades etcétera yo no tengo la
lista completa de las unidades de
estudio pero sí puede sacar me muestra
por un grupo grande que no va a estar
conformado específicamente por un por
una persona sino va a estar conformado
por una institución o un vecindario
etcétera
cualquiera de estos tipos de muestreo me
van a asegurar que tengan la
probabilidad de que las unidades de
estudio puedan pertenecer a la muestra
en cambio el muestreo probabilístico que
puede ser por conveniencia incidental o
de voluntarios
no tiene mayor peso metodológico
producto de que los sujetos no tuvieron
el mismo chance de ser elegidos aquí
tenemos el mostrado por conveniencia que
el investigador decide quiénes
participan en su trabajo de
investigación el incidental que va a ser
en función de cómo es que llegaron
las unidades de estudio es decir los
primeros que llegan podrían ser y otro
es el de voluntarios que acá van a
participar exclusivamente las personas
que deseen participar de forma
voluntaria
vamos a dar más especificaciones del
muestreo probabilístico por ejemplo del
muestreo aleatorio simple yo escojo mis
unidades de estudio para conformar mi
muestra
hagamos de cuenta que este rectángulo
representa mi población de estudio
dentro de ellas están cada un ídem en
cada una de mis unidades de estudio y
voy a seleccionar el número de tamaño
muestral que me ha salido mi fórmula
pero mediante la sal entonces cada
círculo representa la que ha podido ser
elegida
en cambio el muestreo sistemático como
les dije era dividir
la población de estudio entre la muestra
entonces de lo que me sale por decir en
este caso sería 7 1 2 3 4 5 6 7 2 yo
elegiría a mis pacientes cada 7 personas
entonces el siguiente también tendría
que hacer cada 7 1 2 3 4 5 6 7 sería
este y el siguiente también tendría que
ser de 7 personas 1 2 3 4 5 6 7 y así
sucesivamente hasta tener el número
completo de acuerdo a mi fórmula de
tamaño muestral
él estratificado dijimos por decir de
este grupo donde se ven menos
circunferencias negras tienen menor
porcentaje de sujetos que del que
representa el lado derecho del
rectángulo donde hay más circunferencias
negras entonces yo tendría que elegir
más circunferencias del lado donde hay
más unidades de estudio que del lado
donde no hay más unidades de estudio
para que pueda representar lo que
realmente tiene mi población
y el por conglomerados yo no tengo
exclusivamente la lista de las unidades
de estudio
el diseño es tan grande que yo no puedo
tener contacto directo con las personas
que prefiero hacerlo por bloques como
por ejemplo podrían ser las escuelas
públicas
entonces yo separaría una escuela de la
cual voy a sacar algunos
sujetos de estudio cómo sacar estos
algunos sujetos de estudio lo voy a
sacar al azar es decir inicie con un
muestro por conglomerados pero después
hice uso del muestreo aleatorio simple
para obtener las unidades de estudio
propiamente dichas igual acá selecciona
otra escuela dentro de esta escuela
seleccionada por conglomerados luego
utilizaré el aleatorio simple para
seleccionar quienes van a participar en
mi estudio
así concluye con otra escuela y con otra
escuela
bien todo esto que hemos aprendido me va
a servir para que yo pueda redactar en
mi trabajo o artículo científico no la
parte que me corresponde a lo que es
población muestra y criterio de
selección veamos así ahora tenemos un
ejemplo que es un artículo que publiqué
que habla de la concordancia entre los
estadios de calcificación dentaria y la
maduración esquelética en niños y
adolescentes de una localidad peruana
entonces miren lo que se con lo que se
pone en la parte materiales cimientos
el estudio fue de tipo observacional
descriptivo transversal y de correlación
se comienza especificando las
características del mini seño de estudio
pero sin explicar por qué es
observacional porque es descriptivo
porque es transformarlos de correlación
yo puntualmente pongo qué
características tienen me dicen su
nombre específicamente
luego hablamos de la población y fíjate
el concepto la población de estudio es
decir la que ya cumple mis criterio de
selección estuvo constituida por 503
niños y adolescentes de 9 a 16 años de
edad de la institución educativa antenor
orrego espinoza de lima
la muestra obtenida fue probabilística
de acuerdo a la fórmula de tamaño
muestral para comparar dos proporciones
el porcentaje de coincidencia entre el
pico de máximo crecimiento por 'la y los
estadillos de calcificación en tal nota
que acá estoy especificando cómo es que
voy a obtener la muestra que en este
caso yo que es probabilística entonces
por lo tanto debo decir que utiliza una
fórmula de tamaño muestral ya que
especificó los detalles
luego digo estuvo conformada por 182
niños y adolescentes que cumplieron los
criterios de solución
fíjate entonces ahora voy a comenzar a
mencionar seguramente en la conformación
de mis grupos se conformaron siete
grupos de 26 adolescentes 13 varones y
mujeres por cada grupo etario
a los cuales se les tomaron 182
radiografías de mano y muñeca y 364 peri
apicales todas registradas en el mismo
momento la selección de la muestra por
cada grupo etario se realizó mediante el
muestreo probabilístico aleatorio 5
recuerda para que yo pueda hablar que me
muestra representativa debo hablar sí o
sí de una fórmula de tamaño demostrar
que acá la estamos aclarando y debemos
hablar de un tipo de muestreo
probabilístico en este caso el aleatorio
simple
de igual forma tú cuando redacto es la
primera parte de la sección materiales
metros en el que vas a mencionar el tipo
o diseño de estudio luego la población
los criterios de selección la muestra y
cómo ha sido obtenido la muestra debe
detallar características muy parecidas
este ejemplo
continuamos con el artículo y acá
mencionamos los criterios de selección y
comenzamos a enumerar los los criterios
de selección fueron niños y adolescentes
nacidos y residentes en la localidad de
estudio es decir en lima con por lo
menos dos generaciones previas de
desechos peruanos de tal edad y está el
estado nutricional libres de enfermedad
sistémica y ocio etcétera que tengan
condiciones en tal normal si impacta
ciones transposiciones dentaria sin
tratamiento ortodóncico previo sin
extracciones etcétera
estos son los criterios de selección
entonces con esto estamos dando el
ejemplo de qué es lo que queremos que
ustedes redacten en la primera sección
de su artículo correspondiente a
materiales y métodos
tenemos otro ejemplo es ella también
está publicado en el european journal
por todo el año 2009 que dice
prevalencia de la mordida cruzada
posterior y hábitos de succión en niños
brasileros de 18 a 59 meses de edad
fíjate los detalles que pone este
estudio transversal fue llevado a cabo
en la ciudad de recife en pernambuco
brasil fue aprobado por el comité de
ética de la universidad de pernambuco
la muestra comprendió niños de ambos
sexos menores de 5 años examinados
durante la campaña nacional de
vacunación contra la polio esto fue el
año 2005
los autores señalan que esta es la
campaña con mayor cobertura por lo tanto
iban a ir la mayor cantidad de niños o
casi todos los niños
una muestra representativa fíjate
representativa de los niños fue
calculado usando el programa de viento
6.0 es decir ellos obtuvieron su fórmula
el tamaño mostrar mediante este software
los siguientes datos fueron consignados
la población fue de 133 mil 797 niños
todos menores de 5 años la prevalencia
estimada por artículos previos fue de
10% trabajaron una precisión de 2% ya un
nivel de confianza del 99 por ciento
la muestra calculada fue de mil 477
niños sin embargo en la campaña se
obtuvo datos de 2.750 años es decir
superaron ampliamente lo que les pidió
la fórmula eso es bueno recuerda que
mientras más muestras tengas más te
acercas a tu población de estudio por lo
tanto es mejor
lo ideal sería estudiar a la población
de estudio pero por dinero y por tiempo
no siempre se puede hacer eso entonces
mira que este es un trabajo que tiene
una muestra representativa utiliza su
fórmula de tamaño muestral y cubre casi
todos los niños que van a la campaña de
vacunación no habla de tipo de muestreo
específicamente probablemente hayan
captado a los a los niños que hayan
llegado primero oa los niños de forma
incidental pero ya estamos mostrando que
hace uso de una fórmula está van a
mostrar con un adecuado control de los
criterios para incorporarlos en una
fórmula y el número superó ampliamente
lo solicitado por una forma este es otro
ejemplo de el uso de lo que es los
conceptos de población estudio muestra
fórmula se toma demostrar el criterio de
selección
bien vamos a resolver sus dudas
seguramente en la clase gracias
5.0 / 5 (0 votes)