Como ya sabemos la población del estudio es el conjunto de personas sobre las que queremos estudiar, por lo tanto, es algo general, y la muestra es el conjunto de individuos concretos que participan en la investigación y, por lo tanto, es algo específico.
En estadística se realiza un procedimiento que consiste en extrapolar los resultados de la muestra a la población y ese proceso se llama inferencia estadística.
El error estándar en un estudio es la medida que trata de medir lo que se parece un parámetro (variable de la población) y un estimador (variable de una muestra).Cuanto más pequeño es el error estándar más nos podemos fiar de una muestra. El error estándar se calcula dividiendo la desviación típica/ la raíz cuadrada del tamaño muestral, por eso a menor tamaño muestral mayor error, porque son inversamente proporcionales.La fórmula será distinta es para una media o para una proporción.
Por ejemplo si estamos hablando del %de fumadores estaríamos hablando de una proporción y si por ejemplo nos dicen la media de los días que tarda en curar una úlcera es por media.
El teorema central del límite dice que si tenemos un gran grupo de variables independientes y todas ellas siguen un mismo modelo de distribución, la suma de ellas se distribuye según una distribución normal; y si tenemos una distribución normal se cumple que si sumamos o restamos 1,2 y 3 desviaciones típicas obtendremos unos porcentajes fijos de 68%, 95% y 99%.
Los intervalos de confianza son una forma de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar, se calcula sumando y restando el estimador a la multiplicación de Zxe, donde el estimador puede ser una media o una proporción, donde Z es el valor del que depende el nivel de confianza, si el nivel de confianza es del 68% Z=1, si es 95% Z=2 y si es 99% Z= 3.
Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que estas reflejen las características de la población se le conoce como técnicas de muestreo. Existen dos tipos, el probabilístico y el no probabilístico; el probabilístico es cuando todos los sujetos de la población tiene probabilidad estadística y puede ser aleatorio simple, el más fiable, es de sorteo o rifa, aleatorio sistemático, por ejemplo, si tenemos una población de 500 personas y la muestra queremos que sea de 100 personas, dividimos 500/100=5, pues 5 será el intervalo, se elige un número, por ejemplo el 15 y a partir de ahí se seleccionaran 100 personas de 5 en 5, también puede ser estratificado y consiste en subdividir la población de un estudio, por ejemplo quiero hacer un estudio de la tensión arterial diastólica de una población de 20000 personas y quiero una muestra de 200 y se que un 25% de la población tiene 0-15 años, un 50% de la población 15-65 y un 25% más de 65, por lo que llevo esos porcentajes a mi muestra quedando 50 personas entre 0-15 años, 100 personas entre 15-65 años y 50 personas entre 65 años, también puede ser conglomerado que es cuando no se escogen sujetos individuales, sino grupos o conjuntos.Hay veces que se combinan estratificado y conglomerado se denomina multietápico, por ejemplo si quiero estudiar los hábitos alimenticios en niños, por conglomerado el azar selecciona 12 colegios y por estratificado separo esos grupos según si son públicos o privados porque pienso que esa es una variable que afecta a mi resultado, si hay en total 1/3 colegios privados, selecciono 8 colegios públicos y 4 privados.
Cambien existe el muestreo no probabilístico en el cual no se sigue un proceso aleatorio, se caracteriza porque el investigador selecciona la muestra siguiendo algunos criterios identificados para los fines dl estudio que se realiza, puede ser por conveniencia, por cuotas o accidental.
El tamaño muestral se calcula multiplicando los cuadrados de Z y S y diviendolo por el cuadrado de e.
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