Nociones generales de muestreo aplicadas a las ciencias de la salud
El artículo tiene por objetivo describir nociones generales de muestreo aplicada a las ciencias en el área de la salud. Analizando definiciones, formulas, procedimientos y datos. En estudios probabilísticos, la población objeto de estudio, esta determina por la muestra a través de un plan de muestre...
- Autores:
-
Espinosa-Castro, Jhon-Franklin
Hernández-Lalinde, Juan
Bermúdez-Pirela, Valmore
Rodríguez, Johel E
Penaloza-Tarazona, Mariana-Elena
Chacón, Gerardo
Toloza-Sierra, Cristian A.
Gómez-Vahos, Jovany
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Simón Bolívar
- Repositorio:
- Repositorio Digital USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/2466
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12442/2466
- Palabra clave:
- Población
Muestreo probabilístico
Dato
Diseño
Método
Ciencias de la Salud
Population
Probabilistic sampling
Fact
Design
Method
Health Sciences
- Rights
- License
- Licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
| Summary: | El artículo tiene por objetivo describir nociones generales de muestreo aplicada a las ciencias en el área de la salud. Analizando definiciones, formulas, procedimientos y datos. En estudios probabilísticos, la población objeto de estudio, esta determina por la muestra a través de un plan de muestreo. En un proceso estadístico, son importantes las unidades primarias, secundarias y terciarias de muestreo. Igualmente, el tipo de muestreo puede ser aleatorio siempre, sistemático estratificado, o conglomerado. Los siguientes criterios requieren claridad y fundamentación: tamo de la población, nivel de confianza, error relativo, efecto del diseño, efecto del diseño ajustado, parámetro de interés, varianza estimada y taza de no respuesta, con la finalidad de cumplir la meta. Permitiendo disminuir costos y tiempo. Asimismo, inducir resultados y hallazgos desde la muestra en función de la población. Para analizar un estadístico y/o parámetro, desde un resultado descriptivo y/o inferencial, requiere de un experto en matemáticas y/o estadística, además con conocimiento en técnica para recolectar, análisis e interpretación de información. Razones que permiten al investigador una mayor valides y confiabilidad de los resultados obtenidos de la investigación. |
|---|