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...

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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
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Licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
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description 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.
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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.The article aims to describe general notions of sampling applied to the sciences in the area of health. Analyzing definitions, formulas, procedures and data. In probabilistic studies, the population under study is determined by the sample through a sampling plan. In a statistical process, primary, secondary and tertiary sampling units are important. Likewise, the type of sampling can always be random, systematic stratified, or conglomerate. The following criteria require clarity and rationale: population size, confidence level, relative error, design effect, adjusted design effect, interest parameter, estimated variance and non-response rate, in order to meet the goal. Allowing reducing costs and time. Likewise, induce results and findings from the sample according to the population. To analyze a statistic and / or parameter, from a descriptive and / or inferential result, it requires an expert in mathematics and / or statistics, as well as technical knowledge to collect, analyze and interpret information. Reasons that allow the researcher a greater validation and reliability of the results obtained from the investigation.spaSociedad Venezolana de Farmacología Clínica y TerapéuticaRevista AVFT-Archivos Venezolanos de Farmacología y TerapéuticaVol. 37, No. 5 (2018)http://www.revistaavft.com/images/revistas/2018/avft_5_2018/3nociones_generales_muestreo.pdfPoblaciónMuestreo probabilísticoDatoDiseñoMétodoCiencias de la SaludPopulationProbabilistic samplingFactDesignMethodHealth SciencesNociones generales de muestreo aplicadas a las ciencias de la saludGeneral notions of sampling applied to health sciencesarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501Alcalá Velasque OJ. Tópicos de estadística aplicados a las ciencias sociales. (1a Ed.). 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