MUESTREO - Sergas

Epidat 4: Ayuda de muestreo
Si se hubiera optado por el recurso de formar grupos equilibrados, los subconjuntos que
define Epidat no necesariamente tendrán 20 sujetos exactamente como ocurre en el que se
acaba de ver, sino que la distribución será sólo aproximadamente equitativa.
3.4. Estimación con muestras complejas
3.4.0. Introducción
El manejo de una muestra simple aleatoria (MSA) se explica en textos, cursos básicos de
estadística, programas informáticos, etc. Sin embargo, el tratamiento estadístico de los datos
de un estudio donde se empleó un diseño muestral complejo debe contemplar tanto el
ocasional carácter no equiprobabilístico de la muestra como la estructura del diseño
muestral. Este problema exhibe cierta complejidad y, consecuentemente, su tratamiento
exige contar con programas especializados. Aunque hay programas disponibles, éstos son
por lo general bastante complicados de manejar o se hallan en el contexto de grandes
paquetes estadísticos. Epidat 4.0 resuelve el problema en un entorno amigable y tiene el
atractivo de que opera con archivos de OpenOffice o de Excel.
3.4.1. Probabilidad de selección y ponderación
El contexto de un diseño muestral complejo es, en general, el siguiente: la población inicial se
divide en L estratos; dentro de cada estrato se eligen al menos dos conglomerados o
unidades de primera etapa (UPE). Dentro de cada una de las UPE así elegidas en la
población se selecciona cierto número de unidades de análisis (las que serán medidas o
interrogadas) usando una o más etapas de selección. Por otra parte, además de la
estratificación y las etapas del muestreo, la selección en cada una estas etapas puede llevarse
a cabo de distintos modos: por ejemplo, mediante MSA o con probabilidades proporcionales
al tamaño de las unidades de muestreo. Obviamente, en la práctica se utilizan distintas
combinaciones de los elementos que intervienen en el diseño muestral: puede ocurrir que la
selección se realice en varias etapas pero sin estratificación, o que se aplique un muestreo
estratificado de conglomerados en una única etapa.
En este proceso, a cada individuo de la muestra le corresponde cierta probabilidad de
selección, que depende, naturalmente, de la forma en que se haya llevado adelante la
selección de la UPE a la que pertenece en su estrato y la que se empleó para el propio sujeto
dentro de dicha UPE. En cualquier caso, la probabilidad de selección de un individuo es el
producto de las probabilidades de selección en las distintas etapas que conducen a su
inclusión en la muestra. Una vez que se conoce dicha probabilidad, la ponderación se
calcula, generalmente, como su inverso, y se interpreta como el número de individuos de la
población que representa uno de la muestra. Para procesar muestras complejas en Epidat 4.0
es necesario que los pesos estén definidos de este modo, debido a los estimadores que se
utilizan.
Puesto que las variantes en este proceso son muy diversas, resulta imposible exponerlas
exhaustivamente. No obstante, consideremos un ejemplo a modo de ilustración.
Ejemplo
Supongamos que la población de ciudadanos en una pequeña ciudad está dividida en 3
estratos (Zona Norte, Zona Centro y Zona Sur). En cada zona se han seleccionado al azar 4
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