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Módulo 11 Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más alta será la probabilidad de encontrar una diferencia significativa. En caso de tener diversas variables, debe usarse como base para calcular el tamaño de la muestra la que tenga la menor diferencia estimada entre los grupos, puesto que ésta será la que necesite la muestra más extensa. Los investigadores deben considerar, sin embargo, si esa variable tiene la importancia suficiente como para conservarla, puesto que, por ella, la muestra puede volverse demasiado grande para manejarla. También pueden optar por medir solamente algunas variables en una muestra más amplia, y en una submuestra las que requieran un menor tamaño; con ello se reduciría el costo y se aseguraría la factibilidad del estudio. Ejemplo: En un estudio, deben compararse los patrones de alimentación de los niños de 12 a 17 meses bien nutridos y desnutridos. Se espera que 90% de los niños bien nutridos y alrededor de 50% entre los desnutridos hayan sido amamantados. El tamaño de la muestra de cada grupo de niños debe ser por lo menos de 15 para mostrar una diferencia significativa. Sin embargo, si 90% de los niños bien nutridos y 80% de los desnutridos fueron amamantados, el tamaño de la muestra debe ser de por lo menos 175 en cada grupo, para mostrar una diferencia significativa. (El anexo 11.4 explica cómo se calculó el tamaño de estas muestras). El cuadro (b) del anexo 11.3 lo ayuda a identificar el tamaño necesario de la muestra de una manera sencilla. Compare 90% en la columna con 50% en la fila (o viceversa) y encontrará un tamaño necesario de muestra de 22. En este caso se usó una fórmula ligeramente diferente de la presentada en el anexo 11.4. También el tamaño de la muestra calculado para el segundo ejemplo, sería mayor (262) si usáramos el cuadro. Tenga en cuenta que puede ser útil calcular el tamaño de la muestra para cada uno de los objetivos del estudio. Estos cálculos pueden revelar, de hecho, que pueden alcanzarse algunos de los objetivos, aunque no todos. O pueden indicar que algunas de las variables necesitan medirse solamente en una submuestra. 243
Módulo 11 Trabajo en equipo, parte II (1 hora) 1. Determine las necesidades del tamaño de la muestra para la población(es) de estudio definida(s) en la sesión pasada de trabajo en equipo. Considere los temas comentados en el módulo cuando se estableció el tamaño deseable de la(s) muestra(s). Use los cuadros del anexo 11.3 si tiene que calcular el tamaño de la muestra. 2. Determine la factibilidad del tamaño de la muestra después de tener en cuenta el tiempo, el potencial humano, el transporte y el dinero disponibles. Si hay una gran discrepancia entre el tamaño de la muestra deseable y el factible, debe buscar un arreglo y, de ser necesario, ajustar los objetivos del estudio. 3. Ponga en un rotafolios un resumen del trabajo del grupo para usarlo en el siguiente ejercicio y en la sesión plenaria que le siga. 4. Va a ser más fácil para usted formular un Plan de recolección de datos realista (módulo 12) así como el presupuesto para su proyecto (módulo 16) si ya sabe, con la mayor precisión posible, en dónde y de quiénes va a recoger los datos. Por tanto, es importante que seleccione la muestra de su estudio inmediatamente después de la sesión plenaria sobre el muestreo. Si elige una estrategia de muestreo por etapas sucesivas, puede suceder que en esta etapa, podrá definir sólo parcialmente la muestra. EJERCICIO (½ hora) 1. Revise las definiciones de la población de estudio y las unidades de estudio, los procedimientos de muestreo y el tamaño de la muestra propuesto, que haya planteado otro grupo. 2. Identifique las posibles fuentes de sesgos en el muestreo y sugiera maneras de mejorarlo. 3. Anote sus comentarios en hojas de rotafolio para presentarlos en la sesión plenaria. Referencias Todos los libros de epidemiología y de investigación en Ciencias Sociales mencionados en las referencias del módulo 9 tratan de estos procedimientos de muestreo y del tamaño de la muestra. Pueden consultarse, además: Swinscow TDV., Revised by MJ. Campbell (1998). Statistics at Square One, London: BMJ Publishing Group, (9 th ed). Campbell MJ., Machin D. (1993). Medical Statistics: A Common Sense Approach, Clichester: John Wiley, (2 nd ed). 244
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ACERCA DE LOS AUTORES Corlien M. Va
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