1. LA POBLACIÓN DE ESTUDIO
La población o universo es el conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación.
Dentro de esta población diana se encuentra la población accesible o población de estudio, que es el conjunto de casos que son accesibles para el investigador. Viene determinada por consideraciones prácticas en función de la accesibilidad que tengamos a los sujetos (existencia de registros, circunstancias que faciliten la colaboración, etc.).
- Los criterios de selección nos definirán a quién estudiaremos.
- El tamaño de la muestra nos dice cuántos individuos necesitaremos.
- El sistema de muestreo que utilizaremos será la forma de obtener la muestra.
- Finalmente la asignación a los grupos de estudio.
2. LA MUESTRA
La muestra es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación con el fin posterior de generalizar los hallazgos.
La representatividad de una muestra está dada por su tamaño y por la forma en que el muestreo se ha realizado.
3. MUESTREO PROBABILÍSTICO Y NO PROBABILÍSTICO
Lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis (individuos, organizaciones, periódicos, comunidades, situaciones, eventos, etc.).
Los criterios de selección suelen reflejar alguno de los siguientes aspectos:
- Coste.
- Problemas de orden práctico.
- Posibilidad de participar en un estudio.
- Consideraciones de diseño.
Estos criterios, que han de especificarse en el apartado de “material y métodos” del estudio, son de dos tipos:
- Criterios de inclusión (criterios de elegibilidad): especifican las características que la población debe tener.
- Criterios de exclusión: define características que sus miembros no deben tener.
Existen dos grandes tipos de muestreo. Cada uno de ellos ofrece varias formas de extraer muestras de una población. Los dos tipos de muestreo son el Muestreo Probabilístico y el Muestreo No Probabilístico.
3.1. MUESTREO PROBABILÍSTICO
En el muestreo probabilístico o aleatorio, la muestra es aquella extraída de una población de tal manera que todo miembro de ésta tenga una probabilidad conocida de estar incluido en la muestra. Por lo tanto, conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido para la muestra.
Los principales tipos de muestro probabilístico son:
- Muestreo aleatorio simple (MAS).
- Muestreo aleatorio sistemático.
- Muestreo aleatorio estratificado.
- Muestreo por conglomerados.
3.2. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
En el muestreo no probabilístico, “muestreo por conveniencia” o no aleatorio, no se conoce esa probabilidad, y por lo tanto la posibilidad de que existan sesgos es mayor. Eso implica, entre otras cosas, que en principio no se pueden extrapolar los resultados a la población.
- Muestreo por cuotas.
- Muestreo opinático o intencional.
- Muestreo casual o incidental.
- Cadena o bola de nieve.
4. CÁLCULO DE UNA MUESTRA REPRESENTATIVA
La determinación del tamaño de la muestra tiene por objeto conocer cuál es el número mínimo de sujetos o unidades de análisis necesarias para nuestro propósito. Por lo tanto, el tamaño muestral hace referencia al número de elementos de la población que hay que seleccionar para extraer de ella la información que después se va a generalizar
Según Fisher, el tamaño de la muestra debe definirse partiendo de dos criterios:
- Los recursos disponibles, que fijan el tamaño máximo de la muestra.
- Los requerimientos del plan de análisis que fija el tamaño mínimo de la muestra.
Cuanto más homogénea sea la población, su varianza (variabilidad) será más pequeña y por lo tanto, el tamaño maestral que tenemos que elegir será menor. También, a mayor nivel de confianza y precisión (menor error muestral tolerado), más muestra será necesaria. Varianza, nivel de confianza y error muestral están directa y positivamente relacionados.
El tamaño de la muestra variará en función del método de muestreo escogido, dependiendo la elección de la finalidad (que vendrá determinada por los objetivos). Se utilizarán diferentes fórmulas si se pretende estimar una proporción, estimar una media, comparar dos proporciones y comparar dos medias. Al hacer el cálculo final del tamaño de la muestra, deben tenerse también en cuenta los factores como los abandonos, el desgaste y las pérdidas en el seguimiento.
Para calcular el tamaño tenemos que conocer si tratamos de poblaciones finitas o infinitas.
ASIGNACIÓN A LOS GRUPOS DE ESTUDIO
La asignación de los individuos a los diferentes grupos debe asegurar la comparabilidad de los grupos, es decir, que no haya diferencias entre las variables generales.
La asignación según el tipo de estudio es:
- Estudios de casos y controles. La asignación se realiza en función de la existencia o no de enfermedad.
- Estudios de cohortes. La asignación se realiza en función de la presencia o no de exposición.
- Estudios experimentales. La más utilizada es la asignación aleatoria o randomización
Asignación Aleatoria al grupo de tratamiento o al grupo control
La aleatorización es una de las formas de evitar los sesgos de selección. Su propósito es posibilitar las comparaciones en los grupos de asignación de los tratamientos. Su principal ventaja está en que permite enmascarar a los pacientes en la asignación de tratamiento antes del inicio del ensayo clínico, de manera que no se sepa ni quiénes son los pacientes, ni en qué orden aparecen, ni qué tratamiento se les asigna.