En el proceso de redacción de un proyecto de investigación se establece la metodología del estudio y, dentro de esta metodología, un aspecto fundamental es el diseño de la planificación estadística (PE). Esta está enfocada a alcanzar los objetivos específicos y generales del estudio, proporcionando respuestas. Para ello se utilizan dos enfoques principales: el muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico. En esta nueva entrada del blog de Xolomon te explicamos estos dos enfoques.
El muestreo probabilístico se basa en la aleatoriedad y se apoya en métodos como la aleatorización simple, estratificada, sistemática y por conglomerado. La aleatorización simple supone que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. El muestreo estratificado divide a la población en grupos homogéneos, y garantiza una representación proporcional de cada estrato. Cuando se trata de un muestreo sistemático se utilizan los elementos que están ordenados, y estos se eligen de forma condicionada. Por último, el muestreo por conglomerado resulta útil en poblaciones grandes, seleccionando primero conglomeraciones y después individuos concretos dentro de ellos.
Por el contrario, el muestreo no probabilístico se basa en criterios no aleatorizados. Estos métodos incluyen el muestreo por conveniencia o cuotas, donde se eligen individuos fácilmente accesibles, y el muestreo de asignación aleatorio, que no selecciona la muestra aleatoriamente pero asigna la intervención de esta manera.
La elección del diseño muestral dependerá de las características del estudio y los recursos disponibles de la investigación. Los diseños probabilísticos resultan más rigurosos y proporcionan resultados más precisos, mientras que los diseños no probabilísticos son más convenientes pero pueden introducir sesgos de selección.
El diseño muestral resulta esencial en la planificación estadística de las investigaciones clínicas. La elección del diseño adecuado resulta crucial para garantizar la representatividad y validez de los resultados. Por ello, la planificación estadística adecuada implica también el cálculo del tamaño muestral, la definición de variables y un plan de análisis. En definitiva, esta planificación es fundamental para obtener resultados de calidad.
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