¿Cómo estimar la desviación estándar y el error permitido del contenido de una muestra de enfermedad?

(1) Muestreo aleatorio simple: las muestras se extraen mediante sorteo o números aleatorios para que cada individuo del grupo tenga las mismas posibilidades de ser seleccionado en la muestra. Si los individuos seleccionados no regresan a la población, se llama muestreo aleatorio simple. Por ejemplo, extraiga (1)/(K) individuos de una población que contiene n individuos. Elija aleatoriamente un valor L de 1 ~ K y luego presione la tecla RND de la tabla de números aleatorios o calculadora para obtener un número aleatorio con un dígito mayor o igual a K para cada individuo. Divida cada número aleatorio por K y seleccione los individuos con un resto de L después de la división en la muestra. Este método de muestreo sólo es adecuado para ocasiones en las que las puntuaciones individuales no son muy diferentes.

(2) Muestreo sistemático: Es un método de muestreo equidistante en un orden sistemático, que es más simple que el muestreo aleatorio simple. Por ejemplo, si selecciona 1/100 personas de 100, puede seleccionar aleatoriamente 100 personas de la tabla de números aleatorios. Supongamos que el número es 38 y que 10.000 personas están numeradas del 1 al 1.000. La distribución de muestras en la población es relativamente uniforme, con buena representatividad y error pequeño. El muestreo sistemático es cíclico. Si las características de toda la población también tienen una periodicidad sincronizada, los resultados del muestreo estarán sesgados. Por lo tanto, en este caso, se deben utilizar varios números aleatorios o números aleatorios frecuentes para seleccionar individuos.

(3) Muestreo estratificado: cuando las características de los individuos de la población varían mucho, o se desea comprender a un determinado grupo de personas, pero la proporción de este grupo de personas en la población total es pequeña, el muestreo estratificado es apropiado. El principio de la estratificación es tratar de hacer la diferencia entre capas, en lugar de las diferencias dentro de cada capa. Al tomar muestras, se debe dibujar cada capa.

(4) Muestreo por conglomerados: Este tipo de muestreo es un método de muestreo aleatorio basado en conglomerados o conglomerados. Por ejemplo, en la encuesta KABP, se tomaron muestras aleatorias de varios comités vecinales de una ciudad, lo que se denomina muestreo por conglomerados de un solo nivel. Si se seleccionan varios comités vecinales en una ciudad y cada comité vecinal no se investiga completamente, pero se seleccionan varios grupos de residentes para la investigación, se denomina muestreo por conglomerados de dos niveles. Obviamente, el muestreo por conglomerados en múltiples etapas es posible. El principio del muestreo por conglomerados es que cuantas menos diferencias entre los grupos, mejor, y las diferencias dentro de los grupos son consistentes con el todo. La ventaja del muestreo por conglomerados es que es fácil de organizar, pero la desventaja es que el error es grande, por lo que el tamaño de la muestra es mayor que el del muestreo aleatorio simple. En el muestreo en dos etapas, cabe señalar que las unidades de muestreo en la primera etapa deben ser básicamente del mismo tamaño (es decir, el número de personas en las unidades de muestreo es básicamente el mismo y pertenece al mismo orden de magnitud, por ejemplo como decenas de miles o miles de personas), para garantizar que la probabilidad de muestreo total no sea la misma. Si se trata de un muestreo de nivel N, las unidades de muestreo de los primeros niveles n-1 deben ser básicamente iguales. Cuando el tamaño de las unidades de muestreo difiere mucho, se pueden ajustar mediante descomposición y fusión para hacerlas básicamente iguales.

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