- If (d_1 le a_1 ),
El lote es aceptado.
If (d_1 ge r_1 ),
El lote es rechazado.
If (a_1
- If (d_2 le a_2 ),
El lote es aceptado.
If (d_2 ge r_2 ),
El lote es rechazado.
Existen una variedad de tablas que ayudan al usuario a construir
planes de muestreo doble y múltiples. El índice de estas tablas es el
(P_2 / P_1 )
relación, donde (p_2> p_1 ).
Un conjunto de tablas, tomadas de la
Cuerpo de productos químicos del ejército
Agencia de ingeniería para ( alpha = 0.05 )
y ( beta = 0.10 ),
se da a continuación:
- (P_1 = 0.01 )
(P_2 = 0.05 )
( beta = 0.10 )
(n_1 = n_2 ).
- (n_1 = 77 )
(c_1 = 1 )
(n_2 = 154 )
(c_2 = 4 ).
El primer plan necesita menos muestras si el número de defectos en
La muestra 1 es mayor que 2, mientras que el segundo plan necesita menos muestras
Si el número de defectos en la muestra 1 es inferior a 2.
Ilustraremos cómo calcular el ASN
curva con un ejemplo. Considere un plan de doble muestreo (n_1 = 50 ),
(c_1 = 2 ), (n_2 = 100 ), (c_2 = 6 ),
donde (n_1 )
es el tamaño de la muestra para el plan 1, con número de aceptación (c_1 ),
y (n_2, , c_2 )
son el tamaño de la muestra y el número de aceptación, respectivamente, para el plan 2.
Sea (p ‘= 0.06 ).
Entonces la probabilidad de aceptación en el
Primera muestra, que es la posibilidad de obtener dos o menos defectos,
es 0.416 (usando tablas binomiales). La probabilidad de rechazo en
la segunda muestra, que es la posibilidad de obtener más de seis
Defectivos, es (1-0.971) = 0.029. La probabilidad de hacer un
La decisión en la primera muestra es 0.445, igual a la suma de 0.416 y
0.029. Con una inspección completa de la segunda muestra, el
La muestra de tamaño promedio es igual al tamaño de la primera muestra
veces la probabilidad de que solo haya una muestra más
El tamaño de las muestras combinadas cuesta la probabilidad de que un segundo
La muestra será necesaria. Para el plan de muestreo en consideración,
el asn
con una inspección completa de la segunda muestra para a (p ‘= 0.06 )
es
$$ 50 (0.445) + 150 (0.555) = 106 ,. $$
La fórmula general para una curva de número de muestra promedio de un
El plan de doble muestreo con una inspección completa de la segunda muestra es
$$ mbox {asn} = n_1 p_1 + (n_1 + n_2) (1-p_1) = n_1 + n_2 (1-p_1) ,. $$
donde (p_1 )
es la probabilidad de una decisión sobre la primera muestra.
El siguiente gráfico muestra una gráfica del ASN
Versus (P ‘).
¿Cómo se aplica el muestreo doble?
En 2007, había 33.2 millones de personas en todo el mundo que vivían con VIH/SIDA (ONUSIDA/OMS, 2007). En mayo de 2003, el presidente de los Estados Unidos anunció un programa global, conocido como el Plan de Emergencia del Presidente para el Alivio del SIDA (PEPFAR), para abordar esta epidemia. Buscamos estimar la mortalidad del paciente en PEPFAR en un esfuerzo por monitorear y evaluar este programa. Sin embargo, este esfuerzo se ve obstaculizado por la pérdida de seguimiento que ocurre a tasas muy altas. Como consecuencia, los datos de supervivencia estándar y el análisis en los datos no de la dropout observados generalmente están sesgados y no proporcionan evidencia objetiva para corregir el sesgo potencial. En este artículo, aplicamos diseños y metodología de doble muestreo a los datos PEPFAR, y obtenemos estimaciones sustancialmente diferentes y más plausibles en comparación con los métodos estándar (estimación de mortalidad a 1 año de 9.6% en comparación con el 1.7%). Los resultados indican que un diseño de doble muestreo es fundamental para proporcionar evidencia objetiva de posible abandono no grabable y, por lo tanto, para obtener datos precisos en PEPFAR. Además, mostramos la necesidad de métodos de análisis apropiados junto con diseños de doble muestreo.
Según las estadísticas conjuntas del Programa de las Naciones Unidas sobre el VIH/SIDA (ONUSIDA) y la Organización Mundial de la Salud (OMS), en 2007 había 33.2 millones de personas en todo el mundo que vivían con VIH/SIDA (ONUSIDA/OMS, 2007). Casi 23 millones de estos viven en África subsahariana. En mayo de 2003, el presidente de los Estados Unidos anunció un programa global, conocido como el Plan de Emergencia del Presidente de los Estados Unidos para el Alivio del SIDA (PEPFAR), para abordar esta epidemia, principalmente en África. En respuesta a esta iniciativa, el Congreso de los Estados Unidos aprobó el liderazgo de los Estados Unidos contra el VIH/SIDA, la tuberculosis y la Ley de Malaria de 2003. Según esta Ley, se asignaron $ 15 mil millones en 5 años (2004–2008). La Ley exige una evaluación del programa PEPFAR, que muestra, trata y sigue a los pacientes con VIH a lo largo del tiempo.
Un componente clave de la evaluación del impacto de los programas soportados por PEPFAR en la epidemia del VIH es la estimación de la supervivencia para los pacientes bajo su cuidado. Como generalmente son programas de atención y tratamiento ambulatorios que monitorean la mortalidad pasivamente, un obstáculo importante para su monitoreo y evaluación apropiados es la pérdida del paciente con el seguimiento, que ocurre a tasas de hasta 59% (Van Oosterhout et al., 2005). Además, existe cierta evidencia de que los métodos analíticos estándar producen resultados sesgados en el sentido de que los individuos perdidos en el seguimiento («abandonos») son generalmente más enfermos que los que permanecen en el estudio (Touloumi et al., 2002; Wu, 2007 ). Por lo tanto, las estimaciones derivadas de programas monitoreados pasivamente pueden subestimar seriamente la mortalidad del paciente (terapia antirretroviral en los países de la colaboración de los países de bajos ingresos y los grupos de colaboración de cohortes de arte, 2006) incluso después de ajustar las covariables medidas antes del abandono.
«Double Sampling» es un método basado en el diseño introducido por primera vez en la investigación de encuestas (Neyman, 1938). Su objetivo es abordar este tema de abandono no significativo al asignar recursos para perseguir intensamente y encontrar una muestra de abandonos observados. Baker, Wax y Patterson (1993) y FR01 abordaron el análisis del doble muestreo en el contexto de los datos de supervivencia. En particular, FR01 mostró que surge un sesgo cuando los métodos estándar de doble muestreo se utilizan con datos de supervivencia; FR01 también derivó el estimador empírico de máxima verosimilitud (MLE) basado en requisitos de datos mínimos sin covariables.
¿Cómo se aplica el método de muestreo?
El método de la cuota es una práctica de muestreo no aleatoria. Permite garantizar la representatividad de una muestra mediante la introducción de una estructura similar a la población básica. Se basa en diferentes criterios como:
En ausencia de un elemento aleatorio, no se puede calcular su confiabilidad matemáticamente. Con esta técnica empírica, es imposible referirse al cálculo de las probabilidades, a diferencia del muestreo de muestreo por Grappesou que son métodos aleatorios.
En la práctica, el método permite que una muestra se base en ciertos criterios de distribución en una población objetivo. Por lo tanto, es posible extender los resultados obtenidos en todo el muestreo de población. Para hacer esto, asumimos la correlación entre los criterios mencionados en las cuotas con el objetivo madre.
La técnica consiste en componer una muestra de población fielmente a los principios establecidos anteriormente. Decidamos, por ejemplo, que el 60 % de las mujeres y el 40 % de los hombres son la población. Es necesario retener esta proporción de manera determinada en las muestras. Similar al muestreo probabilístico de los estratos en ciertos puntos, se diferencia al no dejar espacio al azar.
El método de cuotas se usa comúnmente como una encuesta. Esto hace posible cuestionar una muestra de la población de referencia para:
Esta técnica puede intervenir en todos los tipos de encuestas estadísticas que indican datos cuantitativos, opiniones, comportamientos y actitud de una población objetivo a través de una muestra representativa de la población.
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