Resumen de Tamaños de muestra que aseguran exactitud para estimar prevalencia de plantas bajo muestreo inverso

Eric Eduardo Santos Fuentes, Osval Antonio Montesinos López, María Andrade Aréchiga

• español

  La detección de un evento raro o escaso (con prevalencia baja p ≤0.1) en el diseño de experimentos agrícolas de una población consume muchos recursos. Por ello, se recurre al muestreo inverso (binomial negativo) el cual consta de una serie de ensayos con respuesta binaria (presencia o ausencia) en el que no se deja de muestrear hasta obtener un número predeterminado de individuos con la característica de interés. Por ello se propone un método para calcular el tamaño de muestra requerido (número de unidades positivas) bajo muestreo inverso que asegura exactitud en la proporción estimada porque garantiza que la amplitud (W) del intervalo de confianza (IC) será igual a, o más estrecha que, la amplitud deseada (ω), con una probabilidad γ (nivel de aseguramiento). Dado lo complejo y laborioso del proceso de estimación tanto del tamaño de muestra y de los parámetros de interés (proporción, varianza, desviación estándar, total e intervalos de confianza para la proporción y el total) se propone un software de distribución libre para muestreo inverso bajo el enfoque de exactitud en la estimación de parámetros que automatiza el cálculo de tamaños de muestra y de los parámetros de interés. Además el software provee una interfaz gráfica, fácil, segura y amigable con el usuario. Se recomienda el uso de la fórmula propuesta pues garantiza que con una probabilidad γ (nivel de aseguramiento ≥0.5) la precisión fijada a priori del IC se cumpla. Lo cual produce mayor exactitud en el estudio de interés realizado. Palabras clave: estimación de parámetros; intervalo de confianza; prevalencia baja.

• English

  The detection of a rare or scarce event (with low prevalence ≤ 0.1) in the design of agricultural experiments of a population consumes many resources. Therefore, one resorts to the inverse sampling (negative binomial) which consists of a series of tests with binary response (presence or absence) in which not stop sampling until a predetermined individuals with the trait of interest number. Therefore a method is proposed to calculate the required sample size (number of positive units) under inverse sampling ensures accurate estimated proportion because it ensures that the amplitude (W) of the confidence interval (IC) will be equal to, or more narrower than, the desired amplitude (ω), with a probability y (assurance level). Given the complex and laborious process of estimating both the sample size and parameters of interest (proportion, variance, standard deviation, total and confidence intervals for the proportion and total) free software is proposed for inverse sampling under the approach of accuracy in the estimation of parameters that automates the calculation of sample sizes and parameters of interest. In addition, the software provides a graphical, easy, safe and user friendly interface. The using the formula proposed for ensuring a probability y (assurance level > 0.5) fixed a priori accuracy is met IC is recommended. Which produces more accurate study performed interest. Keywords: confidence interval; low prevalence; parameter estimation