[en] This dissertation addresses the application of six statistical approaches used to estimate sample sizes in multinomial populations which correspond to: Angers (1974), Tortora (1978), Thompson (1987), Cochran (1977), Bromaghin (1993) and Fitzpatrick & Scott (1987), such approaches are widely discussed in the literature of statistical sampling but generated controversy when applying in health studies because they do not always allow combining costs, representation and adequate sample sizes for sampling scheme simple random sampling and complex populations where the design variable or study corresponds to a multinomial distribution type. Initially discusses how the use of a maximun variance when the design variable with k = 2 gives estimates of prevalence categories considering a P = 0.50 for this sample size estimate without knowing previous values of this estimator which delivers biased estimates. Later theoretical populations were simulated for variables k = 3, 4, 5, 6 and 7 categories, generating 25 different populations of size N = 1,000,000 varying proportions according to different values for different categories. For these populations were extracted by simple random sampling, samples of different sizes were estimated using the six approaches mentioned above that considered different values of sampling errors, then the performance of these was assessed by: 1) sample size, 2) Level of real confidence, 3) average Estimator, 4) bias and 5) mean Square Error. The discussion then focuses on determining which delivery method best used sample sizes and estimates considering scenarios where the categories considered ranging from k = 3 to k = 7, finally proposes and discusses the use of measures of uncertainty or entropy Shannon to study the uncertainty associated with the estimated vectors using different methods.

[es] Esta tesis doctoral aborda la aplicación de seis enfoques estadísticos que se utilizan para estimar tamaños de muestra en poblaciones multinomiales los que corresponden a: Angers (1974), Tortora (1978), Thompson (1987), Cochran (1977), Bromaghin (1993) y Fitzpatrick & Scott (1987), dichos enfoques están ampliamente discutidos en la literatura del muestreo estadístico pero generan controversia al momento de aplicarlos en estudios de salud dado a que no siempre permiten conjugar costos, representatividad y tamaños de muestra adecuados para un esquema de muestreo aleatorio simple y muestreo complejo de poblaciones en donde la variable de diseño o estudio corresponde a una distribución de tipo multinomial. Se discute inicialmente como la utilización de la máxima varianza cuando la variable de diseño con k=2 categorías entrega estimaciones de prevalencias considerando un valor P=0,50 para estimar dicho tamaño muestral, sin conocer valores previos de dicho estimador lo que entrega estimaciones sesgadas. Posteriormente se simularon poblaciones teóricas para variables de k=3, 4, 5, 6 y 7 categorías, generando 25 poblaciones distintas de tamaño N=1.000.000 que variaban según distintos valores de proporciones para las distintas categorías. Para dichas poblaciones se extrajeron mediante muestro aleatorio simple, muestras de distintos tamaños que fueron estimadas mediante los seis enfoques mencionados anteriormente que consideraron distintos valores de errores muestrales, posteriormente se evaluó el desempeño de estos mediante: 1) Tamaño de muestra, 2) Nivel de confianza real, 3) Estimador promedio, 4) Sesgo y 5) Mediana del Error cuadrático medio. Luego la discusión se enfoca en la determinación de que método analizado entrega mejores tamaños de muestra y estimaciones considerando distintos escenarios en donde las categorías consideradas van desde k=3 a k=7, finalmente se propone y discute la utilización de las medidas de incertidumbre o entropía de Shannon para estudiar la incertidumbre asociada a los vectores estimados mediante los distintos métodos.