El documento describe el método de muestreo LQAS (Lot Quality Assurance Sampling), el cual puede usarse para identificar áreas prioritarias o indicadores que no alcanzan las metas de cobertura. LQAS divide el ámbito de intervención en áreas de supervisión y utiliza pequeñas muestras, típicamente de 19 casos, para determinar si un indicador cumple o no la meta de cobertura y establecer prioridades para la supervisión. El método permite tomar decisiones con un nivel aceptable de error al menos el 92% de las veces.

1. .
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LQAS PARA PROGRAMAS YLQAS PARA PROGRAMAS Y
PROYECTOSPROYECTOS
Anibal Velásquez MD, MScAnibal Velásquez MD, MSc
anibal.velasquez@gmail.comanibal.velasquez@gmail.com

2. ¿Qué es LQAS?
• Es un método de muestreo que puede ser
usado para identificar áreas prioritarias (Ej.
Servicios, médicos, etc.) o indicadores que
no alcanzan coberturas promedio o que no
alcanzan a la meta
•
• LQAS, consiste en dividir el ámbito de
intervención en áreas de supervisión (lote).
Los criterios para hacer la división en:

3. Tamaño de la muestra de LQAS
• LQAS utiliza pequeñas muestras
– Más frecuentemente usa 19
– Mayores tamaños de muestra raramente son
necesarias
• LQAS fue inicialmente utilizado en 1920s
para el control de calidad industrial

4. Más bajo del
promedio o
de la meta
Identificar las razones de la
baja cobertura
Desarrollar soluciones o
acciones focalizadas
Mantener el programa en el nivel actual
Identificar supervisores
y trabajadores de saludque pueden
ayudar en las áreas de menor cobertura
Cumplen la
Meta de
cobertura

5. 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95%
N/A N/A 1 1 2 2 3 4 5 5 6 7 7 8 8 9 10 11
N/A N/A 1 1 2 3 3 4 5 6 6 7 8 8 9 10 11 11
N/A N/A 1 1 2 3 4 4 5 6 7 8 8 9 10 11 11 12
N/A N/A 1 2 2 3 4 5 6 6 7 8 9 10 10 11 12 13
N/A N/A 1 2 2 3 4 5 6 7 8 9 9 10 11 12 13 14
N/A N/A 1 2 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
N/A N/A 1 2 2 3 5 6 7 8 9 10 11 11 12 13 14 16
N/A N/A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
N/A N/A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14 15 16 17
N/A N/A 1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 13 14 16 17 18
N/A N/A 1 2 3 4 5 7 8 9 10 12 13 14 15 16 18 19
N/A N/A 1 2 3 4 6 7 8 10 11 12 13 14 16 17 18 20
N/A N/A 1 2 3 4 6 7 9 10 11 13 14 15 16 18 19 21
N/A 1 2 2 4 5 6 8 9 10 12 13 14 16 17 18 20 21
N/A 1 2 3 4 5 6 8 9 11 12 14 15 16 18 19 21 22
N/A 1 2 3 4 5 7 8 10 11 13 14 15 17 18 20 21 23
N/A 1 2 3 4 5 7 8 10 12 13 15 16 18 19 21 22 24
N/A 1 2 3 4 5 7 9 10 12 13 15 17 18 20 21 23 25
N/A 1 2 3 4 5 7 9 11 12 14 16 17 19 20 22 24 26
Alpha and Beta Errors are > 10%
Alpha and Beta Errors are > 15%
N/A = Not Applicable -- Indicates that LQAS should not be used since coverage is too low for LQAS to detect.
28
29
For all coverage benchmarks (except where noted) LQAS is at least 92% sensitive and specific
27
24
25
30
23
20
21
26
19
16
17
22
15
12
13
18
LQAS Table: Decision Rules for Sample Sizes of 12-30 and Coverage Benchmarks or Average Coverage of 10% to 95%
Sample Sizes
Coverage Benchmarks or Average Coverage
14

6. Qué nos puede decir una
muestra de 19
• Bueno para establecer áreas prioritarias
• Bueno para establecer coberturas de AS
• Bueno para decidir dónde intensificar la supervisión y dónde
invertir más recursos
• Bueno para identificar coberturas de conocimientos y
prácticas de las de bajas coberturas

7. Qué no nos puede decir una
muestra de 19
• No es bueno para calcular coberturas exacta
en un área de supervisión; pero puede ser
utilizada para calcular coberturas para un
programa entero
• No es bueno para establecer prioridades de
supervisión cuando las coberturas tienen
pocas diferencias de coberturas

8. Por qué usar una muestra de 19
• Una muestra de 19 provee un nivel aceptable de error para
tomar decisiones; al menos 92% de las veces, identifica si
una meta de cobertura ha sido alcanzada o si un AS es
substancialmente más bajo del promedio de cobertura de
un área programa
• Muestra mayores de 19 tienen prácticamente la misma
precisión estadística. No proporcionan mejor información y
cuestan más

9. Curva de probabilidades de los diversos valores de incumplimiento
que podemos encontrar en una muestra de 15 casos extraída de
una población con un nivel de incumplimiento de 15%

10. Curvas de probabilidad de los diversos valores posibles de
incumplimientos en una muestra de 15 casos si los estándares de
incumplimiento en una muestra de 15 casos si los estándares de
incumplimiento son de 15% y 50%

11. Ejercicio de LQAS

12. Técnica de muestreo de LQAS
• Paso 1. Lista de las unidades de información y
población total
• Paso 2. Cálculo de la población acumulativa
• Paso 3. Calcular el intervalo de muestreo
• Paso 4. Elegir un número aleatorio
• Paso 5. Iniciar con el número aleatorio y usar el
intervalo de muestreo para identificar a las
unidades observacionales para las 19
entrevistas o auditorías

13. Ejemplo

14. Paso 1. Lista de servicios y
población total
Servicio Unidades
1A 170
1B 213
2A 153
2B 113
3A 170
3B 160
3C 150
3D 170
4A 150
4B 150
5A 95
5B 89
6A 150
7A 124
7B 128
7C 125
8A 320

15. Paso 2. Cálculo de la población
acumulativa
263032017
231012516
278512815
205712414
193315013
17838912
16949511
159915010
14491509
12991708
11391507
9791606
8191705
6491134
5361533
3832132
1701701
ACUMULADO
263032017
231012516
278512815
205712414
193315013
17838912
16949511
159915010
14491509
12991708
11391507
9791606
8191705
6491134
5361533
3832132
1701701
ACUMULADO

16. Paso 3. Calcular el intervalo de
muestreo (IM)
• Total de unidades de observación/19
• IM= 2630/19= 138

17. Paso 4. Elegir un número aleatorio
• No. aleatorio= 77
• EXCEL: ALEATORIO( )
• Para generar un número real aleatorio entre a y b, use:
ALEATORIO()*NÚMERO MÁXIMO
• Ejemplo
• ALEATORIO()= número de 0 y 1
• ALEATORIO()*100= un número aleatorio igual o superior a
0 pero menor que 100

18. Paso 5. selección de historias
clínicas
• Se comienza a seleccionar a partir
del # aleatorio obtenido
2423 - 25612630
22852310
21472185
20092057
18711933
17331783
NO2694
1457 - 15951599
13191449
11811299
10431129
905979
767819
629649
491536
215 - 353383
77170
CASA/APTOACUM
NUMERO DE VIVIENDA
2423 - 25612630
22852310
21472185
20092057
18711933
17331783
NO2694
1457 - 15951599
13191449
11811299
10431129
905979
767819
629649
491536
215 - 353383
77170
CASA/APTOACUM
NUMERO DE VIVIENDA

19. Ejercicio

20. Paso 1
Servicios Historias
1A 420
2A 480
3A 360
3B 330
4A 170
5A 170
5B 170
6A 170
7A 100
7B 130

21. Paso 2
Número Historias Acumulado
1 420
2 480
3 360
4 330
5 170
6 170
7 170
8 170
9 100
10 130

22. Paso 3
• Total de HC/19
• IM=

23. Paso 4. Elegir un número
aleatorio
• Número aleatorio =

24. Selección de HC
Número Acumulado Historia
seleccionada
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

25. Análisis de la
información del
LQAS

26. Ficha de tabulación
Correcto= 1 Incorrecto=0 Omitido=S error=X
# Indicador Respuesta
correcta 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1
0
1
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1
6
1
7
1
8
1
9
Total
correctas
Total
tamaño
de la
muestra
1 Cobertura
vacunación
95%
2 Lactancia
materna
niños < 6
meses
100%

27. Tabla resumen de tabulación de
todas las AS para línea de base
Total de respuestas
correctas en cada
lote/regla de decisión
Tamaño de
muestra
# Indicador
1 2 3 4 5
Total
correctas
en el
programa
1 2 3 4 5
Total
tamaño de
muestra en
el programa
Cobertura
promedio/
total
correctas/tam
año muestra
1
2
3

28. Tabla de decisión

29. Uso de la tabla de decisiones
• Después de la línea de base se definen el
resultado final y metas anuales
• Ejemplo
– Línea de base: 10%
– Año 1: 30%
– Año 2: 50%
– Año 3: 70%
– Final: 80%

30. Seguimiento
Resúmen del tabulado: monitoreo
Total de respuestas correctas en
cada lote/regla de decisión
Tamaño de muestra# Indicador
1 2 3 4 5
Total
correctas
en el
program
a
1 2 3 4 5
Total
tamaño
de
muestr
a en el
progra
ma
Cobertura
promedio/
total
correctas/t
amaño
muestra
Cobertura
objetivo
o Meta
1
2
3

31. Ejemplo

32. Ejemplo de seguimiento

33. ¿Cómo definir prioridades con LQAS?
Resultados de LQAS en las áreas de supervisión o
lotes
Estado de prioridad
Debajo de la meta o
cobertura esperada
Debajo del promedio de la
muestra de línea de base
(LB)
Muy alto
Debajo de la meta o
cobertura esperada
No debajo del promedio de
la LB
Segundo más alto
No debajo de la cobertura
esperada
Debajo del promedio de la
LB
Segundo más alto
No debajo de la cobertura
esperada
No debajo del promedio de
la LB
No es prioridad