En el acto práctico, la determinación del tamaño de la muestra depende de las consideraciones de tipo
- sin etapa;
- estadístico.
La antigua preocupación, por ejemplo, los recursos disponibles (ópera y financiación, el universo de referencia, etc.) ya mencionados. Las consideraciones estadísticas consisten en la precisión deseada y en la frecuencia esperada (es decir, que se espera que obtenga) de la variable que desea estudiar.
Precisión deseada. Se expresa a través del error tolerable máximo y se puede calcular en términos absolutos o relativos.
EJEMPLO. Desea determinar la proporción de animales enfermos («prevalencia») en una población de ganado. Basado en una serie de elementos en su posesión (por ejemplo, investigaciones ya realizadas previamente en la misma población, investigaciones similares en poblaciones similares, etc.) establecen que la prevalencia es igual a 0.3 (30%). Crees que un error del 7%es aceptable. ¿Cuántos ganado se debe estudiar si la estimación que se deriva de la muestra debe caer dentro de 7 puntos porcentuales en comparación con la prevalencia real, con una confianza del 95%?
Prevalencia esperada. Parece paradójico sugerir que es necesario «adivinar» la prevalencia antes de llevar a cabo una investigación que tiene como objetivo determinar la prevalencia, pero… es así. Muy a menudo, pero hay algunas pistas que le permiten abordar el valor real. Si realmente no sabe… qué peces tomar, hipotetiza una prevalencia 0.5 (es decir, 50%): este enfoque es conservador, en el sentido de que, como puede deducir de la fórmula que aprenderá en breve, una prevalencia del 50% te hace adoptar un gran campeón.
¿Cómo se determina el tamaño de la muestra poblacional?
El propósito del RIS es publicar el
Distribuciones de ingresos de hogares y personas en diferentes escalas
geográfico. Distribuciones de ingresos familiares para una región o
área
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están
definido por
Para determinar el tamaño de la muestra,
Las especificaciones específicas para las distribuciones de ingresos estimadas son
requerido. En el caso de los planes de muestreo laminado,
Las distribuciones de Neyman son
a menudo considerado para determinar los tamaños mínimos de muestras y
distribuciones óptimas para cumplir con los requisitos en términos de
Precisión con niveles agregados (Cochran 1977). Las distribuciones exponenciales son útiles para encontrar el
solo equilibrio entre los requisitos de precisión para los agregados y
Estratos (1988 banquero). En el presente
Aplicación, el tamaño mínimo de la muestra se basa en los requisitos de
precisión para estratos individuales, es decir, los distritos, que
constituyen el nivel de publicación más detallado.
Si se especifican los requisitos de precisión
Para categorías distintas de distribuciones de ingresos, entonces la categoría
El ingreso con la mayor varianza de la población determina el tamaño
mínimo de la muestra requerida, que proporciona una muestra de muestra innecesariamente
largo. Como solución de repuesto, proponemos usar la raíz más bien
cuadrado de las variaciones promedio de las categorías estimadas de ingresos de un
La distribución del ingreso como medida de precisión para distribuciones estimadas
ingresos. Con esta medida,
La influencia de la categoría de ingresos menos precisa en el tamaño mínimo
de la muestra se reduce. los
Raíz cuadrada de las variaciones promedio de las categorías estimadas de ingresos
Una distribución de ingresos se denomina medición del error típico promedio y es
definido por
En esta sección, calculamos un
Expresión exacta para
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y nosotros
establece una aproximación que se puede utilizar para estimar el tamaño mínimo
muestra requerida que no requiere que haya datos sobre el
distribución de ingresos o variaciones.
¿Qué es una muestra y las tecnicas para obtener una muestra de la población?
El muestreo se realiza generalmente porque es imposible probar a cada individuo en la población. También se hace para ahorrar tiempo, dinero y esfuerzo mientras realiza la investigación.
Aún así, cada investigador debe tener en cuenta que el escenario ideal es probar a todas las personas para obtener resultados confiables, válidos y precisos. Si probar a todos los individuos es imposible, esa es la única vez que confiamos en las técnicas de muestreo.
En este tipo de muestreo de población, los miembros de la población no tienen la misma posibilidad de ser seleccionados. Debido a esto, no es seguro asumir que la muestra representa completamente la población objetivo. También es posible que el investigador elija deliberadamente a las personas que participarán en el estudio.
Este método de muestreo generalmente se emplea en estudios que no están interesados en los parámetros de toda la población. Algunos investigadores prefieren esta técnica de muestreo porque es barata, rápida y fácil.
En el muestreo de probabilidad, cada individuo en la población tiene la misma oportunidad de ser seleccionado como sujeto para la investigación.
Este método garantiza que el proceso de selección sea completamente aleatorio y sin sesgo.
El ejemplo más básico de muestreo de probabilidad es enumerar todos los nombres de los individuos en la población en piezas de papel separadas, y luego atraer varios documentos uno por uno de la colección completa de nombres.
La ventaja de usar el muestreo de probabilidad es la precisión de los métodos estadísticos después del experimento. También se puede utilizar para estimar los parámetros de la población, ya que es representativo de toda la población. También es un método confiable para eliminar el sesgo de muestreo.
¿Qué es el tamaño de la muestra en metodologia?
Como muestra o muestreo, la selección de un subconjunto que se examinará es más precisamente: un subgrupo de casos. Esto puede ser personas, grupos, interacciones o eventos, en ciertos lugares en ciertos momentos. Coltan a una población, una población o un hecho.
El muestreo es importante porque afecta el posible conocimiento. Cualquiera que quiera investigar a los atletas, pero que solo incluya jugadores de baloncesto y patinadores de figuras, difícilmente podrá decir nada sobre el grupo de atletas en general.
La educación de la muestra difiere significativamente entre los procesos estandarizados o de hipótesis (cuantitativos) y los enfoques reconstructivos o formantes de teoría (cualitativos) (ver cualitativamente versus cuantitativo).
En los casos más raros, es posible examinar la población o la población (por ejemplo, el rendimiento matemático de todos los estudiantes de las 4 clases de una región). Para poder hacer declaraciones generales sobre la población, los procedimientos estandarizados utilizan muestras aleatorias representativas, es decir, un subconjunto seleccionado de la población.
Una muestra es representativa si representa las características esenciales de la población. La elección es por casualidad si todos los elementos de la población (por ejemplo, estudiantes de cuarto grado) tienen la misma posibilidad de ingresar a la muestra. El objetivo es una muestra que representa una imagen reducida y sin distorsiones de la población.
Hay dos métodos más complejos de selección aleatoria:
- Muestra aleatoria platificada (estratificada) (por ejemplo, encuesta de grupos de edad): sobre la base de una variable de capas (por ejemplo, la edad), los grupos o capas sin superposición se forman primero. Estas capas deben ser homogéneas y lo más diferentes posible. Luego hay una selección aleatoria de las capas, por ejemplo, se entrevistan a 100 personas de todas las clases de edad.
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