La fórmula del tamaño de la muestra nos ayuda a encontrar el tamaño de muestra preciso a través de la diferencia entre la población y la muestra. Para recordar, el número de observaciones en una población de muestra dada se conoce como tamaño de muestra. Como no es posible encuestar a toda la población, tomamos una muestra de la población y luego realizamos una encuesta o investigación. El tamaño de la muestra se denota por «N» o «N». Aquí, está escrito como «SS». Aprendamos la fórmula del tamaño de la muestra junto con algunos ejemplos resueltos.
La fórmula del tamaño de la muestra se determina en dos pasos. Primero, calculamos el tamaño de la muestra para la población infinita y, segundo, ajustamos el tamaño de la muestra a la población requerida. La fórmula del tamaño de la muestra se puede administrar como:
Nivel de confianza: probabilidad de que el valor de un parámetro caiga dentro de un rango específico de valores. Por ejemplo, para el nivel Z de nivel Z del 95% es 1.960. El margen de error: se define como una pequeña cantidad que se permite en caso de error de cálculo o cambio de circunstancias. En general, el margen de error se toma como 5% o 0.05.
Para calcular el tamaño de la muestra requerido, necesitamos encontrar varios otros conjuntos de valores y luego sustituirlos en una fórmula apropiada. Veamos los pasos a seguir para calcular el tamaño de la muestra.
Paso 1: Determinar valores clave
Uno de los valores clave a determinar es el tamaño de la población que se refiere al número total de personas dentro del grupo demográfico requerido. Para estudios mucho más grandes, podemos considerar usar un valor aproximado en lugar de usar un número preciso.
¿Cómo se obtiene la muestra?
Se obtiene una muestra sistemática seleccionando cada kth
individuo de la población. El primer individuo seleccionado corresponde a un número aleatorio entre
1 y k.
Entonces, para usar un muestreo sistemático, necesitamos primero ordenar a nuestros individuos, luego seleccionar cada KTH.
(Más sobre cómo seleccionar K en un momento).
En nuestro ejemplo, queremos usar 3 para K? ¿Puedes ver por qué? Piensa lo que pasaría si
usado 2 o 4.
Para nuestro punto de partida, elegimos un número aleatorio entre 1 y k. Para nuestro visual, vamos a
Supongamos que elegimos 2. Los individuos muestreados serían 2, 5, 8 y 11.
En general encontramos k tomando n/n y redondeando
hasta el entero más cercano.
El muestreo sistemático funciona bien cuando los individuos ya están alineados en orden. En el pasado,
Los estudiantes a menudo han usado este método cuando se les pide que encuesten una muestra aleatoria de estudiantes de ECC. Ya que
No tenemos acceso a la lista completa, solo pare en una esquina y elija cada décimo* persona
caminando por.
* Por supuesto, elegir 10 aquí es solo un ejemplo. Dependería del número de estudiantes
Por lo general, pasar por ese lugar y qué tamaño de muestra se necesitaba.
El muestreo de clúster a menudo se confunde con el muestreo estratificado, porque ellos
Ambos involucran «grupos». En realidad, son muy diferentes. En estratificado
Muestreo, dividimos a la población en grupos (estratos) en función de algunas características.
Se obtiene una muestra de clúster seleccionando
Todos los individuos dentro de una colección o grupo de individuos seleccionados al azar.
¿Qué es muestreo y su fórmula?
Si P es la probabilidad, N es el tamaño de la muestra, y N es la población. Después;
- La posibilidad de obtener una muestra seleccionada solo una vez viene dada por;
- La posibilidad de obtener una muestra seleccionada más de una vez es dada por;
Algunas de las ventajas del muestreo aleatorio son las siguientes:
- La posibilidad de obtener una muestra seleccionada solo una vez viene dada por;
- La posibilidad de obtener una muestra seleccionada más de una vez es dada por;
Supongamos que una empresa tiene 1000 empleados en los que 100 de ellos deben ser seleccionados para el trabajo en el sitio. Todos sus nombres se pondrán en una canasta para sacar 100 nombres de ellos. Ahora, cada empleado tiene la misma posibilidad de ser seleccionado, por lo que también podemos calcular fácilmente la probabilidad (P) de un empleado determinado que se selecciona, ya que conocemos el tamaño de la muestra (N) y el tamaño de la población (N).
Por lo tanto, la posibilidad de selección de un empleado solo una vez es;
Y la posibilidad de selección de un empleado más de una vez es;
El método de muestreo aleatorio es el método de muestreo, en el que cada elemento en la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado en la muestra. Por lo tanto, este método también se denomina método de muestreo de casualidad.
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