Siga estos pasos para calcular el tamaño de la muestra necesario para su encuesta o experimento:
Primero, debe determinar el número total de su grupo demográfico objetivo. Por ejemplo, si su objetivo es recopilar información sobre los padres que viven en Florida, el tamaño de su población necesitaría ser el número total de padres que actualmente residen en Florida. Está bien si no está seguro sobre el número exacto. Muchos topógrafos simplemente aproximan la población total entre varias conjeturas educadas.
También conocido como intervalo de confianza, el margen de error determina cuánto espacio para el error está dispuesto a permitir. En otras palabras, cuánta diferencia permitirá entre la media de su muestra y la media de la población total.
Su nivel de confianza indica qué tan seguro está de que la media real caerá dentro de su margen de error elegido. La mayoría de los topógrafos eligen niveles de confianza que sean 90%, 95% o 99% seguros. Su nivel de confianza especificado se corresponde con un puntaje Z, o un valor constante, que es necesario para la ecuación de tamaño de la muestra. Aquí están las puntuaciones Z para esos tres niveles de confianza más comunes:
A continuación, deberá determinar su estándar de desviación o el nivel de varianza que espera en la información recopilada. Si aún tiene que administrar la encuesta, elegir 0.5 es típicamente una opción segura que garantizará un tamaño de muestra lo suficientemente grande.
Finalmente, puede usar estos valores para calcular el tamaño de la muestra que necesitará. Puede hacerlo utilizando una fórmula o encontrando una calculadora de tamaño de muestra en línea. Para calcular el tamaño de la muestra usted mismo, deberá usar esta ecuación:
Aquí hay algunos consejos que podrían resultar beneficiosos al intentar determinar y calcular el tamaño de muestra necesario:
Si la población es lo suficientemente pequeña, podría considerar realizar un censo. Esto, por supuesto, dependerá de cuán pequeña sea la población, qué tipo de tiempo tiene y su presupuesto disponible.
¿Cómo se determina el tamaño de la muestra?
El cálculo del tamaño de la muestra sirve a dos funciones importantes. Primero, su objetivo es estimar un tamaño de muestra mínimo que puede ser suficiente para lograr un nivel objetivo de precisión en una estimación para un parámetro de población específico. En este caso, el investigador tiene como objetivo producir una estimación que se espera que sea igualmente precisa como un parámetro real en la población objetivo. En segundo lugar, también tiene como objetivo determinar el nivel de significación estadística (es decir, el valor p <0.05) alcanzado por estos tamaños de efectos deseados. En otras palabras, un investigador tiene como objetivo inferir las estadísticas derivadas de la muestra a la de la población más grande. En este caso, se aplicará una prueba estadística específica y el valor p se calculará utilizando la prueba estadística (que determinará el nivel de significación estadística).
Para la prueba estadística univariada, como la prueba t de muestra independiente o la prueba de chi-cuadrado de Pearson, estos cálculos de tamaño de muestra se pueden hacer manualmente utilizando una fórmula bastante simple. Sin embargo, el cálculo manual aún puede ser difícil para los investigadores que no son estadísticos. Ahora se han introducido varios software de tamaño de muestra que facilitan el cálculo del tamaño de la muestra. Sin embargo, un investigador aún puede experimentar cierta dificultad para usar el software si no está familiarizado con el concepto de cálculo del tamaño de la muestra y las pruebas estadísticas. Por lo tanto, varios académicos han gastado un poco de esfuerzo para ayudar a los investigadores en la determinación de tamaños de muestra para diversos fines publicando tablas de tamaño de muestra para varias pruebas estadísticas (10-12). Estas tablas de tamaños de muestra se pueden usar para estimar el tamaño mínimo de muestra que se requiere para un estudio. Aunque tales tablas pueden tener solo una capacidad limitada para la selección de varios tamaños de efectos y sus requisitos de tamaño de muestra correspondientes; No obstante, es mucho más práctico y más fácil de usar.
Para algunos objetivos de estudio, a menudo es mucho más fácil estimar el tamaño de la muestra basado en una regla de pulgar en lugar del cálculo manual o el software de tamaño de muestra. Tomando un ejemplo de un objetivo de un estudio que debe responderse mediante análisis multivariado, la estimación de una asociación entre un conjunto de predictores y un resultado puede ser muy complicada si involucra muchas variables independientes. Además, el «tamaño del efecto» real puede variar de bajo a alto, lo que hace que sea aún más difícil estimarse. Por lo tanto, se recomienda adoptar la regla de pulgar convencional para estimar estos tamaños de muestra en estas circunstancias. Aunque algunos estudiosos inicialmente han pensado que el concepto de regla de pulgar puede no ser tan sólido científicamente en comparación con los cálculos reales, todavía se considera un enfoque aceptable (13-15). La Tabla 1 ilustra algunos artículos publicados para varias determinaciones de tamaño de muestra para estudios descriptivos y pruebas estadísticas.
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