Durante el curso de su investigación de mercado, es posible que no pueda llegar a toda la población sobre la que desea recopilar datos. Si bien los tamaños de muestra más grandes lo acercan a una representación 1: 1 de su población objetivo, trabajar con ellos puede llevar mucho tiempo, costoso e inconveniente. Sin embargo, pequeñas muestras corren el riesgo de producir resultados que no son representativos de la población objetivo.
Afortunadamente, puede identificar fácilmente un subconjunto ideal que representa a la población y produce resultados fuertes y estadísticamente significativos que no engullen todos sus recursos. En este artículo, enseñaremos cómo calcular el tamaño de la muestra con un margen de error para identificar ese subconjunto.
- Definir el tamaño de la población o el número de personas
- Designe su margen de error
- Determine su nivel de confianza
- Predecir la varianza esperada
- Finaliza tu tamaño de muestra
Siga estos cinco pasos para asegurarse de obtener el tamaño de selección correcto para sus necesidades de investigación.
Las necesidades de su tamaño de muestra diferirán dependiendo del verdadero tamaño de la población o el número total de personas en las que busca concluir. Es por eso que determinar el número mínimo de personas necesarias para representar su selección es un primer paso importante.
Definir el tamaño de su población puede ser más fácil decirlo que hacerlo. Si bien hay muchos datos de población disponibles, puede estar apuntando a una población compleja o para la cual actualmente no existen datos confiables.
Conocer el tamaño de su población es más importante cuando se trata de grupos de personas relativamente pequeños y fáciles de medir. Si está tratando con una población más grande, tome su mejor estimación y rode con ella.
¿Cómo se determina el tamaño de una muestra dependiendo del tamaño de una población?
Una muestra de investigación es el conjunto de nombres que se entrevistan durante una encuesta. La muestra representa una porción mucho más amplia de la población, el tema del estudio de investigación.
Los investigadores eligen su muestra a menudo en función de características específicas como sexo, nivel de educación, edad o hábitos de compra, solo por nombrar algunos.
El tamaño de la muestra de investigación es esencial para asegurarse de recopilar datos estadísticamente válidos.
Por esta razón, es muy importante conocer la fórmula y las herramientas útiles para determinar el tamaño de la muestra de encuesta correcta para su encuesta.
- La población: es decir, cuántas personas forman parte del grupo demográfico que desea estudiar. Por ejemplo, para un estudio sobre personas que beben café en Italia, el tamaño de su población será el número total de personas que beben café en Italia. Tenga en cuenta que a menudo este número es indicativo y no preciso.
- El margen de error o intervalo de confianza: es decir, cuánto es el margen de error que proporciona en su investigación. Este margen generalmente se expresa como un porcentaje.
- Nivel de confianza: es decir, qué tan seguro de sus datos será confiable. Este valor también se expresa como un porcentaje y generalmente está en línea con el margen de error.
- Desviación estándar: es decir, la estimación de cuánto las respuestas recibidas variarán entre sí y del número promedio. Dado que en el momento de la creación de la muestra aún no ha realizado su investigación, una opción segura es la del 50%.
Una vez determinado estos factores, puede continuar con el cálculo utilizando una calculadora de tamaño de muestra en línea o papel y bolígrafo.
Estos son los niveles de confianza más comunes. En caso de que necesite diferentes puntajes, puede encontrar varias herramientas en línea que puedan ayudarlo.
Ahora puede usar esta fórmula para calcular el tamaño de su muestra:
(Puntaje z) 2 * stddev * (1-stddev) / (margen de error) 2.
¿Qué proporción de la población representa el tamaño de la muestra?
Muchas veces se les dice a los que realizan encuestas que siempre son preferibles a las más pequeñas. Este no siempre es necesariamente el caso. Se debe considerar una variedad de factores, incluido el grado de variabilidad en la población, el grado de precisión deseado y el análisis a los que estarán sujetos los resultados, al decidir un tamaño de muestra.
Grado de precisión deseado: relacionado con el tema del análisis de energía (que está más allá del alcance de este sitio), este método requiere que el investigador considere el margen de error aceptable y el intervalo de confianza para su estudio. El recurso en línea de Raosoft y Raven Analytics utiliza este principio.
Grado de variabilidad (homogeneidad/heterogeneidad) en la población: a medida que aumenta el grado de variabilidad en la población, también debería aumentar el tamaño de la muestra. La capacidad del investigador para tener esto en cuenta depende del conocimiento de los parámetros de la población.
Número de variables diferentes (subgrupos) que se examinarán: a medida que aumenta el número de subgrupos a examinar, también debería aumentar el tamaño de la muestra. Por ejemplo, si un investigador desea examinar las diferencias entre las etnias para un fenómeno dado, la muestra debe ser lo suficientemente grande como para permitir una comparación válida entre cada grupo étnico.
Relación de muestreo (tamaño de la muestra al tamaño de la población): en términos generales, cuanto más pequeña sea la población, mayor será la relación de muestreo necesaria. Para las poblaciones de menos de 1,000, es aconsejable una relación mínima del 30 por ciento (300 individuos) para garantizar la representatividad de la muestra. Para poblaciones más grandes, como una población de 10,000, se requiere una relación mínima relativamente pequeña del 10 por ciento (1,000) de las personas para garantizar la representatividad de la muestra.
¿Cómo calcular el tamaño de una muestra para una población finita?
Si realiza una encuesta, el objetivo generalmente es obtener una visión representativa de una serie de variables o propuestas en un determinado objetivo o población. Debido a razones prácticas (demasiado grandes, demasiado caras, tardan demasiado, etc.) a menudo es difícil cuestionar a toda la población. En este caso usamos una muestra. Esta es una selección de la población, elegida para reflejar la población lo mejor posible.
Es muy importante usar un tamaño correcto para su muestra. Si es demasiado grande, puede crear costos y retrasos innecesarios. Cuando su muestra es demasiado pequeña, los resultados no son estadísticamente significativos y no se puede sacar una conclusión confiable.
Existen diferentes métodos de muestreo, cuya muestra aleatoria es la más conocida. Con este método, cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de aparecer en la muestra. En la página de «Asistencia» de nuestro sitio, encontrará una herramienta útil para calcular fácilmente el tamaño mínimo de su muestra para un proyecto basado en una muestra aleatoria. Para hacer esto, debe llenar algunos parámetros:
¿Cuántas personas hay en el grupo que representa su muestra? Para una encuesta de empleados, por ejemplo, la población será la fuerza laboral total en su empresa. El tamaño de la muestra no cambia mucho para poblaciones de más de 20,000.
Esta es la desviación positiva o negativa que permite sobre el resultado de una encuesta o la precisión deseada. Imagine que en su búsqueda el 40% de la muestra da una determinada respuesta. Con un margen de error del 2%, puede estar «seguro» de que si hubiera hecho esta pregunta a toda la población, entre el 38% y el 42% habría dado la misma respuesta. Un intervalo de error más grande requiere un tamaño de muestra más grande.
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