Use esta calculadora para determinar el tamaño de muestra apropiado para estimar la proporción de su población que posee una propiedad en particular (por ejemplo, les gusta su producto, poseen un automóvil o pueden hablar un segundo idioma) dentro de un margen de error específico. Si tiene la intención de hacer más de una pregunta, use el tamaño de muestra más grande en todas las preguntas. Tenga en cuenta que si todas las preguntas no tienen solo dos respuestas válidas (por ejemplo, sí o no), pero incluya una o más respuestas adicionales (por ejemplo, «no sé»), necesitará una calculadora de tamaño de muestra diferente.
El margen de error es el nivel de precisión que necesita. Este es el rango en el que se estima que la proporción verdadera es y debe expresarse en puntos porcentuales (por ejemplo, ± 2%).
Un margen de error más bajo requiere un tamaño de muestra más grande.
El nivel de confianza especifica la cantidad de incertidumbre asociada con su estimación. Esta es la posibilidad de que el margen de error contenga la verdadera proporción.
Un nivel de confianza más alto requiere un tamaño de muestra más grande.
¿Cuántas personas hay en la población de la que estás muestreando? El tamaño de la muestra no cambia mucho para poblaciones de más de 100,000.
¿Cuál cree que es la probable proporción de la muestra?
¿Qué esperas que sea la proporción de la muestra? Esto a menudo se puede determinar utilizando los resultados de una encuesta anterior o ejecutando un pequeño estudio piloto.
Este es el tamaño mínimo de muestra que necesita para estimar la verdadera proporción de población con el margen de error y el nivel de confianza requerido.
¿Cómo se obtiene una muestra de una población?
La investigación de mercado y todos los otros tipos de investigación casi siempre recurren a campeones estadísticos.
Pero, ¿qué es un campeón estadístico? Averigamos mejor en este artículo.
Según la definición del campeón estadístico de Treccaniil, es un grupo de unidades elementales que forman un subconjunto de la población.
Una muestra generalmente se constituye para permitir, con un riesgo definido como error, generalización a toda la población. Dada una población, identificada por el valor de una o más variables en las unidades elementales, es posible estudiar sus características sobre la base de la información derivada de la muestra.
Se pueden definir varias técnicas de selección de muestras. Cada técnica corresponde a un espacio de muestra diferente, que representa el conjunto de todas las muestras posibles que se pueden extraer con la técnica elegida.
A través de investigaciones estadísticas, es posible analizar ciertos aspectos que se refieren a un sector de mercado, producto o servicio. Para lograr esto, es útil identificar la muestra a analizar.
Por lo tanto, recurrir a la muestra estadística es útil en algunos casos porque, dada una población de unidad, la muestra expresa su propia parte representativa de ella. De esta manera, los datos recopilados pueden atribuirse por extensión al objetivo general de referencia para esa investigación específica. Pero los métodos de muestreo que se utilizarán son muchos, y deben elegirse en función del objetivo de la investigación a realizar.
Para obtener más información sobre cuáles son los métodos de muestreo estadístico, también puede leer este artículo.
¿Cómo hallar la población y la muestra ejemplos?
En estas lecciones, distinguiremos entre la media de la población y la media de la muestra.
La siguiente tabla proporciona la fórmula para la media de la población y la fórmula para la media de la muestra.
Desplácese hacia abajo en la página para ver ejemplos y soluciones sobre las diferencias entre la media de la población y
Media de muestra y cómo usarlos.
Una población es una colección de personas, objetos o elementos de interés.
Una muestra es una parte del todo y, si se toma adecuadamente, es
representante del todo.
La media de la población está representada por la carta griega
Mu (μ). Viene dada por la fórmula
La carta griega de Capital Sigma ( ) se usa comúnmente en matemáticas para representar una suma
de todos los números en una agrupación. N es el número de términos en la población.
La media de muestra está representada por X Bar. Se da por
la formula
n es el número de términos en la muestra.
El siguiente video muestra cómo encontrar la media de la muestra y resalta la diferencia entre la media
de una muestra y la media de una población. En estadísticas, utilizamos datos de una muestra aleatoria para representar
la población en general. De esa media de muestra, podemos inferir cosas sobre la media de la población. Inferimos
la media de la población de la media de la muestra porque no podemos recopilar los datos de todo
población.
Artículos Relacionados:
