El tamaño de la muestra es un término frecuente en estadísticas e investigación de mercado, y uno que inevitablemente aparece cada vez que está encuestando a una gran población de encuestados. Se relaciona con la forma en que se realiza la investigación en grandes poblaciones.
Cuando examina a una gran población de encuestados, está interesado en todo el grupo, pero no es realista posible obtener respuestas o resultados de absolutamente todos. Entonces toma una muestra aleatoria de individuos que representa a la población en su conjunto.
El tamaño de la muestra es muy importante para obtener resultados precisos y estadísticamente significativos y ejecutar su estudio con éxito.
- Si su muestra es demasiado pequeña, puede incluir un número desproporcionado de individuos que son atípicos y anomalías. Estos sesgaron los resultados y no obtienes una imagen justa de toda la población.
- Si la muestra es demasiado grande, todo el estudio se vuelve complejo, costoso y que requiere mucho tiempo, y aunque los resultados son más precisos, los beneficios no superan los costos.
Si ya ha resuelto sus variables, puede llegar rápidamente al tamaño de la muestra correcto con la calculadora de tamaño de muestra.
Si desea comenzar desde cero para determinar el tamaño de muestra correcto para su investigación de mercado, permítanos visitarlo a través de los pasos.
Para elegir el tamaño de muestra correcto, debe considerar algunos factores diferentes que afectan su investigación y obtener una comprensión básica de las estadísticas involucradas. Luego podrá usar una fórmula de tamaño de muestra para reunir todo y muestra con confianza, sabiendo que existe una alta probabilidad de que su encuesta sea estadísticamente precisa.
¿Cómo calcular el tamaño necesario de la muestra para estimar la media?
Pero antes de realizar el estudio, ¿cómo puedes decidir qué tan grande es un
muestra que necesita para que su intervalo de confianza tenga su
¿Margen de error deseado o menos?
La respuesta es que tomas la fórmula para el margen de
error, reorganizarlo algebraicamente para resolver el tamaño de la muestra,
Calcule y redondee.
Esta página muestra las fórmulas para algunos casos comunes, con ejemplos.
Si conoce la desviación estándar σ del
población, y desea estimar la media μ a dentro de un dado
margen de error E en un intervalo de confianza de 1 -α, aquí está
Cómo encontrar el tamaño de muestra requerido N:
Ejemplo 1: desea estimar la salida promedio por hora de un
máquina a dentro de ± 1.5, con un 90% de confianza. Residencia en
datos históricos, tienes motivos para creer que el estándar
La desviación de la salida por hora de la máquina es 6.2. Que tan grande
muestra que necesitas?
Solución: Tenga en cuenta primero que esto es
No es una situación realista. Es bastante poco probable que tú
sabría la desviación estándar de una población pero no sabrá la
media de esa población. Sin embargo, los textos de estadísticas siempre comienzan con
este caso porque es la forma más sencilla de demostrar el
principios. Dejas perfectland y entres realityville en el otro
casos. Con eso dicho-
Respuesta: Dada una desviación estándar de población de 6.2
Unidades por hora, si tiene un tamaño de muestra ≥47 el margen
de error en un intervalo de confianza del 90% será ≤1.5 unidades por
hora.
¿Por qué redondeamos? Después de calcular 46.2227,
¿Por qué no informar un tamaño de muestra de 46? Bueno, el cálculo muestra que un
tamaño de muestra de exactamente 46.2227… daría un margen de
Error de exactamente 1.5. Si vas un poco más bajo, a 46, el margen de
El error será ligeramente superior a 1.5. Dado que el tamaño de la muestra debe ser
un número entero, 46 o 47, y su margen de error no debe exceder
1.5, debe elegir el número 47 ligeramente más alto, que dará
Un margen de error ligeramente inferior a 1.5.
¿Qué información se requiere para calcular el tamaño de muestra para estimar una media poblacional empleando un muestreo aleatorio simple?
Y, si especificamos esto ( alpha ), podemos tratar de averiguar el tamaño de la muestra lo suficientemente grande como para lograr el objetivo de su experimento.
Entonces, tenemos que preguntar: «¿Cuál es el objetivo de su experimento?» Esta es quizás la pregunta más importante que se hace como parte de su experimento.
Ejemplo: ¿Qué pasaría si estuviéramos interesados en estimar el peso promedio de los estudiantes varones de Penn State? ¿Cuántas muestras debemos planear tomar? Queremos estimar este medio. ¿Qué debemos considerar?
- La variabilidad de los datos, la medida que está estimando es su primera preocupación. Esto afecta directamente cuántas muestras necesitará.
- La segunda cosa en la que debe pensar es el tipo de conclusión que le gustaría informar. Es decir, debe especificar el valor (1 – alpha ) con el que está contento.
- ¿Qué tan precisa (precisión) desea que sea esta estimación? Por lo tanto, debe especificar el margen de error.
Ahora, si especificamos (1- alpha ), el margen de error D (también puede verse como el medio ancho del ((1 – alpha) ) 100% CI), podemos resolver el Tamaño de muestra de tal manera que el CI tiene el margen de error especificado.
Aquí, obtenemos n = 44. Entonces, vemos que la respuesta conservadora es tomar n = 45.
En consecuencia, nuestra respuesta final será tomar 45 muestras.
En el ejemplo de escarabajo, hay datos para estimar ( Sigma^2 ). ¿Qué puede hacer si no hay datos piloto? ¿Cómo podemos tener una idea aproximada sobre lo que es ( Sigma )? ¿Cómo es esto posible? Cómo hacemos esto?
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