Contenido
- TL; DR (demasiado largo; no leído)
- La definición del tamaño de la muestra
- Cálculo del tamaño de muestra
- Peligros de muestra pequeña
- Tamaño de muestra y margen de error
El tamaño de la muestra es un recuento de muestras u observaciones individuales en cualquier entorno estadístico, como un experimento científico o una encuesta de opinión pública. Aunque es un concepto relativamente sencillo, la elección del tamaño de la muestra es una determinación crítica para un proyecto. Una muestra demasiado pequeña produce resultados poco confiables, mientras que una muestra demasiado grande exige una gran cantidad de tiempo y recursos.
TL; DR (demasiado largo; no leído)
El tamaño de la muestra es un recuento directo del número de muestras medidas u observaciones realizadas.
La definición del tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra mide el número de muestras individuales medidas u observaciones utilizadas en una encuesta o experimento. Por ejemplo, si analiza 100 muestras de suelo en busca de evidencia de lluvia ácida, el tamaño de su muestra es 100. Si una encuesta en línea arrojó 30,500 cuestionarios completados, el tamaño de su muestra es 30,500. En estadística, el tamaño de la muestra generalmente está representado por la variable "n".
Cálculo del tamaño de muestra
Para determinar el tamaño de muestra necesario para un experimento o encuesta, los investigadores tienen en cuenta una serie de factores deseados. Primero, El tamaño total de la población estudiada debe considerarse: una encuesta que busca sacar conclusiones sobre todo el estado de Nueva York, por ejemplo, necesitará un tamaño de muestra mucho mayor que uno específicamente enfocado en Rochester. Los investigadores también deberán considerar margen de error, la fiabilidad de que los datos recopilados es generalmente precisa; y el nivel de confianza, la probabilidad de que su margen de error sea exacto. Finalmente, los investigadores deben tener en cuenta la Desviación Estándar esperan ver en los datos. La desviación estándar mide cuánto varían los datos individuales del promedio de los datos medidos. Por ejemplo, las muestras de suelo de un parque probablemente tendrán una desviación estándar mucho menor en su contenido de nitrógeno que los suelos recolectados de todo un condado.
Peligros de muestra pequeña
Se necesitan grandes tamaños de muestra para que una estadística sea precisa y confiable, especialmente si sus hallazgos se extrapolan a una población o grupo de datos más grande. Digamos que estaba realizando una encuesta sobre ejercicio y entrevistó a cinco personas, dos de las cuales dijeron que corrían un maratón anualmente. Si realiza esta encuesta para representar a la población del país en su conjunto, según su investigación, el 40 por ciento de las personas corre al menos una maratón al año, un porcentaje inesperadamente alto. Cuanto más pequeño sea el tamaño de la muestra, más probable valores atípicos - datos inusuales - son para sesgar sus hallazgos.
Tamaño de muestra y margen de error
El tamaño de la muestra de una encuesta estadística también está directamente relacionado con el margen de error de las encuestas. El margen de error es un porcentaje que expresa la probabilidad de que los datos recibidos sean precisos. Por ejemplo, en una encuesta sobre creencias religiosas, el margen de error es el porcentaje de encuestados que se espera que brinden la misma respuesta si la encuesta se repitió. Para determinar el margen de error, divida 1 por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra y luego multiplique por 100 para obtener un porcentaje. Por ejemplo, un tamaño de muestra de 2,400 tendrá un margen de error de 2.04 por ciento.