Determinar el tamaño de la muestra en estudios estadísticos

Escrito por damon verial Google | Traducido por pau epel
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Determinar el tamaño de la muestra en estudios estadísticos
La estimación del tamaño de la muestra es uno de los elementos más importantes al diseñar un estudio estadístico. (Thinkstock/Comstock/Getty Images)

La estimación del tamaño de la muestra es uno de los elementos más importantes al diseñar un estudio estadístico. Mediante la estimación del tamaño de la muestra, un investigador puede determinar con precisión el tamaño de la muestra a recoger, para que los análisis estadísticos sean científicamente sólidos. Si un investigador recoge una muestra sin realizar la estimación de su tamaño, encontrará que su estudio será infructuoso y una pérdida de recursos.

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Recursos

Antes que nada, el investigador debe conocer con qué recursos cuenta. Los recursos principales relacionados con recolección de muestras son dinero, tiempo y acceso a la población de interés. Al conocer primero con qué recursos cuenta, un investigador puede establecer un intervalo para el posible número de puntos de datos a recoger. Esto permite conocer de antemano la viabilidad del proyecto.

Margen de error

El tamaño de la muestra de un estudio está relacionado directamente con el margen de error del mismo. Debido a esto, el investigador debe tener en cuenta un margen aceptable de error para los resultados, antes de decidir sobre un tamaño de muestra. Vas a necesitar una muestra más grande para producir un menor margen de error. Los investigadores prefieren márgenes de error más bajos, ya que este margen representa el error de muestreo, presente en la conclusión de un estudio.

Población

La muestra es una subdivisión de una población más grande, destinada a representar esta población. Así, la muestra debe ser aleatoria y representativa de la población de estudio. Esto significa que los investigadores deben definir la población objetivo rigurosamente. Asimismo, los investigadores deben tomar en consideración cómo el tamaño de la población afectará el tamaño de la muestra. Los estudios que investigan poblaciones grandes tienden a necesitar muestras de mayor tamaño.

Muestra y varianza de población

La diversidad de la población de interés también tiene un gran efecto sobre la estimación del tamaño de la muestra. Esta diversidad se maneja a través de un concepto estadístico conocido como varianza. Las poblaciones más homogéneas tienen valores más bajos de varianza; las poblaciones más heterogéneas o diversas, tienen una varianza estadística más alta. La varianza juega un papel directo en la estimación del tamaño de muestra, ya que un estudio que utiliza una muestra más diversa, requiere una muestra mayor para determinar una varianza adecuada. Este control ayuda a que el análisis estadístico produzca resultados estadísticos significantes.

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