¿Cuál es el significado del tamaño de muestra?

Escrito por sky smith | Traducido por patricio peters
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¿Cuál es el significado del tamaño de muestra?
El muestreo permite a los estadísticos hacer una estimación acerca de una población sin tener que contar a todos los miembros. (stadium crowds image by Sean Wallace-Jones from Fotolia.com)

El tamaño de la muestra es el número de observaciones utilizadas para el cálculo de las estimaciones de una población dada. Por ejemplo, si entrevistamos a 30 estudiantes al azar en una escuela asignada para ver si les gusta un determinado artista musical, "30 estudiantes" sería el tamaño de nuestra muestra.

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Propósito

Los tamaños de muestra reducen los gastos y el tiempo, permitiendo a los investigadores estimar la información sobre toda una población sin tener que estudiar a cada miembro de la población.

Determinación del tamaño de la muestra

Antes de que los estudios clínicos o las encuestas se tomen, los estadísticos suelen determinar cuántas personas, o qué tamaño de muestra, debería ser suficiente para obtener resultados concluyentes. Diferentes fórmulas ayudan a determinar este número, representado por "n", dependiendo del tipo de estimador necesario.

Precisión

Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más exactos serán los resultados. Por ejemplo, si quisiéramos determinar el peso promedio de los hombres y medimos a siete hombres, podremos obtener una estimación de 236 libras (107 kg), inflada por un hombre obeso en la mezcla. Sin embargo, si medimos 300 hombres, nuestros extremos probablemente estén más equilibrados y producirán una estimación cercana al promedio real, que es de alrededor de 180 libras (81,64 kg).

Error estándar

El error estándar es la medida de cuan inexacta podría ser una estimación. El error estándar depende, en parte, del tamaño de la muestra debido a que mientras mayor sea el tamaño de la muestra, menor será la probabilidad de error. Si se mide al 90 por ciento de la población, nos acercaremos más a conocer la verdad que si se mide al 15 por ciento y se generaliza a partir de allí. Es decir, disminuye la probabilidad de error a la vez que el tamaño de la muestra crece.

¿Qué tan pequeño puede ser un tamaño de muestra?

A veces, un tamaño de muestra puede ser muy pequeño. Por ejemplo, en un estudio clínico de 2010 sobre los efectos de los cereales de grano de trigo integral en los niveles de colesterol en los adultos obesos, los investigadores utilizaron sólo 402 hombres y mujeres para generalizar acerca de una población de más de 250.000 estadounidenses. Ese tamaño de la muestra es menor que el 0,5 por ciento de la población real. Los tamaños de muestra puede ser aún menores. Por ejemplo, un estudio publicado en el "Nutrition Journal" basó sus resultados --que la grasa omega-3 en el aceite de pescado ayuda a los niños con TDAH-- en un tamaño de muestra de sólo nueve niños. En algunos casos, incluso los tamaños de muestra muy pequeños pueden proporcionar suficiente evidencia para que los estadísticos puedan extraer conclusiones, pero las muestras mayores definitivamente serán de más ayuda.

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