Elegir un tamaño de muestra adecuado es una de las partes más cruciales de cualquier estudio de investigación. En estadística, el tamaño de la muestra es el número de muestras individuales utilizadas en un experimento. Para obtener resultados fiables y precisos, asegúrese de que el tamaño de su muestra sea lo suficientemente grande como para proporcionar información significativa sobre la población objeto de estudio. Para hacerlo, primero debe comprender la fórmula del tamaño de la muestra, que se utiliza para calcular el tamaño de la muestra. Además, conocer el tamaño mínimo de la muestra para la significación estadística es fundamental, ya que puede tener un impacto sustancial en la validez y confiabilidad de sus hallazgos.
También veremos cómo determinar el tamaño de la muestra para una población conocida en este artículo, para que pueda asegurarse de que su proyecto de investigación sea sólido y confiable. Entonces, ¡comencemos y descubramos todo sobre el tamaño de la muestra!
Definición del tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra se refiere al número de participantes seleccionados de una población. Por lo general, los investigadores eligen un tamaño para hacer inferencias sobre toda la población. Además, un tamaño de modelo más grande tiende a proporcionar resultados más precisos y fiables.
¿Qué es el tamaño de la muestra y cómo se determina?
El tamaño de la muestra se refiere al número de participantes seleccionados de una población para ser incluidos en un estudio de investigación. La determinación de un tamaño de muestra adecuado depende de varios factores, entre ellos:
- La pregunta de investigación,
- El nivel de precisión requerido,
- La variabilidad de la población, y
- El nivel de significación estadística deseado.
Por lo general, un tamaño de muestra más grande genera resultados más confiables y precisos, pero también puede aumentar el costo y el tiempo necesarios para recopilar y analizar los datos. Por lo tanto, los investigadores deben equilibrar cuidadosamente estos factores al determinar un tamaño de muestra apropiado para su estudio.
¿Cuáles son las 4 formas de determinar el tamaño de la muestra?
Hay varios métodos para determinar un tamaño de muestra apropiado para un estudio de investigación. Estas son las 4 formas comunes:
#1. Análisis de potencia
Este método usa cálculos estadísticos para estimar el tamaño de muestra necesario para detectar un tamaño de efecto específico con un nivel dado de potencia estadística.
#2. Regla de oro
Este método implica el uso de un tamaño de muestra predeterminado basado en investigaciones previas, opiniones de expertos o consideraciones prácticas.
#3. Muestreo a saturación
Este método consiste en recopilar datos hasta que deje de surgir nueva información o conocimientos, lo que sugiere que el tamaño de la muestra es suficiente.
#4. Determinación del tamaño de la muestra basada en la precisión
Este método implica especificar un nivel deseado de precisión, generalmente representado por un margen de error, y luego calcular el tamaño de muestra necesario para lograr ese nivel de precisión.
¿Por qué es un tamaño de muestra de 30?
Un tamaño de muestra de 30 no siempre es el mejor o el más común para las investigaciones. Sin embargo, los investigadores ocasionalmente lo usan como regla general cuando recopilan datos cuantitativos de una población distribuida normalmente, especialmente en ciertos dominios como la psicología. Esto se debe al hecho de que un tamaño de muestra de 30 o más suele ser adecuado para cumplir con los supuestos de las pruebas estadísticas paramétricas, que requieren que los datos sigan una distribución normal. Por otro lado, el tamaño de muestra ideal para un estudio dado dependerá del tema de investigación único, el nivel de precisión necesario, la variabilidad de la población y el nivel deseado de significación estadística. Como resultado, los investigadores deben considerar y justificar cuidadosamente el tamaño de muestra elegido para cada proyecto de investigación.
Fórmula de tamaño de muestra
Existen diferentes fórmulas para calcular el tamaño de la muestra según la prueba estadística que esté utilizando y las suposiciones hechas sobre la población. Aquí está la fórmula del tamaño de la muestra para algunas pruebas estadísticas comunes:
- Para una proporción:
n = [(Z^2 * p * (1-p)) / E^2]
Donde n es el tamaño de la muestra, Z es la puntuación z para el nivel de confianza deseado, p es la proporción estimada de la población con el atributo de interés y E es el margen de error deseado.
- Para una media:
norte = [(Z^2 * σ^2) / E^2]
Donde n es el tamaño de la muestra, Z es la puntuación z para el nivel de confianza deseado, σ es la desviación estándar estimada de la población y E es el margen de error deseado.
- Para una diferencia de medias:
n = [2 * (Zα/2 + Zβ)^2 * (σ1^2 + σ2^2) / Δ^2]
Donde n es el tamaño de la muestra, Zα/2 es la puntuación z para el nivel de confianza deseado, Zβ es la puntuación z para el nivel de poder deseado, σ1 y σ2 son las desviaciones estándar estimadas de las dos poblaciones que se comparan, y Δ es la diferencia de medias deseada.
Tenga en cuenta que estas fórmulas son solo pautas generales y pueden necesitar cambios en la pregunta de investigación específica y la población que se está estudiando. Además, es importante tener en cuenta las limitaciones prácticas, como los recursos disponibles y el tiempo, al determinar el tamaño de muestra adecuado.
¿Cómo se calcula el tamaño de la muestra?
Calcular el tamaño de muestra apropiado para un estudio de investigación depende de varios factores, incluida la pregunta de investigación, el nivel deseado de significancia estadística y la variabilidad de la población. Estos son los pasos generales sobre cómo calcular el tamaño de la muestra:
- Determine el nivel de significación estadística requerido para el estudio (generalmente expresado como alfa o α).
- Determine el nivel de potencia deseado para el estudio (generalmente expresado como beta o β).
- Estime el tamaño del efecto de la variable en estudio.
- Determinar la variabilidad de la población en estudio.
- Elija una prueba estadística adecuada para analizar los datos.
- Utilice una fórmula de tamaño de muestra específica para la prueba estadística elegida e introduzca los valores de los pasos anteriores.
- Calcule el tamaño de muestra requerido.
Existen varias fórmulas de tamaño de muestra según la prueba estadística en uso, como la prueba t, ANOVA o análisis de regresión. Los expertos recomiendan consultar con un estadístico o usar una calculadora de tamaño de muestra para asegurarse de determinar un tamaño de muestra apropiado.
¿Cuáles son los dos tipos de tamaños de muestra?
Los dos tipos de tamaños de muestra son el tamaño de muestra probabilístico y no probabilístico.
En un tamaño de muestreo probabilístico, los investigadores seleccionan al azar una muestra de una población más grande, y cada miembro de la población tiene la misma oportunidad de participar en la muestra. Los métodos de muestreo probabilístico incluyen el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados y el muestreo sistemático. El muestreo probabilístico se considera más representativo de la población y, a menudo, se prefiere en los estudios de investigación.
Por otro lado, un tamaño de muestreo no probabilístico es un tamaño que los investigadores no seleccionan aleatoriamente de la población y que no brinda las mismas posibilidades de inclusión para todos los miembros de la población. Los métodos de muestreo no probabilístico incluyen el muestreo por conveniencia, el muestreo intencional, el muestreo de bola de nieve y el muestreo por cuotas. Los investigadores generalmente consideran que el muestreo no probabilístico es menos representativo de la población y lo utilizan cuando los métodos de muestreo probabilístico no son factibles o apropiados.
¿Qué factores influyen en el tamaño de la muestra?
El tamaño de muestra adecuado para un proyecto de investigación también puede verse influido por varias cosas. Algunos de los criterios más importantes a tener en cuenta al decidir el tamaño del modelo son:
#1. Tamaño de la poblacion
El tamaño de muestra necesario para crear una muestra representativa también puede verse influido por el tamaño de la población que se investiga. Para obtener el mismo grado de precisión, una población más grande requerirá un tamaño de muestra más grande.
#2. Variabilidad de la población
El nivel de variación dentro de la población que se investiga influye en el tamaño de muestra requerido. Los investigadores requieren un tamaño de muestra más grande para obtener una muestra representativa de una población más variable.
#3. Pregunta de investigación
El tamaño de muestra requerido también está determinado por la pregunta de investigación que se está investigando. También se puede requerir un tamaño de muestra más grande para alcanzar un grado aceptable de potencia estadística para un tema de investigación complicado.
#4. Nivel de precisión deseado
El tamaño de muestra requerido está influenciado por el nivel deseado de precisión. Sin embargo, para alcanzar el grado apropiado de potencia estadística, un margen de error más bajo requiere un tamaño de modelo más grande.
#5. Prueba estadística utilizada
La prueba estadística empleada para examinar los datos tendrá un impacto en el tamaño del modelo requerido. Sin embargo, varias pruebas estadísticas tienen diferentes requisitos de tamaño de modelo.
#6. Restricciones de costo y tiempo
Los recursos disponibles, como el presupuesto y el tiempo, pueden influir en el tamaño del modelo requerido. Una muestra más grande también puede ser costosa y llevar mucho tiempo, y puede ser imposible de lograr dados los recursos disponibles.
#7. Cuestiones éticas
Los factores éticos, como la protección de los sujetos humanos, pueden afectar el tamaño del modelo requerido. En algunos casos, también puede ser preferible un tamaño de modelo más pequeño para reducir el peligro para los participantes humanos.
¿Cómo se elige un tamaño de muestra para la investigación?
La elección de un tamaño de muestra apropiado para la investigación depende de varios factores. En primer lugar, debe determinar la pregunta de investigación y el nivel de precisión requerido. A continuación, puede utilizar una fórmula de tamaño de muestra o un software estadístico para calcular el tamaño de muestra mínimo para la significación estadística en función de factores como la variabilidad de la población y la prueba estadística que se utiliza. Además, las limitaciones prácticas, como los recursos y el tiempo disponibles, así como las consideraciones éticas, deben tenerse en cuenta al determinar el tamaño de muestra adecuado. Un tamaño de muestra más grande generalmente aumenta el poder estadístico y mejora la representatividad de la muestra, pero también requiere más recursos y puede que no siempre sea factible.
¿Cómo se calcula manualmente el tamaño de la muestra?
Para calcular el tamaño de la muestra manualmente, debe usar la fórmula basada en la pregunta de investigación, el nivel de precisión deseado y también la variabilidad de la población. La fórmula más utilizada es:
norte = (Z^2 * p * q) / E^2
dónde:
n = tamaño de la muestra
Z = puntuación z de la distribución normal estándar correspondiente al nivel de confianza deseado (p. ej., 1.96 para un nivel de confianza del 95 %)
p = proporción estimada de la población con la característica de interés
q = 1 – pag
E = margen de error
Para usar esta fórmula, debe estimar los valores de p y q en función de estudios previos o datos piloto y también seleccionar el nivel de confianza y el margen de error deseados. Una vez que tenga estos valores, puede sustituirlos en la fórmula y resolver para n.
Por ejemplo, si desea estimar la proporción de una población con cierta enfermedad con un margen de error del 5 % y un nivel de confianza del 95 %, y estima que la proporción es 0.5, puede calcular la muestra requerida de la siguiente manera :
n = (1.96^2 * 0.5 * 0.5) / (0.05^2) = 384.16
Redondeando al número entero más cercano, el tamaño de muestra requerido sería 385.
Cómo determinar el tamaño de la muestra para la población conocida
Hay varios enfoques disponibles sobre cómo determinar el tamaño de la muestra de una población conocida para encontrar la muestra óptima para una población conocida. El primer paso es determinar la cantidad de precisión requerida. Esto implica determinar la proximidad de la media muestral a la media poblacional. La cantidad de precisión requerida se elige con frecuencia teniendo en cuenta la naturaleza del tema de investigación y la posible influencia del error de muestreo en los resultados.
A continuación, se debe determinar el nivel de confianza necesario. Esta es la probabilidad de que la media de la muestra también esté dentro de un rango específico de la media de la población. Comúnmente se emplea un nivel de confianza del 95%, lo que también significa que existe una probabilidad del 95% de que la media de la muestra se encuentre dentro de un cierto rango de la media de la población. Después de determinar el nivel de precisión requerido y el nivel de confianza deseado, se debe calcular el tamaño de la población. Esto también se puede lograr mediante el uso de datos del censo o estimando el tamaño de la población con base en estudios anteriores u otros datos accesibles.
Finalmente, para establecer un tamaño de muestra adecuado, se puede emplear una calculadora de tamaño de muestra. Estas calculadoras consideran el nivel requerido de precisión, el nivel deseado de confianza, el tamaño de la población y cualquier otro criterio relevante, como la técnica de muestreo y la tasa de respuesta esperada. también puedes usar un tamaño de la muestra fórmula o estadístico programa para calcular el tamaño mínimo de muestra para significancia estadística en función de factores como la variabilidad de la población y la estadístico prueba que se está utilizando.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es un tamaño de muestra apropiado?
El tamaño de muestra adecuado para un estudio está determinado por varios criterios, incluido el tema de investigación, el diseño del estudio, la variabilidad de los datos y el nivel deseado de significancia estadística.
¿Cuál es un ejemplo del tamaño de una muestra de investigación?
En estadística, el tamaño de la muestra es el número de muestras individuales utilizadas en un experimento. Por ejemplo, si estamos evaluando a 80 personas que ven televisión en una ciudad, el tamaño de la muestra es de 80.
¿Son iguales el tamaño de la muestra y el número de respuestas?
Aunque los temas de estudio están relacionados, el tamaño de la muestra y los respondedores son diferentes. El tamaño de la muestra del estudio es el número de unidades u observaciones.
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Referencias
