Aunque a menudo es imposible muestrear toda una población de organismos, puede hacer argumentos científicos válidos sobre una población al muestrear un subconjunto. Para que sus argumentos sean válidos, debe muestrear suficientes organismos para que las estadísticas funcionen. Un poco de pensamiento crítico sobre las preguntas que hace y las respuestas que espera obtener pueden ayudarlo a elegir la cantidad adecuada de muestras.
Tamaño estimado de la población
Definir su población ayuda a estimar el tamaño de la población Por ejemplo, si está estudiando una sola bandada de patos, su población estaría formada por todos los patos de esa bandada. Sin embargo, si estás estudiando todos los patos en un lago en particular, entonces el tamaño de tu población debería reflejar todos los patos en todas las bandadas en el lago. Los tamaños de población de los organismos silvestres a menudo son desconocidos y algunas veces no se conocen, por lo que es aceptable aventurar una conjetura sobre el tamaño total de la población. Si la población es grande, este número no tendrá una gran influencia en el cálculo estadístico del tamaño de muestra necesario.
Margen de error
La cantidad de error que está dispuesto a aceptar en sus cálculos se llaman margen de error. Matemáticamente, el margen de error es igual a una desviación estándar por encima y por debajo de la media de la muestra. La desviación estándar es la medida de la dispersión de los números alrededor de la media de la muestra. Digamos que estás midiendo la envergadura de tu población de patos desde arriba y encuentras una envergadura media de 24 pulgadas. Para calcular la desviación estándar necesitará determinar qué tan diferente es cada medida de la media, cuadrar cada una de esas diferencias, sumarlas, dividir por el número de muestras y luego tomar la raíz cuadrada del resultado. Si su desviación estándar es 6 y elige aceptar un margen de error del 5 por ciento, entonces puede estar razonablemente seguro de que la envergadura del 95 por ciento de los patos en su muestra estará entre 18 (= 24 - 6) y 30 (= 24 + 6) pulgadas.
Intervalo de confianza
Un intervalo de confianza es exactamente lo que parece: cuánta confianza tiene en su resultado. Este es otro valor que usted determina con anticipación y, a su vez, ayudará a determinar con qué rigor necesitará tomar muestras de su población. El intervalo de confianza le dice cuánto de la población es probable que caiga dentro de su margen de error. Los investigadores generalmente eligen intervalos de confianza de 90, 95 o 99 por ciento. Si aplica un intervalo de confianza del 95 por ciento, puede estar seguro de que el 95 por ciento del tiempo entre el 85 y el 95 por ciento de las envergaduras de los patos que mida será de 24 pulgadas. Su intervalo de confianza corresponde a un puntaje z, que puede buscar en tablas estadísticas. El puntaje z para nuestro intervalo de confianza del 95 por ciento es igual a 1.96.
La fórmula
Cuando no tenemos una estimación de la población total que podemos usar para calcular la desviación estándar, suponemos que es igual a 0.5, porque eso nos dará un tamaño de muestra conservador para garantizar que estamos muestreando una porción representativa de la población; llamar a esta variable p. Con un margen de error del 5 por ciento (ME) y un puntaje z (z) de 1,96, nuestra fórmula para el tamaño de muestra se traduce de: tamaño de muestra = (z ^ 2 * (p_ (1-p))) /ME ^ 2 para muestrear el tamaño = (1.96 ^ 2 * (0.5 (1-0.5))) /0.05 ^ 2. Trabajando a través de la ecuación, pasamos a (3.8416_0.25) /0.0025 = 0.9604 /.0025 = 384.16. Como no está seguro del tamaño de su población de patos, debe medir las envergaduras de 385 patos para estar seguros en un 95 por ciento de que el 95 por ciento de sus individuos tendrá una envergadura de 24 pulgadas.
