El tamaño de la muestra es un recuento de muestras individuales u observaciones 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 requiere una gran cantidad de tiempo y recursos.

TL; DR (demasiado largo; no lo leyó)

El tamaño de la muestra es recuento directo del número de muestras medidas u observaciones que se realizan.

Definición del tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra mide el número de muestras individuales medidas o las observaciones utilizadas en una encuesta o experimento. Por ejemplo, si prueba 100 muestras de suelo en busca de evidencia de lluvia ácida, su tamaño de muestra es 100. Si una encuesta en línea arrojó 30,500 cuestionarios completados, el tamaño de su muestra es de 30,500. En las estadísticas, el tamaño de la muestra generalmente está representado por la variable "n".

Cálculo del tamaño de la muestra

Para determinar el tamaño de muestra necesario para un experimento o encuesta, los investigadores toman una serie de factores deseados en cuenta. En primer lugar, se debe considerar el tamaño total de la población estudiada: una encuesta que busca extraer conclusiones sobre todo el estado de Nueva York, por ejemplo, necesitará un tamaño de muestra mucho mayor que uno centrado específicamente en Rochester. Los investigadores también necesitarán considerar el margen de error, la confiabilidad de que los datos recopilados son generalmente precisos; 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 que esperan ver en los datos. La desviación estándar mide la cantidad de datos individuales que varían de los datos promedio 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 del tamaño de muestra pequeño

Los tamaños de muestra grandes son necesario para que una estadística sea precisa y confiable, especialmente si sus hallazgos deben extrapolarse a una población o grupo de datos más grande. Digamos que estaba realizando una encuesta sobre el ejercicio y entrevistó a cinco personas, dos de las cuales dijeron que corren un maratón anualmente. Si toma esta encuesta para representar a la población del país en su conjunto, según su investigación, el 40 por ciento de las personas realizan al menos un maratón anualmente, un porcentaje inesperadamente alto. Cuanto menor sea el tamaño de su muestra, más probable es que valores atípicos
- datos inusuales - desvíen sus hallazgos.

Tamaño de la muestra y margen de error

La muestra El tamaño de una encuesta estadística también está directamente relacionado con el margen de error de la encuesta. 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 respondedores que se puede esperar que brinden la misma respuesta si la encuesta se repitió. Para determinar el margen de error, divida 1 entre la raíz cuadrada del tamaño de 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.