Cuando se trata de estudios científicos, el tamaño de muestra es una consideración crucial para la investigación de calidad. El tamaño de muestra, a veces representado como n TL; DR (Demasiado largo; No leído) El tamaño de la muestra es una consideración importante para la investigación. Los tamaños de muestra más grandes proporcionan valores medios más precisos, identifican valores atípicos que podrían sesgar los datos en una muestra más pequeña y proporcionan un margen de error menor. Tamaño de la muestra El tamaño de la muestra es el número de piezas información probada en una encuesta o un experimento. Por ejemplo, si prueba 100 muestras de agua de mar para detectar residuos de hidrocarburos, su tamaño de muestra es 100. Si examina a 20,000 personas en busca de signos de ansiedad, su tamaño de muestra es de 20,000. Los tamaños de muestras más grandes tienen la ventaja obvia de proporcionar más datos para que trabajen los investigadores; pero grandes experimentos de tamaño de muestra requieren mayores compromisos financieros y de tiempo. Valor medio y valores atípicos Los tamaños de muestras más grandes ayudan a determinar el valor promedio de una calidad entre las muestras analizadas; este promedio es el significan. Cuanto mayor es el tamaño de la muestra, más precisa es la media. Por ejemplo, si encuentra que, entre 40 personas, la altura media es de 5 pies, 4 pulgadas, pero entre 100 personas, la altura media es de 5 pies, 3 pulgadas, la segunda medida es una mejor estimación de la altura promedio de un individual, ya que estás probando sustancialmente más temas. La determinación de la media también permite a los investigadores identificar más fácilmente atípicos El peligro de las muestras pequeñas La posibilidad de valores atípicos es parte de lo que hace que el tamaño de muestra grande sea importante. Por ejemplo, supongamos que encuesta a 4 personas sobre su afiliación política y una pertenece al partido independiente. Dado que este es un individuo en un tamaño de muestra de 4, su estadística mostrará que el 25 por ciento de la población pertenece al partido Independiente, probablemente una extrapolación inexacta. Aumentar el tamaño de su muestra evitará estadísticas engañosas si hay un valor atípico en su muestra. Margen de error El tamaño de la muestra está directamente relacionado con el margen de error de una estadística
, es el número de datos individuales utilizados para calcular un conjunto de estadísticas. Los tamaños de muestra más grandes permiten a los investigadores determinar mejor los valores promedio de sus datos y evitar errores al probar un pequeño número de muestras posiblemente atípicas.
. Un valor atípico es un dato que difiere fuertemente del valor medio y puede representar un punto de interés para la investigación. Por lo tanto, según la altura media, alguien con una altura de 6 pies y 8 pulgadas sería un punto de datos periférico.
, o qué tan precisa puede calcularse una estadística. Para una pregunta de sí o no, como si una persona posee un automóvil, puede determinar el margen de error de una estadística dividiendo 1 por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra y multiplicando por 100. El total es un porcentaje . Por ejemplo, un tamaño de muestra de 100 tendrá un margen de error del 10 por ciento. Al medir las calidades numéricas con un valor medio, como la altura o el peso, multiplique este total por dos veces la desviación estándar
de los datos, que mide qué tan separados están los valores de los datos de la media. En ambos casos, cuanto mayor sea el tamaño de muestra, menor será el margen de error.
