Por Chantelle Peters | Actualizado el 30 de agosto de 2022
En la investigación científica y de ciencias sociales, las estadísticas traducen datos sin procesar en conocimientos prácticos. En lugar de analizar una población entera, los investigadores se basan en una muestra bien diseñada para inferir las características de la población. La elección de un tamaño de muestra adecuado equilibra la necesidad de precisión con limitaciones prácticas como el tiempo, el costo y la viabilidad de la recopilación de datos.
El tamaño de muestra requerido depende del método de investigación:entrevistas cualitativas, encuestas cuantitativas, estudios observacionales o experimentos de laboratorio. Defina los objetivos del estudio, las variables de resultado y el plan de análisis antes de estimar cuántas observaciones necesita.
Conocer el número total de unidades de la población objetivo (por ejemplo, el número de votantes registrados en una ciudad) ayuda a determinar si se puede utilizar una corrección de población finita y cuántas unidades se necesitan para llegar a un subconjunto representativo.
La precisión se mide por el margen de error y el intervalo de confianza. Decidir sobre un nivel aceptable de precisión (por ejemplo, ±3% con un nivel de confianza del 95%). Estos parámetros informan directamente el cálculo del tamaño de la muestra.
Utilice una fórmula estadística o software (por ejemplo, G*Power, R o las funciones integradas en muchos paquetes estadísticos) para calcular el tamaño de muestra requerido. Ingrese el tamaño de la población, el nivel de confianza deseado, el margen de error y la distribución de respuesta anticipada. Si no dispone de un tamaño de población preciso, una estimación conservadora o una muestra grande seguirán proporcionando una inferencia fiable.
Emplear muestreo aleatorio siempre que sea posible para eliminar sesgos y representar mejor a la población. Siga los cuatro pasos anteriores para determinar un tamaño de muestra que proporcione resultados confiables sin extender demasiado los recursos.
