Por Jon Zamboni | Actualizado el 30 de agosto de 2022
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En la investigación, el número de observaciones, a menudo denominado n —Es fundamental para obtener resultados confiables. Una muestra más grande ofrece una imagen más clara de la población, reduce la influencia de datos anómalos y reduce el margen de error.
Los tamaños de muestra grandes producen promedios más precisos, resaltan los verdaderos valores atípicos y reducen los intervalos de confianza, lo que hace que los hallazgos sean más confiables.
El tamaño de la muestra se refiere al recuento de puntos de datos recopilados en una encuesta o experimento. Por ejemplo, analizar 100 muestras de agua de mar en busca de residuos de petróleo significa un tamaño de muestra de 100; Al encuestar a 20.000 personas sobre la ansiedad se obtiene un tamaño de muestra de 20.000. Si bien las muestras más grandes exigen más recursos, la recompensa son datos más completos y sólidos.
Calcular la media (el promedio aritmético) se vuelve más preciso cuando n crece. Considere medir la altura:con 40 participantes la media podría ser de 5 pies 4 pulgadas, pero con 100 participantes podría cambiar a 5 pies 3 pulgadas, ofreciendo una estimación más representativa. Un conjunto de datos más grande también expone valores atípicos genuinos (valores que se desvían notablemente de la media), lo que proporciona información valiosa para futuras investigaciones.
Las muestras pequeñas son vulnerables a resultados sesgados. Encuestar sólo a cuatro personas sobre su afiliación política y encontrar un votante independiente sugeriría incorrectamente que el 25% de la población es independiente. Ampliar la muestra diluye el impacto de tales anomalías, asegurando que las estadísticas reflejen la realidad.
El tamaño de la muestra influye directamente en el margen de error de una estadística. Para preguntas binarias (por ejemplo, propiedad de un automóvil), el margen de error es aproximadamente 100÷√n . Una muestra de 100 arroja un margen del 10%. Para métricas continuas (por ejemplo, altura), multiplique esta cifra por dos veces la desviación estándar para capturar la variabilidad. En todos los casos, n más grande reduce el margen, reforzando la confianza en los resultados.
