El tamaño de la muestra es una consideración importante en el diseño de un experimento. Un tamaño de muestra demasiado pequeño sesgará los resultados de un experimento; los datos recopilados pueden no ser válidos debido a la pequeña cantidad de personas u objetos analizados. El tamaño de la muestra tiene un efecto en dos estadísticas importantes: la media y la mediana.
Tamaño de la muestra y diseño experimental

La mayoría de los experimentos se realizan comparando cómo reaccionan dos grupos de personas u objetos a una variable. Todo lo que no sea la variable se mantiene igual para evitar confusiones al interpretar los resultados. El número de personas u objetos en cada grupo se conoce como tamaño de muestra. El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para anular la posibilidad de que los resultados se produzcan debido a factores aleatorios aleatorios en lugar de a la variable manipulada. Por ejemplo, un estudio sobre cómo se le lee por la noche afecta la capacidad de los niños para aprender a leer no sería válido si solo se estudiaran cinco niños.
Media y mediana

Después de que el experimento haya terminado, los científicos usan Estadísticas para ayudarles a interpretar los resultados del experimento. Dos estadísticas importantes son la media y la mediana.
Sciencing Video Vault
Cree el corchete (casi) perfecto: aquí tiene cómo crear el corchete (casi) perfecto: aquí tiene cómo

La media , el valor promedio, se calcula sumando todos los resultados para un grupo y dividiendo por el número de personas en el grupo. Por ejemplo, si el puntaje promedio de las pruebas en un examen de lectura para un grupo de niños fue del 94 por ciento, esto significa que el científico sumó todos los puntajes de las pruebas y se dividió por el número de estudiantes, lo que arrojó una respuesta de aproximadamente el 94 por ciento. >

La mediana se refiere al número que separa la mitad superior de los datos de la mitad inferior. Se encuentra ordenando los datos en orden numérico. Por ejemplo, el puntaje promedio de todos los estudiantes que toman un examen de lectura podría ser del 83 por ciento si la mitad de los alumnos obtuvo un puntaje superior al 83 por ciento y la mitad de los estudiantes obtuvo un puntaje más bajo.
Tamaño de la muestra

Si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, las puntuaciones medias se inflarán o desinflarán artificialmente. Supongamos que solo cinco estudiantes tomaron un examen de lectura. Un puntaje promedio del 94 por ciento requeriría que la mayoría de esos estudiantes hayan puntuado cerca del 94 por ciento. Si 500 estudiantes tomaron la misma prueba, la media podría reflejar una variedad más amplia de puntuaciones.
Mediana y tamaño de la muestra

Del mismo modo, las puntuaciones de la mediana se verán indebidamente influenciadas por un tamaño de muestra pequeño. Si solo cinco estudiantes tomaron una prueba, un puntaje promedio del 83 por ciento significaría que dos estudiantes obtuvieron un puntaje superior al 83 por ciento y dos estudiantes obtuvieron un puntaje más bajo. Si 500 estudiantes tomaron la prueba, el puntaje mediano reflejaría el hecho de que 249 obtuvieron un puntaje más alto que el puntaje mediano.
Tamaño muestral y significación estadística

Los tamaños muestrales pequeños son problemáticos porque los resultados de los experimentos que los involucran No suelen ser estadísticamente significativos. La significación estadística es una medida de la probabilidad de que los resultados se produjeran por azar. Con tamaños de muestra pequeños, en general es extremadamente probable que los resultados se deban al azar en lugar del experimento.