Como calcular el tamaño muestral de un estudio

Cálculo del tamaño de la muestra Estudio observacional

El nivel de confianza es una medida de certeza sobre la exactitud con la que una muestra refleja la población estudiada dentro de un intervalo de confianza elegido. Los niveles de confianza más utilizados son el 90%, el 95% y el 99%, cada uno de los cuales tiene su puntuación z correspondiente (que puede hallarse mediante una ecuación o tablas ampliamente disponibles, como la que se proporciona a continuación) basada en el nivel de confianza elegido. Tenga en cuenta que el uso de puntuaciones z presupone que la distribución del muestreo es normal, como se ha descrito anteriormente en "Estadísticas de una muestra aleatoria". Dado que un experimento o encuesta se repite muchas veces, el nivel de confianza indica esencialmente el porcentaje de veces que el intervalo resultante hallado a partir de pruebas repetidas contendrá el resultado verdadero.

En estadística, un intervalo de confianza es un rango estimado de valores probables para un parámetro de población, por ejemplo, 40 ± 2 o 40 ± 5%. Tomando como ejemplo el nivel de confianza del 95%, comúnmente utilizado, si se tomara una muestra de la misma población varias veces y se hicieran estimaciones del intervalo en cada ocasión, en aproximadamente el 95% de los casos, el verdadero parámetro de la población estaría contenido en el intervalo. Obsérvese que la probabilidad del 95% se refiere a la fiabilidad del procedimiento de estimación y no a un intervalo concreto. Una vez calculado el intervalo, éste contiene o no el parámetro poblacional de interés. Algunos factores que afectan a la amplitud de un intervalo de confianza son: el tamaño de la muestra, el nivel de confianza y la variabilidad dentro de la muestra.

Sample size calculation deutsch

Esta explicación de términos de investigación apareció por primera vez en una columna periódica titulada "Lo que los investigadores entienden por..." que se publicó en el boletín At Work del Instituto de Trabajo y Salud durante más de 10 años (2005-2017). La columna cubría más de 35 términos de investigación comunes utilizados en las ciencias sociales y de la salud. La colección completa de términos definidos está disponible en línea o en una guía que puede descargarse del sitio web.

Pocos de nosotros leemos informes de investigación con la intención de criticar la metodología. Los resultados son la atracción principal, el motivo de la lectura en primer lugar. Pero los investigadores dedican gran parte de su tiempo a planificar cómo se llevarán a cabo sus estudios. ¿No deberíamos prestar más atención? Como le dirá cualquier investigador decente, los resultados de un estudio son tan buenos como su diseño. El tamaño de la muestra y la potencia son elementos clave del diseño de un estudio.

El tamaño de la muestra se refiere al número de participantes u observaciones incluidos en un estudio. Este número suele representarse por n. El tamaño de una muestra influye en dos propiedades estadísticas: 1) la precisión de nuestras estimaciones y 2) la potencia del estudio para extraer conclusiones.

Calculadora del tamaño de la muestra

En el transcurso de su investigación de mercado, es posible que no pueda llegar a toda la población sobre la que desea recopilar datos. Aunque los tamaños de muestra más grandes le acercan a una representación 1:1 de su población objetivo, trabajar con ellos puede llevar mucho tiempo, ser caro e incómodo. Sin embargo, las muestras pequeñas corren el riesgo de producir resultados que no sean representativos de la población objetivo.

Por suerte, puede identificar fácilmente un subconjunto ideal que represente a la población y produzca resultados sólidos y estadísticamente significativos que no consuman todos sus recursos. En este artículo, le enseñaremos a calcular el tamaño de la muestra con un margen de error para identificar ese subconjunto.

Las necesidades de tamaño de la muestra variarán en función del tamaño real de la población o del número total de personas sobre las que se pretende llegar a una conclusión. Por eso, determinar el número mínimo de individuos necesarios para representar su selección es un primer paso importante.

Definir el tamaño de su población puede ser más fácil de decir que de hacer. Aunque hay muchos datos de población disponibles, es posible que se dirija a una población compleja o para la que no existan datos fiables en la actualidad.

Cálculo de la potencia del tamaño de la muestra

Inicio Audiencia ¿Está listo para encuestar a su público objetivo de investigación? Las encuestas de investigación le ayudan a obtener información de su público objetivo. Los datos que recopile le proporcionarán información para satisfacer las necesidades de los clientes, lo que se traducirá en un aumento de las ventas y la fidelidad de los clientes. El cálculo y la determinación del tamaño de la muestra son imprescindibles para que el investigador determine el número adecuado de encuestados, teniendo en cuenta la calidad del estudio de investigación.

Enviar demasiadas encuestas puede resultar caro sin aportar una ventaja definitiva sobre una muestra más pequeña. Pero si envía muy pocas, no dispondrá de datos suficientes para sacar conclusiones precisas. Saber calcular y determinar con precisión el tamaño de la muestra puede darle una ventaja sobre sus competidores. Veamos qué incluye una buena muestra. Además, veamos la fórmula de cálculo del tamaño de la muestra para que pueda determinar el tamaño de muestra perfecto para su próxima encuesta.

El "tamaño de la muestra" es un término de investigación de mercado que se utiliza para definir el número de individuos incluidos para realizar una investigación. Los investigadores eligen su muestra basándose en datos demográficos, como la edad, el sexo o la ubicación física.