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Cómo calcular el tamaño de la muestra FormulaSi bien a menudo es imposible de probar toda una población de organismos , puede hacer que los argumentos científicos válidos sobre una población mediante el muestreo de un subconjunto . Para que sus argumentos sean válidos , usted tiene que probar suficientes organismos para elaborar las estadísticas funcionan. Un poco de pensamiento crítico acerca de las preguntas que estás haciendo y las respuestas que espera obtener puede ayudar a guiarle en la elección de un número adecuado de muestras. Población estimada Tamaño La definición de su población le ayudará a estimar el tamaño de la población . Por ejemplo, si usted está estudiando una bandada de patos , entonces su población estaría integrado por todos los patos en ese rebaño . Sin embargo, si usted está estudiando todos los patos en un lago en particular, entonces el tamaño de la población tendría que reflejar todos los patos en todos los rebaños en el lago. Tamaños de las poblaciones de organismos silvestres son a menudo desconocidos y en ocasiones imposible de conocer , por lo que es aceptable para aventurar una conjetura sobre el tamaño total de la población . Si la población es grande, entonces este número no tiene una fuerte influencia en el cálculo estadístico del tamaño de la muestra necesario. La cantidad de error que está dispuesto a aceptar en sus cálculos se llama el margen de error . Matemáticamente, el margen de error es igual a una desviación estándar por encima y por debajo de su media de la muestra . La desviación estándar es la medida de cómo dispersar sus números están alrededor de su media muestral . Digamos que usted está midiendo la envergadura de su población de patos desde arriba y te encuentras con una envergadura media de 24 centímetros . Para el cálculo de la desviación estándar se necesita determinar cómo diferentes cada medición es de la media, la plaza cada una de esas diferencias , sumarlos , se divide por el número de muestras y luego tomar la raíz cuadrada del resultado . Si su desviación estándar es de 6 y usted decide aceptar un margen del 5 por ciento de error , entonces usted puede estar razonablemente seguro de que las envergaduras de 95 por ciento de los patos en su muestra será de entre 18 ( = 24-6 ) y 30 ( = . 24 + 6 ) pulgadas Un intervalo de confianza es exactamente lo que parece: ¿cuánta confianza tiene en su resultado. Este es otro valor que usted determine antes de tiempo, ya su vez le ayudará a determinar qué tan rigurosamente que tendrá que probar su población. El intervalo de confianza indica la cantidad de la población es realmente probable que caigan dentro de su margen de error. Los investigadores suelen elegir los intervalos de confianza de 90, 95 o 99 por ciento. Si se aplica un intervalo de confianza 95 por ciento , entonces usted puede estar seguro de que el 95 por ciento de las veces entre el 85 y el 95 por ciento de envergaduras los patos ' que mida será de 24 centímetros . Su intervalo de confianza corresponde a una puntuación z , que se puede consultar en los cuadros estadísticos. El puntaje z para nuestro intervalo de confianza del 95 por ciento es igual a 1,96 . Cuando no tenemos una estimación de la población total que podemos utilizar para el cálculo de la desviación estándar , se asume que es igual a 0.5 , porque eso nos dará un tamaño de muestra conservador para asegurar que estamos muestreando una parte representativa de la población; llamar a esta variable p. Con un margen de 5 por ciento de error ( ME ) y una puntuación z (z ) de 1,96 , nuestra fórmula para el tamaño de la muestra se traduce en: tamaño de la muestra = ( z ^ 2 * ( p * ( 1 -p) )) /ME ^ 2 a tamaño de la muestra = ( 1.96 ^ 2 * ( 0.5 ( 1-0.5 ) ) ) /0.05 ^ 2 . Trabajando a través de la ecuación, nos trasladamos a (3,8416 * 0,25) /0,0025 = 0.9604/.0025 = 384,16 . Puesto que usted no está seguro del tamaño de su población de patos , usted debe medir la envergadura de 385 patos con el fin de tener un 95 por ciento seguro de que el 95 por ciento de sus individuos tendrá una envergadura de 24 pulgadas . Anterior: Siguiente: Las clases de APArtículos relacionados
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