Cómo determinar el tamaño de muestra suficiente

Dado que es casi imposible de recopilar datos de todos los miembros de una población necesaria para un estudio de investigación , los investigadores crean una muestra representativa de la población. Tener un tamaño de muestra suficiente impide que los resultados sean sesgados y añade validez a un estudio. Un tamaño de muestra suficiente es aquella que cumple o excede el tamaño mínimo de la muestra . Lo que usted necesita se pueden calcular en pocos steps.Things que necesitará
Z -score mesa
Calculadora
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Configure la fórmula utilizado para el cálculo de tamaño de muestra requerido : . [Z ^ 2 x ( 1 -P) x P] /I ^ 2 Foto

Z significa el número de desviaciones estándar de los datos dado está por encima o por debajo de la media y es también una conversión de su nivel de confianza para la proporción real de ser dentro del alcance de su estudio. Los tres valores Z más comunes son 90 % , Z = 1,645; 95 % , Z = 1,96; 99 % , Z = 2,575 . P significa la proporción que calculó para su estudio expresa en forma decimal (por ejemplo : 35 % de la gente se espera que voten por copa "A" como su favorito , p = 0,35 ) . I significa cómo es exacto que usted quiere que su estudio esté estableciendo una tasa de error máximo aceptable , expresada en forma decimal. Por ejemplo , si la habitación máxima de error que desea permitir es 4 %, entonces I = 0,04 .
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Conecte los valores que tenga en la ecuación.
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Resuelve la ecuación . Por ejemplo : Para su estudio quiere estar dentro del 4 por ciento de la población de hecho , son el 95 % de confianza y estimar la proporción era de 35 %. Entonces: [( 1.96 ^ 2 x ( 1-0,35 ) x 0,35 ] /0,02 ^ 2 = 2.184,91 significa 2.185 personas sería el tamaño mínimo de la muestra

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