Cómo determinar el tamaño de la muestra en un experimento

Determinar el tamaño adecuado de la muestra para un experimento , encuesta u otro estudio que requiere tener en cuenta varios factores, entre ellos los objetivos del experimento y los niveles deseados de confianza y precisión . También debe reconocer las ventajas y desventajas entre estos factores , el tamaño de la muestra, y los costos de su investigación. Mayor precisión y confianza requieren un número mayor de muestras , que puede aumentar el costo de su estudio. Una muestra más pequeña es menos costoso, pero puede reducir la precisión y confianza. Instrucciones Matemáticas 1

Determinar las metas de su experimento y la cantidad de recursos , como el tiempo y el dinero, que usted tiene. Las metas deben incluir saber acerca de la población que está estudiando y qué conceptos que están tratando de medir en su experimento. La cantidad de recursos a su disposición puede afectar la cantidad de precisión que puede luchar en su experimento.
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Decidir sobre el nivel de precisión que desee en su experimento. La precisión se refiere a la forma de cerca los resultados de su experimento , medida por su muestra, reflejan las mismas medidas para toda la población . La diferencia entre los resultados de su muestra y para toda la población es el margen de error ( a veces llamado un intervalo de confianza ) . Muchos estudios y experimentos de decidir sobre un margen de error de más o menos 3 a 5 puntos porcentuales. Esto significa, por ejemplo, si el experimento encontró que el 70 por ciento de los sujetos de la muestra dio positivo por una condición particular, un margen de error de 3 significaría que el 67 por ciento a 73 por ciento de la población en general sería un resultado positivo para la misma condición. Cuanto mayor es la precisión con que , cuanto mayor sea la muestra tendrá que ser .
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Establecer un nivel de confianza , o el nivel de riesgo de que los resultados para la muestra reflejan las de la población en general. Al igual que con precisión, usted verá un equilibrio entre los niveles de confianza y tamaños de muestra . Cuanto más alto es el nivel de confianza deseado, el más grande de su muestra tendrá que ser . Muchos experimentos establecen un nivel de confianza del 95 por ciento , lo que significa que si el experimentador atrajo 100 muestras, 95 de ellos se muestran los mismos resultados. Tenga en cuenta que el nivel de confianza , no se debe confundir con el intervalo de confianza y un margen de error , discutido en el Paso 2 .
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Considere el grado de variabilidad en la población estudiada . La variabilidad se refiere a cómo se distribuyen las características o atributos de interés para su estudio en la población. Una población homogénea tiene una menor variabilidad y por lo tanto no requiere una muestra grande . Un diversa , población heterogénea , por el contrario, tiene una alta variabilidad , lo que requiere un tamaño de muestra más grande. Por ejemplo, un estudio de los profesores de la escuela que estiman que el 80 por ciento están certificados y 20 por ciento son no tendría un nivel de variabilidad de 20 por ciento, o 0,20 .
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Calcular un tamaño de la muestra . Muchas estadísticas y sitios web orientados a la investigación tienen calculadoras tamaño de la muestra donde se puede introducir el margen de error (intervalo de confianza ) , nivel de confianza , tamaño de la población y la variabilidad . Después de entrar en estos valores , la calculadora le dará un tamaño de la muestra . La calculadora de tamaño de la muestra operado por Raosoft ( ver Recursos) , por ejemplo, calcula que para una población de 1000 , con un margen de error del 5 por ciento , un nivel de confianza del 95 por ciento , y un nivel de variabilidad de 25 por ciento, el tamaño de muestra recomendado debe ser 224 .