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Una introducción al concepto de tamaño de muestra en estadística, explicando su importancia para la investigación. Se detallan las características, ventajas y desventajas de utilizar muestras grandes y pequeñas, así como las fórmulas para calcular el tamaño de muestra adecuado. Se incluyen ejemplos prácticos para ilustrar el proceso de cálculo.
Tipo: Esquemas y mapas conceptuales
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T A M A Ñ O D E M U E S T R AT A M A Ñ O D E M U E S T R A Porción significativa de la población que cumple con las características de la investigación.
V E N T A J A SV E N T A J A S Precisión estadística: Reduce el error aleatorio (variabilidad natural de los datos). Permite detectar diferencias o efectos reales (poder estadístico alto). Representatividad: Una muestra bien calculada refleja las características de la población objetivo, evitando sesgos. Generalización de resultados: Los hallazgos pueden extrapolarse a la población general con confianza científica. Optimización de recursos: Evita muestras demasiado grandes (costos elevados, tiempo excesivo) o demasiado pequeñas (resultados no concluyentes). Validez interna y externa: Interna: Menor riesgo de conclusiones falsas (ej.: no confundir casualidad con causalidad). Externa: Resultados aplicables a otros contextos similares. Cumplimiento ético: En estudios clínicos, evita exponer a más participantes de lo necesario a riesgos potenciales.
Costos elevados: Reunir y analizar datos de una muestra grande puede ser costoso y, en ocasiones, innecesario si una muestra más pequeña podría proporcionar resultados igualmente válidos.
Mayor tiempo y recursos: Procesar una gran cantidad de datos requiere más tiempo y recursos, lo que puede retrasar la obtención de conclusiones y aumentar la complejidad del estudio.
Detección de diferencias triviales: Las muestras más grandes pueden detectar diferencias estadísticamente significativas que, en la práctica, carecen de relevancia, lo que puede llevar a interpretaciones erróneas.
Tamaño de muestra demasiado grande D E S V E N T A J A SD E S V E N T A J A S
F Ó R M U L AF Ó R M U L A
F Ó R M U L AF Ó R M U L A
n: Tamaño de muestra que queremos calcular. N: Tamaño de la población. Za: Coeficiente de confianza para un nivel de confianza determinado p: Probabilidad de éxito q: Probabilidad de fracaso d: Error máximo admisible. Fórmula finita.
Usaremos los siguientes valores: N = 2,000 (total de pacientes en el hospital) Zα = 1.96 (nivel de confianza del 95%) p = 0.5 (probabilidad de que una persona tenga hipertensión, se asume cuando no hay información previa ) q = 1 - p = 0. d = 0.05 (margen de error del 5%)
E J E M P L OE J E M P L O Fórmula infinita. n: Tamaño de muestra Za: nivel de confianza p: probabilidad de éxito q: probabilidad de fracaso 1 - p d: precisión o margen de error
El hospital tiene 2,000 pacientes y quiere estudiar la hipertensión en toda la ciudad. Usaremos los siguientes valores: N = 2,000 (población finita) Zα = 1.96 (nivel de confianza del 95%) p = 0.5 (probabilidad de que una persona tenga hipertensión) q = 1 - p = 0. d = 0.05 (margen de error del 5%)
G R A C I A SG R A C I A S Tamaño de la muestra. Qué es y cómo calcularla. | QuestionPro. (s. f.). https://www.questionpro.com/es/tama%C3%B1o- de-la-muestra.html#que_es_tama%C3%B1o_de_muestra ¿Qué es la muestra? (2025, January 8). Euroinnova International Online Education. https://www.euroinnova.com/blog/que-es-la-muestra
