Cómo evitar Tamaño de la muestra Error en el Análisis Estadístico

La idea de que una pequeña muestra de los sujetos se puede utilizar para sacar conclusiones sobre una población mucho más grande parece difícil de creer. Sin embargo , el muestreo se lleva a cabo todo el tiempo --- en las encuestas de opinión pública y diversos análisis estadísticos. Para que esto se hace bien, el analista estadístico tiene que garantizar el uso de los procedimientos de muestreo de calidad . La determinación de un tamaño de la muestra es uno de los pasos más importantes y difíciles --- --- en la planificación de un estudio estadístico . Una muestra que es demasiado pequeño puede dar lugar a resultados inexactos que no se pueden generalizar a la población más grande. Una muestra que es demasiado grande desechos tiempo y valiosos recursos de estudio . Cosas que necesitará de computadora
\u2028Conjunto de datos de Estadísticas de libro o guía, para referencia
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Conseguir el tamaño de la muestra Derecho

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Pregúntate a ti mismo lo mucho margen de error que puede vivir . Tenga en cuenta que cada vez que utilice un subgrupo de sujetos para sacar conclusiones acerca de una población más grande, el problema del error de muestreo está presente . El error de muestreo se refiere a la diferencia entre la muestra y la población más grande en una variable de interés . El error de muestreo se puede reducir , por supuesto , tomando una muestra mayor o estudiar a toda la población , pero esto aumenta el costo de su estudio. Debido a los recursos necesarios , el estudio de toda una población a menudo no es factible.
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Seleccione un intervalo de confianza para su estudio, que se corresponde con el nivel de error de la muestra se puede aceptar. El margen de error que se ve reportada en muchos sondeos y encuestas sobre los programas de noticias de la televisión es un buen ejemplo de un intervalo de confianza . Supongamos que estamos planeando una encuesta que le pedirá una muestra de los votantes registrados si aprueban el trabajo que el presidente está haciendo en el cargo. Para este ejemplo , digamos que queremos un intervalo de confianza de más o menos 3 puntos porcentuales. Eso significa que nos gustaría que el nivel de aprobación presidencial entre nuestra muestra que dentro de 3 puntos porcentuales del nivel de aprobación para toda la población.
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Seleccione un nivel de confianza , que es la medida de confianza de que nuestros resultados en la variable de interés ( en nuestro ejemplo , el índice de aprobación presidencial ) para la muestra están dentro del intervalo de confianza del índice de aprobación de toda una población. La mayoría de los estadísticos utilizan un nivel de confianza del 95 por ciento , pero algunos estudios utilizan niveles de confianza de 90 por ciento o 99 por ciento. Con un nivel de confianza de 95 medios somos el 95 por ciento de que el porcentaje de personas en nuestra muestra que aprueban el trabajo que el presidente está haciendo es dentro de 3 puntos porcentuales ( el intervalo de confianza ) de la tasa de aprobación de la población. Una vez que tenga un nivel de confianza , buscar el valor Z correspondiente en el libro de estadística o guía . Tablas de valores Z se encuentran generalmente en los apéndices de la mayoría de las estadísticas de buenos libros.
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Considere el tamaño de la población, el número siguiente que necesitará para calcular el tamaño de la muestra . Para nuestro ejemplo , supongamos que sabemos que hay 100 millones de votantes registrados en todo el país .
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Calcular el tamaño de la muestra , utilizando una fórmula que toma el valor Z al cuadrado (en este ejemplo , 1,96 , que al cuadrado es 3,84 ) multiplicado por 0,5 veces menos 1 0.5 . El valor 0,5 se refiere al porcentaje del peor caso de la muestra que recoge una respuesta en particular . Al determinar el tamaño de la muestra, usted tiene que utilizar el porcentaje del peor caso . Tome este resultado y se divide por el valor al cuadrado del intervalo de confianza (en este ejemplo , 0,03 , que al cuadrado es 0,0009) . Para este ejemplo , la fórmula nos da una muestra de 1067 .