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Si la población es finita, es decir conocemos el total de la población y deseásemos saber cuántos del total tendremos que estudiar la fórmula sería: Donde: • N = Total de la población. • Zα= 1.96 al cuadrado (si la seguridad es del 95%) • p = proporción esperada (en este caso 5% = 0.05) • q = 1 – p (en este caso 1-0.05 = 0.95)
Donde es la diferencia entre las dos medias apareadas de la hipótesis alternativa y es la varianza de las diferencias entre dos medidas de un mismo individuo. Aquí encontrarás qué es el tamaño de la muestra, su importancia en estadística, cómo se calcula (fórmula) y un ejemplo resuelto.
Proceso de selección de la muestra Métodos de muestreo Tamaño adecuado en poblaciones finitas Fiabilidad y coste. ETAPAS EN UN ESTUDIO DE MUESTREO: Definir la información que se necesita fundamental versus accesorio. Determinar correctamente la población objeto del estudio listado.
Usa nuestra calculadora online y podrás conseguir el tamaño de la muestra adecuado para la población que quieres investigar. Para usar la calculadora de tamaño muestral sólo necesitas rellenar cuatro datos imprescindibles: el tamaño de la población, el porcentaje de desviación, el porcentaje de error máximo que admites y el nivel de ...
El tamaño de la muestra es una porción significativa de la población que cumple con las características de la investigación reduciendo los costos y el tiempo. Saber cómo determinar el tamaño de la muestra antes de comenzar una investigación es un principio estadístico que nos ayuda a evitar el sesgo en la interpretación de los ...
Tipos de población estadística. Existen dos tipos de poblaciones estadísticas: Población estadística finita: población cuyo número de elementos es finito, es decir, se pueden contar. Población estadística infinita: población cuyo número de elementos es infinito, esto es, que no tiene fin.
Estas fórmulas consideran la variabilidad de la población, el nivel de confianza y la precisión deseada para determinar el tamaño óptimo de la muestra. Es crucial seguir estas fórmulas con precisión y comprender el razonamiento detrás de cada paso para garantizar la validez de los resultados obtenidos.
