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Para la estimación de una media, el tamaño de la muestra necesario es igual al cuadrado de Z α/2 multiplicado por la desviación típica (σ) dividido por el margen de error deseado (e). De modo que la fórmula para calcular el tamaño de la muestra es la siguiente: Donde: es el tamaño de la muestra. es el nivel de significación deseado.
Si necesitas calcular el tamaño de muestra de una población desconocida, donde el investigador necesite un nivel de confianza del 95%, un margen de error del 3% y se desconoce la probabilidad “p” del evento que se está estudiando, sigue la siguiente fórmula:
1. Observa la ecuación. [2] Si tienes una población de un tamaño entre pequeño y mediano y tienes conocimiento de todos los valores clave, entonces deberías usar la formula estándar, la cual es: Tamaño de muestra= [z2 * p (1-p)] / e2 / 1 + [z2 * p (1-p)] / e2 * N ] N = tamaño de la población de estudio. z = valor z.
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Como el tamaño de la población es menor de 100.000, usaremos la fórmula completa para calcular el tamaño de la muestra: n = [80.000 x 1,64 2 x 0,5 x (1 - 0,5)] / [ (80.000 - 1) x 0,5 2 + 1,64 2 x 0,5 x (1 - 0,5)] = 383.
Fórmula para calcular el tamaño de muestra. ¿Cuál es el algoritmo que sigue nuestra calculadora para hallar el tamaño de muestra? En concreto, se aplica la siguiente fórmula a los datos introducidos: Donde: N = tamaño de la población. e = margen de error (porcentaje expresado con decimales ) p = valor de desviación estándar.
En donde: n = es el tamaño de la muestra poblacional a obtener. N = es el tamaño de la población total. σ = representa la desviación estándar de la población. En caso de desconocer este dato es común utilizar un valor constate que equivale a 0.5. Z = es el valor obtenido mediante niveles de confianza.
