DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRA Autores

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRA Autores: Luna Herrera Renato Renzo Rojas Moreano Jhonatan ORCID: 0000-0002-5486-9364 0000-0002-5117-1999 DOCENTE: Mg. Zarate Bujanda José Luis Introducción La investigación es importante para ser confiable y representativa se requiere una encuesta. Una de las cosas que puede lograr es reconocer el tamaño de la muestra. Puede ser difícil obtener una estimación de nuestra población. Por lo tanto, hoy vamos a ver varias áreas que deben considerarse para encontrar el tamaño d muestra adecuado para la investigación. Un aspecto importante del proceso de la investigación es contar el número de participantes involucrados en la encuesta. Con base en el tamaño de la muestra, los investigadores pueden determinar cuántas personas necesitan estudiar, estimar la escala de intensidad deseada o asumir que existen diferencias entre los grupos de estudio y que son apropiados para identificarlos. Usted puede decidir el número. Un modelo de tamaño es una función matemática que muestra la relación entre las variables, el número de participantes y el poder computacional. El producto de la encuesta debe representar el número de partes interesadas. El objetivo principal de su elección es recopilar datos estadísticos sobre el número de personas que se van. La selección debe ser factible. Los factores estadísticos que determinan el tamaño de la muestra son la predicción, el error alfa, el error beta, la intensidad matemática, las discrepancias, la pérdida de la encuesta y el tamaño del efecto. Los criterios utilizados para medir el tamaño de la muestra se revisan en la mayoría de los casos de análisis y las estadísticas se revisan para realizar cálculos más rápidos. Contiene ejemplos de investigación médica. También se revisaron áreas clave como el tamaño de la muestra de las mediciones piloto, las estrategias de reducción de requisitos y el software para calcular el tamaño de la muestra. Tamaño muestral El tamaño muestral es una opción de elección y representa a toda la población. La muestra es una gran área de población relacionada con las características de la investigación, lo que ahorra costos y tiempo. Saber cómo determinar el tamaño de la muestra antes de iniciar el estudio es un principio matemático que ayuda a evitar sesgos en la interpretación de los resultados. ¿Cómo se calcula el tamaño muestral? Dado la importancia de la muestra en nuestra investigación, es muy importante para una investigación adecuada, es necesario considerar los objetivos y las condiciones de investigación. Recordemos que el objetivo es completar la encuesta y brindar la información que la gente busca. Si la muestra es demasiado grande, perderemos recursos valiosos como tiempo y dinero, pero si nuestra muestra es pequeña, es posible que no obtengamos datos precisos. Entonces, ¿qué tan grande debería ser nuestra muestra? Ahora, esto depende de la precisión de la información obtenida en el estudio y la cercanía de los datos a la población en general. el tamaño de nuestra muestra debería ser: Tamaño representativo: Esto se refiere a todos los miembros de un grupo de personas que tienen las mismas oportunidades de participar en el estudio. Tamaño adecuado: Esto se refiere al hecho de que el tamaño de la muestra debe obtenerse mediante un análisis que arroje resultados, como reducir el tamaño en el lado del error. Si desea ofrecer 10 programas diferentes e investigar en una universidad con 700 estudiantes cada uno, no desea hacer 7.000.000 de encuestas. Esto es suficiente para determinar el tamaño de la muestra. Pero tenemos que considerar el lado equivocado. Cómo calcular el tamaño de muestra finita El nivel de confianza corresponde al valor Z. Este es el valor requerido para este cálculo. El nivel de confianza máximo Z es: 90% -Z ci = 1,645 95% -Z ci = 1,96 99% -Z ci = 2.576 Suponga que se le pide que cuente el número total de usuarios de 543,098 marcas de bebidas energéticas. Aquí, los investigadores establecieron un nivel de confianza del 95% y una reducción del error del 3%. Cuando se desconoce la "p" potencial del evento. Según este ejemplo táctico, "N" es 543.098, Z es 1,96 (recuerde que los investigadores establecieron un nivel de confianza del 95%) y "e" es el 3%. Nuevamente, este ejemplo muestra que no se conoce la probabilidad de lo que está sucediendo, por lo que el 50% se establece en "p" y luego el 50% en "q". El tamaño del producto resultante es 1065.2, del que estamos hablando es humano y debe redondearse. Cómo calcular el tamaño de muestra infinita Si un investigador necesita calcular el tamaño de la muestra de una población desconocida con un nivel de confianza del 95%, un error mínimo del 3% y una "p" desconocida del objeto que se está Si "Z" es la distancia al cuadrado, entonces en este caso se supone que es 95%, que podría ser 1,96 al cuadrado, y "p" y "q" son 50% porque no conocemos la probabilidad de que ocurran. Ingrese el área solicitada para el error del rectángulo. El resultado es 1067.11, que también debe redondear. Le recomendamos que utilice calificaciones de muestra para facilitar este proceso a fin de calcular rápida y fácilmente la cantidad de participantes necesarios para su próxima encuesta. ¿Cómo tener un muestreo adecuado y representativo? Sería mejor que las personas adecuadas respondieran nuestras preguntas que tener tantas personas que no se ajustan a nuestras necesidades. El modelo actual está formado por personas que tienen las mismas opiniones que el sujeto de nuestro estudio, en cuyo caso no tienen nada que ver con el tamaño Por lo tanto, debería poder elegir una respuesta más rápido que el número de delegados. Por ejemplo, elija cinco personas de la lista de correo que realmente representen nuestras búsquedas. Una vez que tenga el producto correcto, debe determinar el tamaño del producto que desea explorar. Para ser precisos, sería una buena medida. Margen de error y nivel de confianza El único error es el número de variables aceptadas que existen como resultado de la investigación. Esta es una manera en que vamos a reconocer que la información está incompleta o es inexacta. El análisis general se basa en información obtenida del modelo público y, teóricamente, puede resultar en errores de producto. Si el 90% de los encuestados respondió "sí" y el 10% no respondió la encuesta, este es el lado equivocado. Hablando de "OK", será 50-50 o 45-55. El error de medición generalmente se puede controlar seleccionando una muestra aleatoria y aumentando el tamaño de la muestra, pero desafortunadamente esto puede ser un presupuesto limitado. Cuanto menor sea el error, mayor será el tamaño de la muestra. Reducir el tamaño del producto aumenta la seguridad. ¿Qué tipo de estímulo necesitas? Las opciones comunes son 90%, 95% o 99%. Al investigar, debe estar al tanto de las decisiones que toma en la carretera. Llevar a cabo un plan será de gran ayuda para resolver problemas potenciales y perseguir sus objetivos. Al desarrollar su plan de implementación, deberá determinar el tamaño del producto que utilizará durante la investigación. ¿Cómo se calcula el tamaño de la muestra de un estudio? Este es un consejo muy importante. No lo subestimes y hazlo bien. No hacerlo puede tener un efecto devastador en los resultados. ¿Cómo se usa el tamaño de la muestra? Tener el tamaño de una muestra es solo el comienzo, lo siguiente es aprovechar todo su potencial para obtener datos valiosos que te permitan tomar mejores decisiones, entender a tu mercado o cumplir cualquiera que sea tu objetivo. Puede utilizar programas de software con diferentes métodos de distribución de datos para obtener la respuesta que busca. También puede buscar datos extraídos del producto e iniciar un proyecto donde pueda completarlo Conclusión La educación y la investigación deben ser coherentes con las de otras disciplinas, incluidas las estimaciones del tamaño del producto. Debe trabajar con regularidad para acostumbrarse a pensar en cómo evaluar la función matemática de una medida de producto. Es decir, debe estar activo. Al respecto, Ibrahim Flexner escribió: "La medicina moderna, como cualquier otra ciencia, se caracteriza por la acción. Las conferencias y los libros no reemplazan la experiencia".