Calculadora de tamaño de muestra

Encuentra el tamaño de la muestra

La calculadora calcula el número mínimo de muestras necesarias para cumplir con las restricciones estadísticas requeridas.

Confianza:	El 70% El 75% El 80% El 85% El 90% El 95% El 98% El 99% El 99,9% El 99,99% El 99,999%
Âmbito de error:
Proporción de población:		Si no estás seguro, usa el 50%
Tamaño de la población:		Si el número de personas no está restringido, deje en blanco.

Encuentra el margen de error

Esta calculadora proporciona un margen de error o un intervalo de confianza para la observación o la encuesta.

Confianza:	El 70% El 75% El 80% El 85% El 90% El 95% El 98% El 99% El 99,9% El 99,99% El 99,999%
Volumen de la muestra:
Proporción de población:
Tamaño de la población:		Si el número de personas no está restringido, deje en blanco.

En las estadísticas, la información de la población se deduce a menudo estudiando un número limitado de individuos en una población, es decir, la población es una muestra y se asume que las características de la muestra representan a la población en su conjunto. Para lo siguiente, suponiendo que tal grupo individual existe, El PLa gente es diferente a los demás. 1 - P de alguna manera; Por ejemplo, El P Proporción de personas de pelo marrón puede ser, mientras que el resto 1 - P Negro, dorado, rojo, etc. Por lo tanto, es necesario estimar El P En la multitud, la muestra El N Los individuos pueden ser tomados de la población, la proporción de la muestra, Pinky por supuestoSe realizaron cálculos individuales para una muestra de cabello marrón. Desafortunadamente, a menos que se realice una encuesta por muestreo de toda la población, las estimaciones Pinky por supuesto Puede que no sea igual al valor real. El Ppues porque Pinky por supuesto Se ve afectado por el ruido de muestreo, es decir, depende del individuo específico que se muestre. Sin embargo, las estadísticas de muestreo se pueden usar para calcular el llamado intervalo de confianza, que es una indicación de lo cerca que está la estimación. Pinky por supuesto Es el valor real. El P.

Estadísticas de la muestra aleatoria

La incertidumbre en una muestra aleatoria dada (es decir, una estimación de la proporción esperada, Pinky por supuestoEs una buena aproximación a la proporción real, pero no es perfecta. El PSe puede resumir en esta estimación Pinky por supuesto Distribución promedio normal El P y las diferencias El fósforo / nitrógeno. Para averiguar por qué las estimaciones de la muestra están distribuidas de manera normal, consulte Teorema del límite central. Como se define a continuación, el nivel de confianza, el intervalo de confianza y el tamaño de la muestra se calculan en relación con la distribución de la muestra. En resumen, el intervalo de confianza proporciona aproximadamente El P Entre ellos se estima Pinky por supuesto “Probablemente” sí. El nivel de confianza da cuán grande es esta "probabilidad" & ndash Por ejemplo, un nivel de confianza del 95% indica una estimación esperada Pinky por supuesto Intervalo de confianza del 95% de la muestra aleatoria. El intervalo de confianza depende del tamaño de la muestra. El N (La varianza de la distribución de la muestra es inversa El NEsto significa que las estimaciones están más cerca de las proporciones reales porque El N aumento); Por lo tanto, también se puede establecer una tasa de error aceptable en la estimación, llamada límite de error, por &ε;y resolver el intervalo de confianza seleccionado es menor que el tamaño de la muestra requerido. El E; Un método de cálculo llamado "cálculo de tamaño de muestra"

credibilidad

El nivel de confianza es una medida de la certeza de que la muestra refleja con precisión la población estudiada dentro del intervalo de confianza seleccionado. Los niveles de confianza más comunes son 90%, 95% y 99% y, dependiendo del nivel de confianza seleccionado, cada nivel de confianza tiene su puntuación z correspondiente (que se puede encontrar utilizando una fórmula o una tabla ampliamente disponible, como se muestra a continuación). Tenga en cuenta que el uso de la puntuación z asume que la distribución de la muestra es normal, como se describe anteriormente en "Estadísticas para muestras aleatorias". Suponiendo que un experimento o encuesta se repita varias veces, el nivel de confianza es esencialmente el porcentaje de tiempo en el que el intervalo de resultados de la prueba repetida contiene resultados reales.

Intervalo de confianza

En estadística, un intervalo de confianza es un rango estimado de valores posibles para un parámetro de la población, por ejemplo, 40 ^ 2 o 40 ^ 5%. Tomando como ejemplo el nivel de confianza comúnmente utilizado del 95%, si se muestran varias veces la misma población y se realizan estimaciones de intervalos en cada caso, el parámetro de la población real se incluirá en el intervalo en aproximadamente el 95 por ciento de los casos. Tenga en cuenta que la probabilidad del 95% se refiere a la fiabilidad del proceso estimado, no a un intervalo de tiempo específico. Una vez que se calcula el intervalo, contendrá o no los parámetros de la población de interés. Algunos de los factores que afectan el ancho del intervalo de confianza incluyen el tamaño de la muestra, el nivel de confianza y la variabilidad dentro de la muestra.

Dependiendo de factores como si la desviación estándar es conocida o si la muestra es pequeña (n), hay diferentes fórmulas disponibles para calcular el intervalo de confianza.<30) are involved, among others. The calculator provided on this page calculates the confidence interval for a proportion and uses the following equations:

En estadística, una totalidad es un conjunto de eventos o elementos relacionados con un problema o experimento dado. Puede referirse a un conjunto de objetos existentes, sistemas o incluso un conjunto de objetos imaginarios. Sin embargo, más comúnmente, la población se usa para referirse a un grupo de personas, ya sea el número de empleados de una empresa, el número de personas en un determinado grupo de edad en una región geográfica o el número de estudiantes en una biblioteca universitaria en cualquier momento dado.

Es importante tener en cuenta que cuando se tiene en cuenta una población limitada, es necesario ajustar la ecuación, como se muestra anteriormente. esto (N-N) / (N-1) Los términos en la ecuación de la totalidad finita se llaman factores de corrección de la totalidad finita y son necesarios porque no se puede asumir que todos los individuos en la muestra son independientes. Por ejemplo, si 10 personas en la población del estudio estaban en una habitación con edades comprendidas entre 1 y 100 años, y una de ellas tenía 100 años, la siguiente persona probablemente sería más joven. El factor de corrección global limitado tiene en cuenta factores como estos. A continuación se muestra un ejemplo de cálculo de un intervalo de confianza para una población ilimitada.

Frases de ejemplo: Supongamos que la empresa Q tiene 120 empleados, de los cuales 85 beben café todos los días, y busque un intervalo de confianza del 99 por ciento para el porcentaje real de café que la empresa Q bebe todos los días.

Cálculo del tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra es un concepto estadístico que implica determinar el número de observaciones o repeticiones que deben incluirse en una muestra estadística (el número de repeticiones de las condiciones experimentales utilizadas para estimar la variabilidad del fenómeno). Este es un aspecto importante de cualquier investigación empírica que requiere inferencias sobre la totalidad basadas en muestras. Esencialmente, el tamaño de la muestra se utiliza para representar una fracción de la población seleccionada en cualquier encuesta o experimento dado. Para realizar este cálculo, establezca el margen de error, por &ε;O la distancia máxima requerida para que la estimación de la muestra se desvíe del valor real. Para hacer esto, utilice la fórmula del intervalo de confianza anterior, pero establezca el elemento a la derecha del símbolo para que sea igual al margen de error y resuelva la fórmula final para el tamaño de la muestra. El N. La fórmula para calcular el tamaño de la muestra se muestra a continuación.

Por ejemplo: determinar el tamaño de la muestra necesario para estimar el nivel de confianza del 95% y la proporción de personas que se consideran vegetarianos dentro del margen de error del 5% que compran en un supermercado en los Estados Unidos. Supongamos que la proporción de población es de 0,5 y que la población es ilimitada. Recuerda esto. El Z El nivel de confianza para el 95% es 1.96. Consulte la tabla proporcionada en la sección Confianza. El Z Una serie de puntos de confianza.

Por lo tanto, para los casos anteriores, se requiere un tamaño de muestra de al menos 385 personas. En el ejemplo anterior, algunos estudios estiman que alrededor del 6% de los estadounidenses se consideran vegetarianos, por lo que no es una hipótesis. Pinky por supuestoSe utilizará 0.06. Si se sabe que 40 de las 500 personas que entran a un supermercado un día son vegetarianos, Pinky por supuesto Entonces es 0.08.