Determinación del Tamaño de la Muestra y Estimación de Parámetros
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Factores que Influyen en el Tamaño de la Muestra
El tamaño de la muestra depende de varios factores clave:
- El nivel de confianza deseado.
- El margen de error aceptable.
- La variabilidad de la población.
- Si la población es finita, se utiliza el factor de corrección finita.
Distribución Normal
Una distribución normal se caracteriza por su simetría, donde la media, la mediana y la moda son iguales.
Intervalo de Confianza
El intervalo de confianza es el rango de valores dentro del cual se espera encontrar el verdadero valor del parámetro poblacional con un cierto nivel de confianza. La probabilidad de que este intervalo contenga el verdadero valor de la variable es el nivel de confianza.
El tamaño del intervalo de confianza depende de:
- El nivel de confianza deseado.
- El error estándar.
Selección de la Muestra
La selección de la muestra consiste en elegir los elementos de la población que formarán parte del estudio. La muestra deberá ser mayor cuanto mayor sea el coste económico.
Error Estándar
El error estándar o muestral es la desviación estándar de la distribución muestral de un estadístico. Se comete al trabajar con muestras.
Estimadores y Parámetros
Los estimadores son valores calculados a partir de la muestra que se utilizan para estimar los parámetros de la población. Los parámetros son las características de la población que se desean conocer. Los estimadores que describen atributos y características de la población son parámetros. Los estimadores se utilizan para estimar los parámetros y estadísticas de la población y de la muestra.
Factor de Corrección Finita
El factor de corrección finita se utiliza cuando se trabaja con poblaciones finitas para ajustar el tamaño de la muestra.
Extrapolación de Resultados
Para extrapolar resultados en una investigación comercial, se deben considerar tanto el nivel de confianza como el margen de error.
Nivel de Significación
El porcentaje que queda fuera del nivel de confianza se denomina nivel de significación.