Calcular la talla óptima de la muestra




En el marco del muestreo con un método aleatorio, a mayor tamaño de la muestra, mayor precisión en el análisis. Lo que parece lógico. Pero tal relación no es proporcional: nuestro análisis no será 2 veces más preciso, si la muestra es 2 veces más grande.

Es importante comprender el hecho de que el tamaño de la muestra no está relacionado con el tamaño de la población estudiado (o muy poco).

La determinación del tamaño de la muestra es una etapa importante antes de empezar una encuesta o sondeo, es la ocasión de determinar el grado de precisión del análisis (muchas veces viene afectado por el presupuesto, etc.)

Existen dos métodos para calcular el tamaño de la muestra:

  • A partir de una proporción podemos calcular el tamaño de la muestra a partir de la siguiente fórmula:

    calculer la taille d'un échantillon

    n = talla de la muestra.
    t = nivel de confianza deducido a partir de la tasa de confianza (tradicionalmente 1,96 para una tasa de confianza del 95%) ley normal centrada reducida.
    p = proporción aproximada de la población que presenta la característica estudiada en el estudio. Cuando esta proporción se ignora, se puede realizar un pre-estudio o sino p = 0,5.
    e = margen de error (tradicionalmente fijado en el 5%).

  • A partir de una media necesitamos una primera estimación de la desviación estándar para poder ajustar la muestra en función de la precisión de los resultados obtenidos y del nivel de análisis esperado :

    calculer la taille d'un échantillon à partir de l'écart type

    n = talla de la muestra esperada.
    t = nivel de confianza deducido de la tasa de confianza (tradicionalmente 1,96 para una tasa de confianza del 95%) ley normal centrada reducida.
    = desviación estándar de la media del criterio analizado.
    e = margen de error.