Cómo determinar los tamaños de muestra representativa

Uno de los aspectos más importantes de cualquier estudio es determinar el tamaño apropiado de la muestra , que es el número de individuos en una población a estudiar. Un tamaño de la muestra que es demasiado pequeño puede causar todos los datos que son irrelevantes; mientras estudiaba un enorme tamaño de la muestra puede llegar a ser un costo prohibitivo . Encontrar un apropiado, el representante tamaño de la muestra puede ser complicado. Estos son algunos pasos que le ayudarán a encontrar el tamaño de muestra adecuado para sus study.Things que necesitará
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Investigación la población del estudio . Si la población que se desea estudiar es pequeño, entonces usted puede ser capaz de completar un censo de todas las personas dentro de su grupo objetivo. Si la población que se estudiará es mucho más grande, entonces el muestreo de la población es más eficiente.
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Decidir sobre el método y el diseño del estudio . El diseño y el método de estudio de las necesidades para adaptarse a su presupuesto. Un par de preguntas que usted debe responder antes de comenzar el análisis son: ¿Cómo se va a extraer los datos de la población de la muestra ? Si usted va a encuestar a los participantes con un cuestionario , ¿cómo se va a distribuir este cuestionario ? Por ejemplo , la colocación de una encuesta en Internet es mucho menos costoso que el correo o de votación por separado de todos los individuos.
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Determinar el nivel de precisión del estudio. En términos generales, cuanto más las personas que participan , más precisos serán los resultados. El nivel de precisión es lo cerca que los datos de la muestra es la población total. La diferencia entre el tamaño de la muestra y la población total se conoce como error de muestreo . Esta métrica se expresa habitualmente en términos de un porcentaje . Por ejemplo , si estudio muestra que el 70 por ciento de una población utiliza un producto y la tasa de precisión es más o menos el 5 por ciento , entonces es seguro concluir que entre el 65 y el 75 por ciento de la población utiliza ese producto . Estimar un nivel de precisión .
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Identificar el nivel de confianza. El nivel de confianza es la medida de qué tan probable es que su tamaño de la muestra es igual a la población real . Por ejemplo, un nivel de confianza del 95 por ciento significaría que si se encuestó a ningún 100 miembros de la población total, el 95 por ciento estaría dentro del rango de precisión identificado antes. Una buena estimación para el nivel de confianza es de entre 90 y 98 por ciento.
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estimar la variabilidad. La variabilidad de un estudio mide la distribución de los atributos en la población dada . En otras palabras , si la población es heterogénea , entonces se requiere un tamaño de muestra más grande que caen dentro del nivel de precisión . Si una población es muy similar , a continuación, un tamaño de muestra más pequeño puede funcionar . Estimar el tamaño de la característica más pequeña que desea medir para determinar la variabilidad. Por ejemplo, si usted estima que el 15 por ciento de la población utiliza un producto específico y el 85 por ciento no lo hace, entonces la variabilidad sería de 0,15 o 15 por ciento.
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Calcule su tasa de respuesta. Para estimar su tasa de respuesta , considere el método de su estudio y la población. La más fácil es para que la gente responda a la encuesta , mayor será su tasa de respuesta será. Además, más contactos con las distintas poblaciones también aumentará su tasa de respuesta. El tamaño de la muestra de base es la cantidad mínima de respuestas necesarias para su estudio. Debido a que no todos van a participar, el tamaño de la muestra se puede aumentar para cubrir cualquier persona que opte por no participar .
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Calcula tu tamaño de la muestra representativa. Debido a que existen numerosas fórmulas para calcular el tamaño de la muestra, y las fórmulas pueden variar en función del tipo de encuesta , echa un vistazo a las calculadoras de tamaño de la muestra en línea para determinar el tamaño de la muestra . Cada una de las estimaciones anteriores se utilizan en la mayoría de las calculadoras.