Cómo calcular el tamaño de muestra necesario para el error estándar

El análisis estadístico de los datos produce una desviación estándar calculada que se llama un error estándar cuando se calcula a partir de una muestra . Los errores estándar de las muestras con metodologías similares se pueden comparar. Es importante que se toman las mediciones de muestras suficientes del error estándar para proporcionar resultados estadísticamente válidos . El tamaño de muestra de estos errores estándar depende del nivel de confianza estadística necesaria . Utilice la guía, cuanto mayor sea el nivel de confianza , cuanto mayor sea el tamaño de la muestra necesaria para orientar sus cálculos. Calcular el error estándar requiere la recopilación de datos que hace que este procedimiento difícil y costoso , y cualquier tamaño de la muestra utilizada probablemente será small.Things que necesitará
Calculadora o software como Excel con "cuadrado" y " raíz cuadrada " capacidades
guía de referencia que contengan " valores z " y "t- valores"

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Calcular la desviación estándar de los datos variables de la muestra; ya que esta es una muestra , no toda la población, esto se llama el error estándar. Esta es una estimación de la desviación estándar de la población total de los datos.
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Determinar el nivel de confianza necesario para un resultado estadísticamente válido. Mientras que cualquier nivel de confianza puede ser utilizado , 95 % o mayor es comúnmente elegidos . Esta será representado ( 1 - nivel de confianza) /2 para reflejar la columna apropiada de la "mesa de Z" y el hecho de que los valores mayor y menor que el error estándar obtenido en la Etapa 1 son aceptables dentro del nivel de confianza. Esto se representa como " Zα . " Por ejemplo, un nivel de confianza del 96 % resulta en un valor Z de 2.054 .
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Especifique un margen de error es necesario. Esto se especifica en la misma unidad de medida como el error estándar. Por ejemplo, el error estándar calculado es de 0.068 , y el margen de error tiene que ser 0.005 .
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Aplicar la fórmula n = ( ZαSE /MOE ) al cuadrado .