¿Cómo mejorar la precisión del muestreo
A mejorar la precisión de cualquier cosa que observa desde su muestra de sujetos por tener una muestra más grande. los teorema del límite central (O CLT, uno de los fundamentos de la teoría de probabilidad) se describe cómo se comportan al azar fluctuaciones cuando se añaden un montón de variables aleatorias (o promedio) juntos. Entre muchas otras cosas, la CLT describe cómo la precisión de una muestra estadística depende del tamaño de la muestra.
La precisión de cualquier aumento de la estadística de la muestra (es decir, el SE disminuye) en proporción a la raíz cuadrada del tamaño de muestra. Por lo tanto, si se prueba A tiene cuatro veces el número de sujetos como la prueba B, a continuación, los resultados de prueba Una serán dos veces más preciso (es decir, tener la mitad de la SE de) los resultados de la prueba B, debido a que la raíz cuadrada de cuatro es dos.
También puede obtener una mejor precisión (y SES más pequeños) mediante la creación de su experimento de una manera que reduce la variabilidad aleatoria en la población. Por ejemplo, si se desea comparar un producto para bajar de peso con un placebo, usted debe tratar de tener los dos grupos de tratamiento en el periodo de prueba como igualmente equilibradas como sea posible con respecto a todas las características tema que puede influir en la pérdida de peso es concebible.
Los gemelos idénticos (aunque hacen difíciles de encontrar) sujetos ideales para los ensayos clínicos porque están tan estrechamente emparejados de muchas maneras. Como alternativa, puede hacer que sus criterios de inclusión más estrictos. Por ejemplo, puede restringir los grupos de estudio para los machos sólo dentro de una edad, altura y rango de peso estrecha e imponer otros criterios que eliminan otras fuentes de tema-entre la variabilidad (por ejemplo, antecedentes de tabaquismo, hipertensión, trastornos nerviosos, etc. ).
Pero a pesar de la reducción de los criterios de inclusión hace que su estudio muestra más homogénea y elimina más fuentes de fluctuaciones aleatorias, sino que también tiene algunos inconvenientes importantes:
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Esto hace que la búsqueda de temas adecuados más difícil.
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Sus inferencias (conclusiones) de este estudio sólo pueden ahora ser aplicados a la población más estrecho (que corresponden a los criterios de inclusión más estrictos).
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