La determinación del tamaño de muestra necesario
Video: Determinación del tamaño de la muestra
Las preguntas de la práctica aquí que ayudan en la determinación de los tamaños de muestra apropiados necesarios para lograr un cierto margen de error. Averiguar el tamaño de muestra necesario en los siguientes problemas.
Ejemplos de preguntas
Un médico quiere estimar el índice de masa corporal promedio (índice de masa corporal, una medida que combina información sobre la altura y el peso) de sus pacientes adultos.
Ella decide extraer una muestra de historias clínicas y recuperar esta información de ellos. Ella quiere una estimación con un margen de error de 1,5 unidades de IMC, con una confianza del 95%, y cree que la desviación estándar de la población nacional de adultos IMC de 4,5 también se aplica a sus pacientes. Ella sabe que el IMC es una distribución aproximadamente normal para los adultos. ¿Qué tan grande una muestra necesita ella para dibujar?
Responder: El tamaño de la muestra debe ser al menos 35 para producir un margen de error de más / menos 1,5 unidades de BMI.
La fórmula para calcular el tamaño de muestra necesario para un intervalo de confianza para una media de la muestra es
dónde norte se requiere que el tamaño de la muestra, z * es el valor de la tabla para el nivel de confianza escogido,
es la desviación estándar de la población, y MOE es el margen de error. Para este ejemplo, z * es 1,96,
es 1,6, y el MOE es 1,5.
Muestras tamaños siempre se redondean al entero más próximo, por lo que el tamaño de la muestra debe ser al menos 35.
Un médico quiere estimar la altura de los niños de 6 años de edad en su comunidad, utilizando una muestra aleatoria extraída de los registros administrativos.
Ella quiere una estimación con un margen de error de 0,5 pulgadas, con una confianza del 95%, y cree que la desviación estándar de la población de 1,8 pulgadas se aplica a su población. También sabe que la altura es una distribución aproximadamente normal para esta población. ¿Qué tan grande una muestra necesita ella para dibujar?
Responder: El tamaño de la muestra debe ser al menos 50 para producir un margen de error de más / menos 0,5 pulgadas.
La fórmula para calcular el tamaño de muestra para estimar una media, cuando se conoce la desviación estándar, es
dónde norte se requiere que el tamaño de la muestra, z * es el valor de la tabla para el nivel de confianza escogido,
es la desviación estándar de la población, y MOE es el margen de error. Para este ejemplo, z * es 1,96,
es 1,6, y el MOE es 0,5.
Ella necesita una muestra de al menos 50 para lograr la precisión deseada.
Se desea estimar la altura media de los varones de 10 años de edad en su comunidad.
La desviación estándar de la población es de 3 pulgadas. ¿Qué tamaño de muestra se necesita para un margen de error de no más de más / menos 1 pulgada y un nivel de confianza del 95% cuando se construye un intervalo de confianza para la altura media de todos los niños de 10 años de edad?
Responder: El tamaño de la muestra debe ser al menos 35 para producir un margen de error de más / menos 1 pulgada.
La fórmula para encontrar el tamaño de muestra requerido basado en un margen deseado de error es
En este caso, el Ministerio de Educación es el margen de error, z* es el z* -valor que corresponde a su nivel de confianza deseado, y
es la desviación estándar de la población. Si
es desconocida, se puede hacer un pequeño estudio piloto para encontrar la desviación estándar de la muestra (incluyendo la realización de un ajuste conservador a la desviación estándar de la muestra para estar seguro).
Sustituye los valores conocidos en la fórmula:
Siempre redondear la respuesta al número entero más cercano para asegurarse que el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande como para dar el margen de error es necesario. Asi que norte mayor o igual a 35. Esto significa que se necesitan al menos 35 niños en su muestra para obtener un margen de error de no más de 1 pulgada de altura media.
Tenga en cuenta que un tamaño de muestra de 35 le dará el margen de error quieren de un tamaño de muestra mayor le dará un margen aún menor de error.
Video: ejemplo 1.flv
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