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Universidad Autónoma Chapingo- Unidad Regional Universitaria de Zonas Áridas
Presenta: Al. Karla Verónica García Martínez
TAMAÑO DE MUESTRA
La preparación de un proyecto de
investigación es una tarea compleja, ya que
se han de tener en cuenta multitud de
aspectos para que el documento final
contemple todos los apartados que cualquier
estructura estándar considera y para que
todos los investigadores sepan con qué y
cómo deben proceder en todas las etapas de
ejecución del estudio planteado. Una vez
que el investigador decide cuál es la
pregunta de investigación y con ello a quién
y qué va a estudiar, debe entonces calcular el
número de individuos necesarios para su
estudio, un número que resulte suficiente
para responder a la pregunta planteada,
acorde al tipo de diseño de la investigación
y que evite costos, dificultades y una
estimación inadecuada del fenómeno
(Guerra y Carrillo, 2006).
Uno de los dilemas que se presenta cuando
se inicia la elaboración del Proyecto es
decidir sobre los individuos o elementos que
se incluirán en el estudio: qué características
tendrán «criterios de inclusión y exclusión»,
a cuántos pacientes se estudiará «tamaño de
la muestra» y cómo se elegirán para que
entren a formar parte del estudio «técnica de
muestreo». Estudiar a toda la población, que
sería la manera más exacta de conocer lo que
se pretende estudiar, es casi imposible en la
práctica. Entre los motivos que lo impiden se
encuentran la falta de tiempo, la escasez de
recursos humanos y económicos, la
dificultad para acceder a todos los sujetos,
etc., por lo que se estudia sólo a una parte de
ellos, para, posteriormente, generalizar o
inferir los resultados obtenidos a toda la
población (Fuentelsaz,2004).
Debemos concretar la idea de tamaño
suficiente, para una muestra representativa.
Tamaño suficiente para poder realizar con
sus estadísticos estimaciones de parámetros
desconocidos, con un determinado nivel de
confianza, y con un mínimo grado de
precisión previamente establecido.
Factores que intervienen:
Parámetro: son las medidas o datos que se
obtiene sobre la población.
Estadístico: los datos o medidas que se
obtienen sobre una muestra y por lo tanto
una estimación de los parámetros.
Error muestral: es la diferencia entre un
estadístico y su parámetro correspondiente.
Es una medida de la variabilidad de las
estimaciones de muestras repetidas en torno
al valor de la población, nos da una noción
clara de hasta dónde y con qué probabilidad
una estimación basada en una muestra se
aleja del valor que hubiera obtenido por
medio de un censo completo (Cuesta y
Herrero, s.f.).
Grado de homogeneidad de la población:
Si una población es muy homogénea en una
característica que es central en el estudio, se
necesitara un menor tamaño de muestra. Por
eso es necesario conocer o estimar el grado
de homogeneidad de la población en aquella
característica a la que se refiera la
estimación que vamos hacer.
Nivel de confianza: establece los márgenes
de las estimaciones que podemos hacer con
una muestra. Para un nivel de confianza más
alto implica condiciones más estrictas para
las estimaciones a un nivel de confianza mas
alto, necesitamos tamaños de muestra más
grandes (Navarro et al., 2003).
Fórmula para calcular tamaño de muestra
según Murray y Larry (2005).
Tamaño de muestra para una población
infinita o desconocida:
´
/
´
²
²
Donde:
n: tamaño muestral
N: tamaño de la población
S2: varianza muestral
2
: varianza poblacional
Se: error estándar
P: % de confiabilidad
Tamaño de muestra para una población
finita o conocida:
El método de muestreo utilizado para
estimar el tamaño de muestra depende del
tipo de investigación que desea realizarse y
por tanto, de la hipótesis y del diseño de
investigación que se haya definido para
desarrollar el estudio (Bernal, 2000).
Literatura citada:
Donde:
n: tamaño muestral
N: tamaño de la población
Z: valor correspondiente a la distribución de
gauss, Z=0.05 =1.96 y Z =0.01 =2.58,
ciertos niveles de confianza
p: prevalencia esperada del parámetro a
evaluar, en caso de desconocerse (p=0.5),
que hace mayor el tamaño muestral
q: 1-p (si p= 70 %, q= 30 %)
i: error que se prevé cometer si es del 10%,
i= 0.1
Calculo de tamaño de muestra para la
población finita cuando los datos son
cualitativos, es decir para análisis de
fenómenos sociales o cuando se utilizan
escalas nominales para verificar la ausencia
o presencia del fenómeno a estudiar:
Bernal, T.C.A.2000.Metodologia de la
investigación para administración y
economía. Editorial Nomos S.A.Colombia.
Cuesta, M. y Herrero, Fco., J.
(S.F).Introducción al muestreo. Universidad
de Oviedo .Dpto. Psicología. Recuperado el
18
de
noviembre
de
2015
en
http://mey.cl/apuntes/muestrasunab.pdf
Fuentelsaz, G.C.2004.Calculo de tamaño de
muestra. Matronas Profesión vol. 5(18): 513.
Navarro, C.J., Gómez, G.J., García, G.F.,
Pina, C.E.M., 2003.Matematicas. (1a
ed.).Editorial MAD, S.L.España.
Guerra,
M.A.
y
Carrillo,
M.M.G.2006.Conceptos básicos y premisas
para calcular el tamaño de muestra. Revista
Médica, Instituto Mexicano Seguro Social
44 (Supl 2): 67-69.
Murray S., Larry S. 2005. Estadística 4ta
edición. México, D.F. Mc Graw-Hill.