Tamaño De La Muestra

EL TAMAÑO DE LA MUESTRA

Cuando se hace una muestra probabilística (recordemos que estamos bajo el enfoque cuantitativo), uno debe preguntarse: dado que una población es de N, ¿Cuál es el menor numero de unidades muestrales (personas, organizaciones, capítulos de telenoveslas, etc.) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un error estándar menor de .01?.

La respuesta a esta prregfunat busca encontrar la probabilidad de ocurrencia de ȳ y que mi estimado ȳ se acerque a Ȳ, el valor real de la población. Si establecemos el error estándar y fijamos .01, sugerimos que esta fluctuación promedio de nuestro estimado ȳ con respecto a los valores reales de la población Ȳ no sea >.01, es decir, que de 100 casos, 99 veces mi predicción sea correcta y que el valor de ȳ se situe en un intervalo de confianza que comprenda el valor de ȳ.

Resumiendo, para una determinada varianza (V) de y , ¿Qué tan grande debe ser mi muestra? Ello se determina en dos pasos:

n´=s^2/V^2 = Tamaño provisional de la muestra*= (varianza de la muestra)/(varianza de población)

n=(n´)/(1+n´/N)

N= al tamaño de la población de 1176 empresas

ȳ= valor promedio de un a variable=1, un director general por empresa

se= error estándar=.015, detreminado por nosotros

V2= varianza de la población. Su definición (Se) : cuadrado del error estándar

s2= varianza de la muestra expresada como la probabilidad de ocurrencia de ȳ

n´ = al tamaño de la muestra sin ajustar

n= tamaño de la muestra

sustituyendo, tenemos que:

n´=s^2/V^2

s2= p(1-p)=.9(1-.9)=.09

V=(.015)2=.000225

n´=(.09 )/(.000225 )=400

n=(n´)/(1+n´/N)=400/(1+400/1176)=

Es decir npara nuestra investigación necesitaremos una muestra de 298 directores generlaes.

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