Inferencia estadística · Lección 8 de 11
Tamaño de muestra
Calcular a cuánta gente hay que preguntar.
Antes de empezar, una de repaso
Recordar algo cuesta más que releerlo, y por eso funciona mejor. Esta pregunta es de una lección anterior.
Despejar n del margen
Si el margen es el valor crítico por el error estándar, despejando el tamaño se obtiene cuánta muestra hace falta para una precisión dada.
Cuando no se tiene una estimación previa se usa la proporción del 50 %, que es el caso más desfavorable y por tanto el más seguro.
El tamaño de la población casi no importa
Es el resultado que más sorprende: para poblaciones grandes, la fórmula no depende de cuánta gente hay. Preguntar a 1.000 personas da la misma precisión en una ciudad de cien mil que en un país de cincuenta millones.
La analogía clásica: para saber si la sopa está salada no hace falta probar más cuchara porque la olla sea más grande, siempre que esté bien removida.
Lo que sí importa es que esté bien removida
La condición es que la muestra sea aleatoria y representativa. Una muestra enorme pero sesgada es peor que una pequeña bien tomada.
El caso célebre es la encuesta del Literary Digest de 1936: dos millones y medio de respuestas, y falló la elección estrepitosamente porque su lista estaba sesgada hacia gente con teléfono y coche.
Practica
Cada ejercicio se genera con números nuevos y lo corrige el mismo motor que mueve las calculadoras del sitio. La lección se da por dominada al acertar 4 de los últimos 5.
¿Quieres comprobar tus propios números? Esta calculadora resuelve lo mismo paso a paso: Tamaño de muestra.