Si bien a menudo es imposible muestrear una población completa de organismos, puede presentar argumentos científicos válidos sobre una población al muestrear un subconjunto. Para que tus argumentos sean válidos, debes muestrear suficientes organismos para que las estadísticas funcionen. un poco de pensamiento crítico sobre las preguntas que está haciendo y las respuestas que espera obtener puede ayudarlo a guiarlo en la selección de una cantidad adecuada de muestras.
tamaño estimado de la población
la definición de su población le ayudará a estimar el tamaño de la población. por ejemplo, si estás estudiando una sola bandada de patos, entonces tu población consistirá de todos los patos en esa bandada. sin embargo, si está estudiando a todos los patos en un lago en particular, entonces el tamaño de su población debería reflejar a todos los patos en todos los rebaños en el lago. los tamaños de la población de los organismos silvestres son a menudo desconocidos y, a veces, desconocidos, por lo que es aceptable aventurar una estimación acertada sobre el tamaño de la población total. Si la población es grande, entonces este número no tendrá una fuerte influencia en el cálculo estadístico del tamaño de muestra necesario.
margen de error
La cantidad de error que está dispuesto a aceptar en sus cálculos se denomina margen de error. Matemáticamente, el margen de error es igual a una desviación estándar por encima y por debajo de su media muestral. la desviación estándar es la medida de cuán dispersos están sus números alrededor de la media de su muestra. digamos que estás midiendo la envergadura de tu población de patos desde arriba y encuentras una envergadura media de 24 pulgadas. para calcular la desviación estándar necesitará determinar cuán diferente es cada medición de la media, cuadrar cada una de esas diferencias, sumarlas, dividir por el número de muestras y luego tomar la raíz cuadrada del resultado. si su desviación estándar es 6 y elige aceptar un margen de error del 5 por ciento,
intervalo de confianza
un intervalo de confianza es exactamente lo que suena: cuánta confianza tiene en su resultado. este es otro valor que usted determina con anticipación y, a su vez, ayudará a determinar qué tan rigurosamente necesitará muestrear a su población. el intervalo de confianza le indica qué parte de la población es probable que caiga dentro de su margen de error. Los investigadores suelen elegir intervalos de confianza de 90, 95 o 99 por ciento. Si aplica un intervalo de confianza del 95 por ciento, puede estar seguro de que el 95 por ciento del tiempo entre el 85 y el 95 por ciento de las envergaduras de los patos que mida será de 24 pulgadas. su intervalo de confianza corresponde a una puntuación z, que puede consultar en tablas estadísticas. la puntuación z para nuestro intervalo de confianza del 95 por ciento es igual a 1.96.
la formula
cuando no tenemos una estimación de la población total que podemos usar para calcular la desviación estándar , asumimos que es igual a 0.5, porque eso nos dará un tamaño de muestra conservador para asegurarnos de que estamos muestreando una parte representativa del población; llama a esta variable p. con un margen de error del 5 por ciento (me) y una puntuación z (z) de 1.96, nuestra fórmula para el tamaño de la muestra se traduce de: tamaño de la muestra = (z ^ 2 * (p_ (1-p))) / me ^ 2 a tamaño de muestra = (1.96 ^ 2 * (0.5 (1-0.5))) / 0.05 ^ 2. Trabajando con la ecuación, nos movemos a (3.8416_0.25) /0.0025 = 0.9604 / .0025 = 384.16. ya que no está seguro del tamaño de su población de patos, debe medir las envergaduras de 385 patos para estar 95 por ciento seguro de que el 95 por ciento de sus individuos tendrá una envergadura de 24 pulgadas.