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- ¿Cuál es la implicación del tamaño de muestra más pequeño??
- ¿Cómo se describe un pequeño tamaño de muestra??
- ¿Cómo influye el tamaño de su muestra en sus conclusiones??
- ¿Cuál es el efecto del pequeño tamaño de la muestra en los parámetros estadísticos??
¿Cuál es la implicación del tamaño de muestra más pequeño??
Una muestra demasiado pequeña puede evitar que los hallazgos se extrapolen, mientras que una muestra demasiado grande puede amplificar la detección de diferencias, enfatizando las diferencias estadísticas que no son clínicamente relevantes.
¿Cómo se describe un pequeño tamaño de muestra??
Aunque el "pequeño" de un investigador es grande, cuando me refiero a tamaños de muestra pequeños me refiero a estudios que típicamente tienen entre 5 y 30 usuarios en total, un tamaño muy común en los estudios de usabilidad.
¿Cómo influye el tamaño de su muestra en sus conclusiones??
El tamaño de la muestra se refiere al número de participantes u observaciones incluidas en un estudio. Este número generalmente está representado por N. El tamaño de una muestra influye en dos propiedades estadísticas: 1) la precisión de nuestras estimaciones y 2) el poder del estudio para sacar conclusiones.
¿Cuál es el efecto del pequeño tamaño de la muestra en los parámetros estadísticos??
Una muestra más pequeña dará un resultado que puede no ser suficiente para detectar una diferencia entre los grupos y el estudio puede resultar falsamente negativo que conduzca a un error de tipo II.
