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- ¿Cómo se trata con un pequeño tamaño de muestra??
- ¿Qué sucede si el tamaño de su muestra es demasiado pequeño??
- Qué prueba estadística se usa para un tamaño de muestra pequeño?
- ¿Cómo justificas un tamaño de muestra más pequeño??
¿Cómo se trata con un pequeño tamaño de muestra??
La estrategia más obvia es simplemente probar más de su población. Mantenga su encuesta abierta, comuníquese con más participantes potenciales o considere ampliar la población.
¿Qué sucede si el tamaño de su muestra es demasiado 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.
Qué prueba estadística se usa para un tamaño de muestra pequeño?
Una prueba t es necesaria para muestras pequeñas porque sus distribuciones no son normales. Si la muestra es grande (n>= 30) entonces la teoría estadística dice que la media de la muestra se distribuye normalmente y se puede usar una prueba z para una sola media. Este es el resultado de un famoso teorema estadístico, el teorema del límite central.
¿Cómo justificas un tamaño de muestra más pequeño??
El único aspecto que un investigador necesita para justificar para una justificación del tamaño de la muestra basada en la precisión es el ancho deseado del intervalo de confianza con respecto a su objetivo inferencial y su suposición sobre la desviación estándar de la población de la medida.
