A pesar de estos retos, los científicos medioambientales deben esforzarse por conseguir el mejor tamaño de muestra posible para garantizar que los resultados de sus investigaciones sean lo más sólidos y fiables posible. Esto es especialmente importante cuando se abordan cuestiones medioambientales acuciantes, como el cambio climático, la contaminación y la deforestación, ya que las conclusiones de estos estudios pueden tener implicaciones significativas para el futuro de nuestro planeta y de todos sus habitantes.
¿Qué significa tamaño de la muestra?
En un estudio de investigación, el tamaño de la muestrase refiere al número de participantes u observaciones incluidos en el estudio. Esos participantes u observaciones se recogen de la población que el estudio pretende caracterizar o investigar.
El tamaño de la muestra es importante porque determina la potencia y la precisión del estudio, que pueden afectar a la capacidad de detectar diferencias o correlaciones significativas. Un tamaño de muestra mayor suele proporcionar resultados más fiables, pero también puede aumentar el coste y la complejidad del estudio. El tamaño de la muestra debe determinarse en función de la pregunta de investigación, la población estudiada y los recursos disponibles para el estudio.
¿Por qué es importante el tamaño de la muestra?
Es importante asegurarse de que tu estudio tiene un tamaño de muestra adecuado. De lo contrario, podrían producirse una serie de problemas.
Si el tamaño de tu muestra es demasiado pequeño...
- No será representativa de la población objetivo.
- Puede que no sea posible detectar diferencias entre los grupos de estudio, o que las diferencias observadas no tengan suficiente potencia para considerarse significativas.
- La investigación puede considerarse una pérdida de tiempo, dinero o recursos.
Si el tamaño de la muestra es demasiado grande...
- Podría dar lugar a problemas éticos.
- Puede emplear más tiempo, dinero y recursos de los necesarios.
- Las pruebas estadísticas pueden verse afectadas.
Siel tamaño de la muestra es demasiado grande, podría ser poco ético, ya que se expondría a más participantes de los necesarios a riesgos potenciales. Por ejemplo, al probar un nuevo medicamento, exponer a más personas de las estadísticamente necesarias para conocer los posibles efectos secundarios no sería ético.
Si el tamaño de tu muestra es demasiado grande, ¡podrías encontrarte haciendo más trabajo del necesario!
¿Cómo se calcula el tamaño de la muestra?
En realidad, el tamaño de la muestra se describe como una estimación que nos indica el número mínimo de puntos de datos necesarios para obtener resultados estadísticamente significativos.
Obtener valores precisos del tamaño de la muestra suele ser muy difícil. Por lo tanto, suele ser todo un reto proporcionar un valor razonablemente exacto del tamaño del efecto. Los valores exactos de estos tamaños del efecto no suelen conocerse y sólo pueden deducirse del estudio una vez finalizado el análisis. Por lo tanto, suelen esperarse discrepancias de los tamaños del efecto, y los investigadores suelen sobrestimarlos o subestimarlos.
¿Qué afecta al tamaño de la muestra?
Al calcular el tamaño de la muestra de un estudio, debemos tener en cuenta los tres criterios que afectarán al tamaño de la muestra: el nivel de precisión, el nivel de confianza y el grado de variabilidad.
Nivel de precisión
El nivel de precisión (a veces denominado error de muestreo) es el intervalo en el que se estima el valor real de una población. Suele expresarse mediante puntos porcentuales.
Un ecologista investigó 100 campos de juego de colegios de todo el Reino Unido. Descubrieron que el 65% de los campos de juego contienen margaritas, con un nivel de precisión de ±4%. Esto significa que el ecólogo puede concluir que entre el 61% y el 69% de los campos de juego escolares contienen margaritas:
65 - 4 = 61 y 65 + 4 = 69
Nivel de confianza
El nivel de confianza de un estudio es la probabilidad de que el valor de un parámetro se sitúe dentro de un intervalo especificado de valores, normalmente expresado en porcentajes. En términos más sencillos, cuanto mayor sea tu nivel de confianza, más probable es que tus resultados sean exactos.
El ecólogo utilizó un nivel de confianza del 95%, que es típico en ciencia. Esto significa que hay un 95% de posibilidades de que, si se repitiera la investigación, obtuvieran el mismo resultado.
Laprecisión es lo cerca que está una medida del valor real.
Se pidió a tres niños que contaran el número de árboles de un parque. Todos dieron respuestas diferentes.
Niño 1: 45 árboles
Niño 2: 37 árboles
Niño 3: 49 árboles
Había 38 árboles en el parque. ¿Qué niño acertó más?
El niño 2, ¡por supuesto!
Grado de variabilidad
El grado de variabilidad es lo diferente que es la población estudiada dentro de sí misma. Cuanto más heterogénea (más variada) sea una población, mayor deberá ser el tamaño de la muestra para obtener un determinado nivel de precisión. Si la población es más homogénea (menos variada), el tamaño de la muestra no necesita ser tan grande.
Laprecisión es la consistencia de los resultados cuando se repiten las mediciones.
Se recogieron dos grupos de seis ratones de cosecha y se midió su peso.
Los pesos del Grupo 1: 4,5 g, 4,2 g, 4,3 g, 4,4 g, 4,3 g, 4,4 g
Los pesos del Grupo 2: 6,1 g, 4,2 g, 4,8 g, 3,9 g, 4,4 g, 5,2 g
¿Qué grupo obtuvo resultados más precisos?
El Grupo 1 tiene resultados más precisos porque los pesos de los distintos ratones no están tan alejados entre sí como en el Grupo 2.
Determinación del tamaño de la muestra
Hay algunos métodos diferentes que pueden utilizarse para calcular un tamaño de muestra adecuado para una población, como el análisis de potencia, los estudios piloto y el uso de datos existentes.
Utilizar el análisis de potencia para estimar el tamaño de la muestra
El análisis de potencia es un método estadístico utilizado para estimar el tamaño de la muestra necesario para detectar una diferencia o relación significativa entre variables en un estudio de investigación. El análisis de potencia tiene en cuenta varios factores, como el nivel de significación, el tamaño del efecto y la potencia deseada del estudio.
Para utilizar el análisis de potencia para estimar el tamaño de la muestra, se pueden seguir los siguientes pasos:
- Definir la pregunta de investigación y las hipótesis nula y alternativa.
- Determina el nivel de significación (alfa) y la potencia deseada (beta) para el estudio. Una elección común para alfa es 0,05 y beta es 0,20, son valores arbitrarios que pueden ajustarse a necesidades específicas.
- Estima el tamaño del efecto, que es una medida de la diferencia entre las medias o proporciones de los grupos que se comparan.
- Utiliza una calculadora o un programa informático de análisis de potencia para calcular el tamaño de la muestra necesario para detectar el nivel deseado de significación y potencia.
- Revisa los resultados y ajusta el tamaño de la muestra u otros parámetros si es necesario.
Es importante tener en cuenta que el tamaño de la muestra determinado por el análisis de potencia es sólo una estimación, y que deben tenerse en cuenta otros factores, como el coste del estudio, la viabilidad del reclutamiento de participantes y los recursos disponibles, a la hora de finalizar el tamaño de la muestra.
Uso de estudios piloto para determinar el tamaño de la muestra
Un estudio piloto es una versión más pequeña del estudio principal. Los estudios piloto se utilizan para identificar y comprender los problemas que puedan surgir con la población que se estudia o los métodos experimentales que se utilizarán durante el estudio principal. También puede dar una pista sobre cuántos individuos u observaciones serán necesarios para contrarrestar los problemas detectados.
Con los datos de los estudios piloto, los investigadores pueden calcular el tamaño de la muestra necesaria para el estudio principal mediante fórmulas estadísticas. Aunque el tamaño del estudio piloto será menor que el del estudio principal, debe ser lo bastante grande como para dar una buena estimación de los retos del estudio principal.
Utilizar los datos existentes para determinar el tamaño de la muestra
Hay muchos estudios de investigación que ya se han realizado y que se pueden consultar en Internet o en revistas científicas y de investigación. En los artículos de investigación deben tenerse en cuenta todos los pasos y variables, lo que puede ayudar a otros investigadores a la hora de definir el tamaño de su muestra para estudios similares.
Utilizar un censo para poblaciones pequeñas
Este enfoque es el más adecuado para poblaciones de menos de 200 individuos, de modo que se pueda tomar una muestra de cada individuo. Así se eliminan los errores de muestreo y se obtienen datos sobre cada individuo. Sin embargo, es necesario muestrear prácticamente a todos los miembros de la población para garantizar un alto nivel de precisión.
Utilizar tamaños de muestra de estudios similares
Este enfoque corre el riesgo de repetir los errores cometidos en estudios anteriores, pero la revisión de múltiples informes puede ayudarte a averiguar cuál es el tamaño de muestra adecuado.
Utilizar tablas publicadas
Las tablas publicadas presentan tamaños de muestra adecuados en función del tamaño global de la población. Para que estas tablas sean adecuadas, los datos deben estar distribuidos normalmente.
Fig. 2. Tabla con tamaños de población y los sujetos necesarios para un nivel de confianza del 95% o 99%, y un margen de error del 3%, 5% o 10%. Fuente: SAGE Books.
Una distribución normal tiene:
- La misma mediana, media y moda.
- Una línea de simetría alrededor del centro.
- El 50% de los valores son menores que la media y el 50% son mayores que la media.
¿Cuál es la fórmula para determinar el tamaño de la muestra?
A veces, la precisión, la confianza y la variabilidad pueden diferir dentro de tu población. Si éste es el caso, las f órmulas son la mejor manera de determinar el tamaño de la muestra. Estas fórmulas son bastante complejas, pero si las sigues paso a paso podrás aplicarlas para ayudarte en tu investigación y comprensión.
La fórmula habitual para determinar el tamaño de la muestra para una muestra aleatoria simple es
n = \frac{z^{2} \veces p veces (1-p)} {E^{2}}
donde
- n = tamaño de la muestra
- z = la desviación normal estándar (por ejemplo, 1,96 para un nivel de confianza del 95%)
- p = la proporción de individuos de la población con la característica de interés
- E = el margen de error (es decir, la diferencia máxima aceptable entre la estimación de la muestra y el verdadero valor de la población)
Z, las puntuaciones Z, son números normalizados que indican a cuántas unidades de la media de la población se encuentra tu valor. Para saber más sobre la estadística que hay detrás de las puntuaciones Z, puedes consultar nuestro artículo Distribución normal estándar.
Es importante tener en cuenta que estas fórmulas son sólo aproximaciones y que puede ser necesario ajustar el tamaño real de la muestra en función de los detalles específicos del estudio y de la población estudiada. Además, estas fórmulas son para el muestreo aleatorio simple. Si realizas cualquier otro tipo de muestreo, como el estratificado, por conglomerados, sistemático o polietápico, las fórmulas cambiarán en consecuencia.
Ejemplos de cálculo del tamaño de la muestra
Pongamos esto en práctica para que determinar el tamaño de una muestra sea más fácil de entender.
Molly trabaja para un fabricante de té. Su jefe le ha pedido que elabore una encuesta sobre los hábitos de consumo de té de los habitantes del Reino Unido. Molly tiene un mes para completar este proyecto. El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para representar a la población, pero no tanto como para que se quede sin tiempo para completar el proyecto. ¿Qué factores debe tener en cuenta para calcular el tamaño de la muestra?
- Grado de variabilidad: en el Reino Unido vive mucha gente, con distintos orígenes, trabajos y niveles de ingresos. La población es muy heterogénea. En consecuencia, Molly necesita utilizar una muestra de gran tamaño.
- Censo: en el Reino Unido viven millones de personas, por lo que Molly no podría utilizar un censo.
- Estudios similares: Molly podría fijarse en estudios similares para calcular a cuántas personas necesita enviar la encuesta.
- Tablas publicadas: Molly podría consultar tablas publicadas para calcular a cuántas personas debe enviar la encuesta.
- Utilizar una fórmula: Molly podría utilizar una fórmula en función del nivel de precisión, el nivel de confianza y el grado de variabilidad que quiera que tenga la encuesta.
Espero que este artículo te haya explicado la importancia del tamaño de la muestra. Recuerda que hay muchos factores diferentes que afectan al tamaño de la muestra, como la variabilidad y el tamaño de la población.
Tamaño de la muestra - Puntos clave
- El tamaño de la muestra es el número de participantes u observaciones en un estudio. Al planificar un experimento, es importante asegurarse de que el tamaño de la muestra no es demasiado grande ni demasiado pequeño.
- Los criterios que afectan al tamaño de la muestra son el nivel de precisión, el nivel de confianza y el grado de variabilidad.
- Hay varias formas de determinar el tamaño de la muestra. Estos métodos incluyen el uso de censos, el uso de tamaños de muestra de estudios similares, la referencia a tablas publicadas o el uso de fórmulas.
- La fórmula habitual para determinar el tamaño de la muestra para una muestra aleatoria simple es: n = \frac{z^{2} \veces p veces (1-p)} {E^{2}}
1. Anne Marie Helmenstine, ¿Cuál es la diferencia entre exactitud y precisión?, ThoughtCo, 2020
2. Glenn Israel, Determinar el tamaño de la muestra, Universidad de Florida, 2003
3. Jorge Faber, Cómo influye el tamaño de la muestra en los resultados de la investigación, Dental Press Journal of Orthodontics, 2014
4. Prashant Kadam, Cálculo del tamaño de la muestra, International Journal of Ayurveda Research, 2010
5. The Wildlife Trust, Cosecha del ratón, 2020
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