El tamaño de la
muestra depende básicamente del tamaño de la población, del nivel de confianza
o confiabilidad de las estimaciones, del grado de variación o dispersión de la
variable a estudiar y del error de estimación.
El nivel de confianza
o confiabilidad lo fija arbitrariamente quien esté calculando el tamaño de la
muestra, teniendo en cuenta que dicha confiabilidad debe estar entre el noventa
y el noventa y nueve por ciento. A mayor confiabilidad mayor tamaño de muestra.
El grado de variación
o dispersión de la variable se mide a través de la desviación estándar, la cual
puede ser estimada a partir de una muestra piloto o a partir de la información
recopilada en una investigación similar, realizada anteriormente.
El error de
estimación es la máxima diferencia en valor absoluto, que se está dispuesto a
aceptar, entre el valor del estimador y el valor del parámetro, a éste error de
estimación se le nota como B. El valor del error de estimación depende del
estimador que se desee obtener y de la magnitud de la variable. Por ejemplo si
se va a estimar la proporción de desempleados, un error de estimación lógico
puede ser del 3 por ciento; pero si se va a estimar el peso promedio de un
grupo de estudiantes, un error de estimación lógico puede ser de 7 kilos. A
mayor error de estimación menor tamaño de muestra.
Dependiendo del tipo
de estimador que se desee obtener, se debe utilizar una fórmula diferente para
calcular el tamaño de la muestra.
