Determinación del Tamaño de la Muestra

Uno de los más frecuentes dolores de cabeza que enfrentan los estudiantes es la determinación del tamaño de la muestra con que van a trabajar en su investigación. Cuando llegan a esta etapa se le mezclan un conjunto de recuerdos y comentarios que han escuchado durante su formación (e.g., que es suficiente utilizar 30 sujetos o el 10% de la población) que lo que hacen es confundirlos más, ya que tales recuerdos pierden de vista el contexto y el diseño de investigación en que fueron planteados.

Para decirlo de otra manera, el tamaño de la muestra no sólo depende del tamaño de la población, sino que elementos como el tipo, el diseño y el propósito de la investigación influyen grandemente en la determinación del tamaño de la muestra resultante. De igual forma, los análisis estadísticos que vayamos a realizar vienen acompañados de sus propias reglas y limitaciones en cuanto al tamaño de la muestra, por lo que también debemos tomarlo en cuenta. Por otro lado, el tamaño de la población también incide directamente en el tamaño de la muestra, pues no es lo mismo trabajar con una población de 500 sujetos, que con una de 50,000 sujetos. La proporción que representa la muestra sobre la población no se mantiene lineal mientras crece el tamaño de la población.

Para ayudarles con este tema les comparto una página web que tiene una aplicación que permite calcular el tamaño de la muestra a partir de un margen de error, nivel de confianza y distribución de respuesta determinados. Esta página es http://www.raosoft.com/samplesize.html

Lo que más me gusta de esta página es que te permite comparar distintos niveles de margen de error y de nivel de confianza, y su efecto en el tamaño de la muestra resultante. La página hace los cálculos automáticos y resulta en una forma rápida y sencilla para calcular inicialmente el tamaño de la muestra para el estudio.

Eso sí, es importante que recuerdes que el tamaño de la muestra no sólo depende de los elementos matemáticos de la fórmula: debes considerar también tu tipo y diseño de investigación, y los estadísticos que vas a utilizar para calcular tus resultados. La mejor decisión es la que resulta de considerar inteligentemente todos estos elementos.