Introducción al tamaño muestral
El tamaño muestral es el número de observaciones necesarias para responder una pregunta de investigación con una precisión y una fiabilidad predefinidas. Elegir bien ese tamaño evita estudios con poca información (muestras demasiado pequeñas) o con consumo innecesario de recursos (muestras excesivas).
Conceptos clave
- Nivel de significación (α): probabilidad máxima de cometer error tipo I (rechazar una hipótesis nula verdadera). Habitualmente se usa 0,05.
- Potencia (1-β): probabilidad de detectar un efecto real cuando existe. Valores frecuentes: 80% o 90%.
- Error tipo II (β): no detectar una diferencia real.
- Tamaño del efecto: magnitud mínima relevante que quieres ser capaz de detectar.
- Precisión o margen de error: ancho deseado del intervalo de confianza para una estimación.
- Variabilidad: dispersión esperada de la variable (por ejemplo, desviación estándar en medias).
En la práctica, el tamaño final depende del tipo de variable (proporción o media), del diseño (grupos independientes o apareados), del contraste planteado y de si la población es finita.