El tamaño de la muestra es una consideración importante en el diseño de un experimento. Un tamaño de muestra demasiado pequeño sesgará los resultados de un experimento; Los datos recopilados pueden no ser válidos debido a la pequeña cantidad de personas u objetos probados. El tamaño de la muestra tiene un efecto sobre dos estadísticas importantes: la media y la mediana.
Tamaño de la muestra y diseño experimental
La mayoría de los experimentos se realizan comparando cómo dos grupos de personas u objetos reaccionan a una variable. Todo lo que no sea la variable se mantiene igual para evitar confusiones al interpretar los resultados. El número de personas u objetos en cada grupo se conoce como tamaño de la muestra. El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande para anular la posibilidad de que los resultados se produzcan debido a factores aleatorios y no a la variable manipulada. Por ejemplo, un estudio de cómo el hecho de que le lean por la noche afecta la capacidad de los niños para aprender a leer no sería válido si solo se estudiara a cinco niños.
Media y mediana
Una vez finalizado el experimento, los científicos usan estadísticas para ayudarlos a interpretar los resultados del experimento. Dos estadísticas importantes son la media y la mediana.
La media, el valor promedio, se calcula sumando todos los resultados de un grupo y dividiendo por el número de personas en el grupo. Por ejemplo, si el puntaje promedio de una prueba de lectura para un grupo de niños fue del 94 por ciento, esto significa que el El científico sumó todos los puntajes de las pruebas y dividió por el número de estudiantes, lo que arrojó una respuesta de aproximadamente 94 por ciento.
La mediana se refiere al número que separa la mitad superior de los datos de la mitad inferior. Se encuentra ordenando los datos en orden numérico. Por ejemplo, el puntaje promedio de todos los estudiantes que toman una prueba de lectura podría ser del 83 por ciento si la mitad de los estudiantes obtuvo un puntaje superior al 83 por ciento y la mitad de los estudiantes obtuvo un puntaje menor.
Tamaño medio y muestral
Si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, las puntuaciones medias se inflarán o desinflarán artificialmente. Suponga que solo cinco estudiantes tomaron una prueba de lectura. Un puntaje promedio del 94 por ciento requeriría que la mayoría de esos estudiantes hayan obtenido un puntaje cercano al 94 por ciento. Si 500 estudiantes tomaran la misma prueba, la media podría reflejar una variedad más amplia de puntajes.
Mediana y tamaño de la muestra
De manera similar, las puntuaciones medias se verán indebidamente influenciadas por un tamaño de muestra pequeño. Si solo cinco estudiantes tomaran una prueba, una puntuación media del 83 por ciento significaría que dos estudiantes puntuaron más del 83 por ciento y dos estudiantes puntuaron más bajo. Si 500 estudiantes tomaron la prueba, la puntuación media reflejaría el hecho de que 249 estudiantes obtuvieron puntuaciones más altas que la puntuación media.
Tamaño de la muestra y significado estadístico
Los tamaños de muestra pequeños son problemáticos porque los resultados de los experimentos que los involucran no suelen ser estadísticamente significativos. La significación estadística es una medida de la probabilidad de que los resultados se produzcan por azar. Con tamaños de muestra pequeños, es muy probable que los resultados se deban al azar y no al experimento.