Tamaño muestral

El tamaño muestral dependerá de decisiones estadísticas y no estadísticas, pueden incluir por ejemplo la disponibilidad de los recursos, el presupuesto o el equipo que estará en campo.

Antes de calcular el tamaño de la muestra necesitamos determinar varias cosas:

Tamaño de la población. Una población es una colección bien definida de objetos o individuos que tienen características similares. Hablamos de dos tipos: población objetivo, que suele tiene diversas características y también es conocida como la población teórica. La población accesible es la población sobre la que los investigadores aplicaran sus conclusiones.
Margen de error (intervalo de confianza). El margen de error es una estadística que expresa la cantidad de error de muestreo aleatorio en los resultados de una encuesta, es decir, es la medida estadística del número de veces de cada 100 que se espera que los resultados se encuentren dentro de un rango específico.
Nivel de confianza. Son intervalos aleatorios que se usan para acotar un valor con una determinada probabilidad alta. Por ejemplo, un intervalo de confianza de 95% significa que los resultados de una acción probablemente cubrirán las expectativas el 95% de las veces.
La desviación estándar. Es un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de la población.
https://www.psyma.com/company/news/message/como-determinar-el-tamano-de-una-muestra

“Existe un tamaño muestral después del cual no vale la pena tomar mas registros dado que ya es suficiente para la precisión que estamos buscando”

Como funciona?

El tamaño muestral me sirve para establecer la convergencia del estimador hacia el parametro. Un tamaño muestral mas grande hacer que el estimador se acerque mas al parametro.

Uno de los precursores de la Ciencia de Datos es John W. Tuckey.

El Tamaño muestral interviene en:

• La convergencia del estimador
• La convergencia del intervalo
• La prueba de hipotesis

El tamaño muestal sigue la regla de los rendimientos decrecientes.

La ley de los grandes número no?

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**Que es el Tamaño Muestral? **Es la cantidad de sujetos, observaciones, individuos o registros presentes en nuestra muestra.

La ley de rendimientos decrecientes es un concepto económico que muestra la disminución de un producto o de un servicio a medida que se añaden factores productivos a la creación de un bien o servicio.

Se trata de una disminución marginal. Es decir, el aumento es menor cada vez, por eso, otra manera de llamar a este fenómeno es ley de rendimientos marginales decrecientes.

Según la ley de rendimientos (marginales) decrecientes, incrementar la cantidad de un factor productivo en la producción del bien o servicio en cuestión, provoca que el rendimiento de la producción sea menor a medida que incrementamos este factor. Siempre y cuando se mantengan el resto de factores a nivel constante (ceteris paribus). Normalmente, en la función de producción, cuántos más trabajadores hay mayor es la producción.

https://economipedia.com/definiciones/ley-de-rendimientos-decrecientes.html#:~:text=Según la ley de rendimientos,medida que incrementamos este factor.

Ese es el resumen de chatgtp :
Tamaño Muestral:

El tamaño muestral se refiere al número de observaciones o individuos que se seleccionan de una población para formar una muestra. Es una parte esencial de cualquier estudio estadístico, ya que afecta la precisión y la confiabilidad de las inferencias que se pueden hacer sobre la población completa basándose en los resultados de la muestra.

Cómo Funciona:

Representatividad:

Un tamaño muestral adecuado es crucial para obtener una muestra que sea representativa de la población total. Si la muestra es demasiado pequeña, puede no capturar la variabilidad de la población, lo que lleva a conclusiones poco fiables.
Precisión:

Un tamaño muestral más grande generalmente conduce a estimaciones más precisas de los parámetros poblacionales. La precisión se refiere a la capacidad de una estimación para estar cerca del valor verdadero del parámetro.
Error Estándar:

El tamaño muestral afecta al error estándar, que es una medida de la variabilidad de las estimaciones. A medida que aumenta el tamaño muestral, el error estándar tiende a disminuir, lo que mejora la precisión de las inferencias.
Intervalos de Confianza:

El tamaño muestral también influye en la amplitud de los intervalos de confianza. A mayor tamaño muestral, los intervalos de confianza suelen ser más estrechos, lo que indica una mayor precisión en la estimación del parámetro.
Poder Estadístico:

El poder estadístico, que es la capacidad de detectar efectos o diferencias cuando realmente existen, está relacionado con el tamaño muestral. Un mayor tamaño muestral aumenta el poder estadístico, lo que es crucial al realizar pruebas de hipótesis.
Costo y Recursos:

Aunque un tamaño muestral más grande puede mejorar la precisión, también puede aumentar los costos y la carga de trabajo asociados con la recopilación de datos. Por lo tanto, se busca un equilibrio entre obtener resultados precisos y utilizar eficientemente los recursos disponibles.
En resumen, el tamaño muestral es una consideración crítica en la planificación y ejecución de cualquier estudio estadístico. Un tamaño muestral apropiado es esencial para obtener resultados confiables y generalizables a la población más amplia.

Esto es muy importante en los costos que implica un ejercicio de muestreo. No es muestrear muchísimo sino muestrear una cantidad razonable y óptima, pues ahorra tiempo y dinero.

La convergencia
del estimador
La convergencia
del intervalo
La prueba de hipótesis
John W. Tuckey precursor
de Data Science

El tamaño muestral
sigue la regla de los
rendimientos
decrecientes

La cantidad de observaciones
en la muestra

https://archive.org/details/exploratorydataa00tuke_0

Como determinar el tamaño de la muestra de acuerdo al nivel de confianza y al margen de error?

link: https://www.youtube.com/watch?v=VyFs7fsWE6w