Muestreo estadístico
¿Cuál seria el tamaño de la muestra, para que fuera representativa y con un valor de confianza de un 95%, sobre una población de fabricación de vehículos de 1200 al día? Los vehículos son examinados pieza a pieza y cualquiera puede fallar. Ademas la producción no es homogénea y varia según modelo en un 66% modelo B y un 33% modelo C. Y esta variable va combinada con otras como equipamiento, motor y color. Son dos la preguntas: 1) Cual seria el tamaño de la muestra y 2) ¿Cómo se harían los cálculos de la muestra si se cambiasen datos y a que distribución estadística responde esto?.
Para cualquier duda mi correo es:
[email protected]
Un saludo!
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1 Respuesta
Respuesta de bizco
1
¿En primer lugar debemos considerar que cuando te refieres al modelo B debe ser un 66,6% y el C un 33,3% pues la suma de estos debe ser 1. OK?
Como se trata de un universo finito debes utilizar la distribución de Gauss.
Y para el cálculo del tamaño de la muestra representativa debes saber que:
N -> es el tamaño de la muestra a calcular.
N -> Tamaño de la población que en tu caso es 1200.
Z -> Es el valor correspondiente a la distribución de Gauss, que como deseas un 95% de confianza es buscar en la tabla para 0.05 y el resultado es 1.96.
P -> La prevalencia del primer parámetro, es decir 66.6%.
Que -> La prevalencia del segundo parámetro, es decir 33.3%.
I -> Es el error que se prevé cometer que en tu caso es un 5% por tener el 95% de confianza.
Finalmente sustituye los valores:
N = 1200
Z = 1.96
p = 66.6
q = 33.3
i = 5
En la fórmula
n = ((Z^2)*N*p*q))/((i^2)*(N-1)+((Z^2)*p*q))
Y obtendrás por resultado que
n = 266
Si lo deseas cuando finalices la pregunta ponme en el recuadro si quieres esto en una planilla de Excel para enviártela por email.
Como se trata de un universo finito debes utilizar la distribución de Gauss.
Y para el cálculo del tamaño de la muestra representativa debes saber que:
N -> es el tamaño de la muestra a calcular.
N -> Tamaño de la población que en tu caso es 1200.
Z -> Es el valor correspondiente a la distribución de Gauss, que como deseas un 95% de confianza es buscar en la tabla para 0.05 y el resultado es 1.96.
P -> La prevalencia del primer parámetro, es decir 66.6%.
Que -> La prevalencia del segundo parámetro, es decir 33.3%.
I -> Es el error que se prevé cometer que en tu caso es un 5% por tener el 95% de confianza.
Finalmente sustituye los valores:
N = 1200
Z = 1.96
p = 66.6
q = 33.3
i = 5
En la fórmula
n = ((Z^2)*N*p*q))/((i^2)*(N-1)+((Z^2)*p*q))
Y obtendrás por resultado que
n = 266
Si lo deseas cuando finalices la pregunta ponme en el recuadro si quieres esto en una planilla de Excel para enviártela por email.
