¿De que tamaño debe ser la muestra si el coeficiente de confiabilidad se hace descender a .95?

Si el coeficiente de confiabilidad se hace descender a .95, el tamaño de la muestra debe aumentar. Esto se debe a que un coeficiente de confiabilidad más bajo indica que es más probable que el intervalo de confianza no contenga el valor real de la media poblacional.

Para calcular el tamaño de la muestra, se utiliza la siguiente fórmula:

n = (z^2 * σ^2) / (e^2)

donde:

• n es el tamaño de la muestra
• z es el valor z correspondiente al nivel de confianza deseado
• σ es la desviación estándar de la población
• e es el error de estimación deseado

En este caso, el nivel de confianza deseado es 95%, por lo que el valor z correspondiente es 1.96. El error de estimación deseado es 5%, por lo que e = 0.05.

Si la desviación estándar de la población es conocida, se puede utilizar la siguiente fórmula para calcular el tamaño de la muestra:

n = (1.96^2 * σ^2) / (0.05^2)
n = (384.16 * σ^2) / 0.25
n = 153.66 * σ^2

Si la desviación estándar de la población es desconocida, se puede utilizar la siguiente fórmula para calcular el tamaño de la muestra:

n = (1.96^2 * s^2) / (0.05^2)

donde:

• s es la desviación estándar de la muestra

n = (384.16 * s^2) / 0.25
n = 153.66 * s^2

Por ejemplo, si la desviación estándar de la población es 10, el tamaño de la muestra debe ser de al menos 1536.6. Si la desviación estándar de la muestra es 5, el tamaño de la muestra debe ser de al menos 768.3.

En general, cuanto menor sea el coeficiente de confiabilidad, mayor será el tamaño de la muestra necesario para obtener un intervalo de confianza de un determinado ancho.