En estadística el tamaño de la muestra es el número de sujetos que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.
Terminología de tamaño de muestra
1. Nivel de confianza.- Al nivel de confianza le dice cuán "seguro" puede estar de que su población seleccione cierta respuesta.
2. Intervalo de confianza.- El intervalo de confianza es el rango +/- que se suma a la respuesta que usted recibe de su muestra para proporcionar un rango de porcentaje que describa con precisión la respuesta probable de la población.
3. Población.- Cuanto mayor sea la muestra en comparación con la población total, tanto más precisas serán las respuestas. Sin embargo, si la población es muy grande o se desconoce, puede dejar este dato en blanco, ya que en términos matemáticos las diferencias son estadísticamente mínimas.
4.- Tamaño de muestra.- El tamaño de muestra es el fragmento de personas más grande dentro de una población que usted ha elegido para la encuesta. Cuanto mayor sea la muestra en comparación con la población total, tanto más precisas serán las respuestas.
Por ejemplo, si usted realiza una muestra de 1.000 personas con un nivel de confianza del 95% y un intervalo de confianza de 3, y el 70% elige la Marca A, usted puede tener un 95% de certeza de que entre el 67% y el 73% (70% +/- 3) elegiría la Marca A.
En esta aplicación podemos considerar a al valor de heterogeneidad igual p, es decir que si colocamos que el valor de heterogeneidad es igual a 0.5 el valor de p será 0.5 y q será 0.5, ya que p y q deben sumar 1.