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Por lo tanto, las estimaciones de las correlaciones y los tamaños de los efectos se atenúan por error de medición. El tamaño de la muestra grande puede ayudar a reducir este sesgo, pero si las medidas son de muy baja confiabilidad, el análisis se centrará en la variación aleatoria.
- ¿Cómo afecta el tamaño de la muestra el sesgo y la varianza??
- ¿Por qué es mejor un tamaño de muestra más grande??
- ¿Un tamaño de muestra más grande reduce la variabilidad??
¿Cómo afecta el tamaño de la muestra el sesgo y la varianza??
El tamaño del sesgo es proporcional a la varianza de la población, y disminuirá a medida que el tamaño de la muestra se haga más grande.
¿Por qué es mejor un tamaño de muestra más grande??
Muestras más grandes se aproximan más a la población. Debido a que el objetivo principal de las estadísticas inferenciales es generalizar de una muestra a una población, es menos una inferencia si el tamaño de la muestra es grande.
¿Un tamaño de muestra más grande reduce la variabilidad??
A medida que aumentan los tamaños de muestra, la variabilidad de cada distribución de muestreo disminuye para que se vuelvan cada vez más leptocurtico. El rango de la distribución de muestreo es más pequeño que el rango de la población original.
