¿Cómo afecta la varianza del tamaño de la muestra?

A medida que aumenta un tamaño de muestra, la varianza de la muestra (variación entre observaciones) aumenta pero la varianza de la media de la muestra (error estándar) disminuye y, por lo tanto, aumenta la precisión.

1. ¿Cómo afecta la variación del tamaño de la muestra??
2. ¿Por qué el aumento del tamaño de la muestra disminuye la varianza?
3. ¿Por qué aumenta la varianza cuando aumenta el tamaño de la muestra??
4. ¿Cómo afecta el tamaño de la muestra el sesgo y la varianza??

¿Cómo afecta la variación del tamaño de la muestra??

Hay una relación inversa entre el tamaño de la muestra y el error estándar. En otras palabras, a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la variabilidad de la distribución de muestreo disminuye.

¿Por qué el aumento del tamaño de la muestra disminuye la varianza?

A medida que aumenta el tamaño de la muestra, la distribución de muestreo tiende a volverse normal. Esa es la distribución de muestreo se convierte en la naturaleza leptokurtica. Ocurre solo porque con el tamaño de muestra creciente, la variabilidad disminuye a medida que la distribución de muestreo se asemeja a la población en gran medida.

¿Por qué aumenta la varianza cuando aumenta el tamaño de la muestra??

La media de las medias de muestra estaría muy cerca de μ, la media de la población de la que se extrajeron las muestras. Sin embargo, la variabilidad en las medias de la muestra dependerá del tamaño de las muestras, ya que es más probable que muestras más grandes dan medios estimados que están más cerca de la media verdadera de la población.

¿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.