¿Por qué la varianza disminuye a medida que aumenta el tamaño de la muestra?

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.

1. ¿El aumento del tamaño de la muestra disminuye la varianza?
2. ¿Por qué aumenta la varianza cuando aumenta el tamaño de la muestra??
3. ¿Por qué disminuye la desviación estándar cuando aumenta el tamaño de la muestra??
4. ¿Cómo afecta el tamaño de la muestra la variación en los resultados de la muestra??

¿El aumento del tamaño de la muestra disminuye la varianza?

“Es decir, la varianza de la distribución de muestreo de la media es la varianza de la población dividida por N, el tamaño de la muestra (el número de puntajes utilizados para calcular una media). Por lo tanto, cuanto mayor es el tamaño de la muestra, menor será la varianza de la distribución de muestreo de la media.

¿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.

¿Por qué disminuye la desviación estándar cuando aumenta el tamaño de la muestra??

A medida que aumenta el tamaño de la muestra, N va de 10 a 30 a 50, las desviaciones estándar de las distribuciones de muestreo respectivas disminuyen porque el tamaño de la muestra está en el denominador de las desviaciones estándar de las distribuciones de muestreo.

¿Cómo afecta el tamaño de la muestra la variación en los resultados de la muestra??

El uso del cálculo del tamaño de la muestra influye directamente en los hallazgos de la investigación. Las muestras muy pequeñas socavan la validez interna y externa de un estudio. Las muestras muy grandes tienden a transformar pequeñas diferencias en diferencias estadísticamente significativas, incluso cuando son clínicamente insignificantes.