Tamano de muestra para estimar la media de una variable aleatoria con distribucion normal con una precision determinada
nm.RdPermite estimar el tamano muestral para estimar una media con una precision deseada a partir de la informacion dada por una muestra piloto, que puede aparecer como variable o bien dando sus medidas resumidas. Texto intencionadamente sin tildes u otros caracteres especiales por la incompatibilidad de los mapas de caracteres.
Usage
nm(
x = 0,
n = 0,
m = 0,
s = 0,
d = 0,
conf = 0.95,
alfa = 0.05,
decs = 4,
vac = TRUE,
eco = TRUE
)Arguments
- x
vector de datos de la muestra piloto
- n
valor entero: tamano muestral de la muestra piloto cuando se indican sus parametros muestrales resumidos
- m
valor real: media de la de la muestra piloto (previamente calculada)
- s
valor real: desviacion tipica de la muestra piloto (previamente calculada)
- d
valor real: precision deseada para el intervalo de confianza
- conf
valor real < 1: nivel de confianza (parametro alternativo al error alfa, en tanto por uno). Por defecto =.95.
- alfa
valor real < 1: error alfa (parametro alternativo al nivel de confianza, en tanto por uno). Por defecto =.05.
- decs
valor entero: precision decimal para la salida de resultados. Por defecto = 4.
- vac
valor logico: TRUE=se trata de una variable aleatoria continua; FALSE= la variable es discreta y se aplica cpc. Por defecto = TRUE.
- eco
valor logico: si eco=TRUE la funcion genera un informe (no devuelve valores), si eco=FALSE devuelve el tama?o de muestra estimado
Value
Informe (si eco=T) con el tamano de muestra estimado para obtener un intervalo de confianza para estimar una media con la precision deseada
Examples
nm(x=c(25.4, 14.6, 23.1, 26.0, 14.4, 24.3, 36.1, 21.0, NA, 41.9,NA), d=1.5)
#>
#>
#> # Tamaño de muestra para la estimación de la media de una VA normal o su aproximación
#> # -----------------------------------------------------------------------------------
#>
#> # Muestra piloto:
#> Declarados 11 casos, hay 2 valores faltantes
#> Tamaño muestral válido: n = 9
#> Media: m = 25.2000
#> Desviación típica: s = 9.0155
#> Error estandar de la media: sem = 3.0052
#> Precisión observada: d = 6.9300
#>
#> # Estimación del tamaño muestral:
#> Precisión deseada: δ = 1.5000
#> Tamaño muestral necesario: n ≥ 193
#>
nm(d=1.0, n=100, m=25.3, s=4.1)
#>
#>
#> # Tamaño de muestra para la estimación de la media de una VA normal o su aproximación
#> # -----------------------------------------------------------------------------------
#>
#> # Muestra piloto:
#> Tamaño muestral: n = 100
#> Media: m = 25.3000
#> Desviación típica: s = 4.1000
#> Error estandar de la media: sem = 0.4100
#> Precisión observada: d = 0.8135
#>
#> # Estimación del tamaño muestral:
#> Precisión deseada: δ = 1.0000
#> Tamaño muestral necesario: n ≥ 67
#> La muestra actual es suficiente para obtener una precisión de1 unidades
#>
nm(d=1.0, n=100, m=25.3, s=4.1, conf=.99)
#>
#>
#> # Tamaño de muestra para la estimación de la media de una VA normal o su aproximación
#> # -----------------------------------------------------------------------------------
#>
#> # Muestra piloto:
#> Tamaño muestral: n = 100
#> Media: m = 25.3000
#> Desviación típica: s = 4.1000
#> Error estandar de la media: sem = 0.4100
#> Precisión observada: d = 1.0768
#>
#> # Estimación del tamaño muestral:
#> Precisión deseada: δ = 1.0000
#> Tamaño muestral necesario: n ≥ 116
#>
nm(d=1.0, n=100, m=25.3, s=4.1, alfa=.01)
#>
#>
#> # Tamaño de muestra para la estimación de la media de una VA normal o su aproximación
#> # -----------------------------------------------------------------------------------
#>
#> # Muestra piloto:
#> Tamaño muestral: n = 100
#> Media: m = 25.3000
#> Desviación típica: s = 4.1000
#> Error estandar de la media: sem = 0.4100
#> Precisión observada: d = 1.0768
#>
#> # Estimación del tamaño muestral:
#> Precisión deseada: δ = 1.0000
#> Tamaño muestral necesario: n ≥ 116
#>