Sobre la Determinación del Tamaño de Muestra Optimo

Jorge Romeu
Jorge Luis Romeu is a Research Professor with the Department of Mechanical and Aerospace Engineering, MAE, Syracuse University (SU), and an Adjunct Professor for MAE and for SU Whitman School of Management where he regularly teaches statistics, quality and operations research courses. He is also a Senior Science Advisor with Quanterion Solutions Inc., which operates the RIAC (Reliability Info. Ana...read more



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ABSTRACTO: Una de las preguntas más frecuentes que hemos recibido, durante los años que hemos trabajado en el Reliability Analysis Center (RAC), trata sobre la determinación del tamaño de muestra requerido para estimar importantes medidas de rendimiento como son MTTF, Confiabilidad (Reliability) etc. Su importancia reside en el hecho de que, por una parte, una muestra más grande (siempre que sea correctamente sacada, y todos los demás factores fijos), es más efectiva que una muestra más pequeña. Pero dicha muestra requiere disponer de más tiempo, más dinero, y más personal, elementos que no siempre están a nuestra disposición. El tamaño de la muestra depende de la distribución estadística de la población de donde provienen los datos (Normal Exponencial, etc.); de la confianza deseada (90%, 95% etc.), de la precisión requerida (media, una, dos, etc. desviaciones estándar del parámetro estimado y desconocido), y de la variación intrínseca de los datos (a mayor varianza, mayor cantidad de datos, todos los demás factores fijos). En esta plática discutiremos estas cuestiones en la obtención de tamaños de muestra para intervalos de confianza, para pruebas de hipótesis, para cuando no existen fallas, así como la utilización de paquetes estadísticos como el Minitab; presentaremos las formulas, y daremos ejemplos numéricos. Por último, daremos información sobre el Proyecto de Educación Internacional Juárez Lincoln Martí, que mantiene el sitio web del INSTITUTO DE ESTADISTICA APLICADA Y MEJORA CONTINUA (IEA&MC)


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