¡Claro! La fórmula que estás buscando se utiliza para calcular el **tamaño de muestra** necesario en una investigación. Aquí está la fórmula y una breve explicación de cada término:
1. **Tamaño de muestra (n)**: Representa la cantidad de observaciones o encuestas que necesitas para obtener resultados confiables.
2. **Distribución normal (z)**: En este caso, utilizamos un valor de **1.96** para un nivel de confianza del **95%**. Esto se relaciona con la cantidad de desviaciones estándar que una proporción se aleja de la media.
3. **Probabilidad de éxito (p)**: Es la probabilidad de que ocurra el evento que estás estudiando. En tu caso, es **0.5** (50%).
4. **Probabilidad que no ocurra (Q)**: Es simplemente **1 - p**, que también es **0.5**.
5. **Margen de error (E)**: Es la precisión que deseas en tus resultados. Por lo general, se expresa como un porcentaje (por ejemplo, 5% se representa como 0.05).
La fórmula completa es:
$ n = \frac{{z^2 \cdot p \cdot Q}}{{E^2}} $
Para tu caso específico, con un nivel de confianza del 95% (z = 1.96), una probabilidad de éxito del 50% (p = 0.5) y un margen de error del 5% (E = 0.05), puedes calcular el tamaño de muestra:
$ n = \frac{{(1.96)^2 \cdot 0.5 \cdot 0.5}}{{(0.05)^2}} = 384.16 $
Dado que no puedes tener una fracción de una persona en tu muestra, redondeamos al número entero más cercano. Por lo tanto, necesitarías una muestra de **385** personas para tu investigación.
Espero que esta información te ayude en tu seminario. Si tienes más preguntas, no dudes en preguntar. ¡Buena suerte!
