Siendo:
n = Tamaño de la muestra que deseamos calcular (número de observaciones)
n’ = Número de observaciones del estudio preliminar
Σ = Suma de los valores
x = Valor de las observaciones.
40 = Constante para un nivel de confianza de 95,45%
n’ = 5
Sustituyendo estos valores en la fórmula anterior tendremos el valor de n:
Dado que el número de observaciones preliminares (5) es inferior al requerido (7), debe aumentarse el tamaño de las observaciones preliminares, luego recalcular n. Puede ser que en recálculo se determine que la cantidad de 7 observaciones sean suficientes.
Recuerde que en los métodos estadísticos abordados, los niveles de confianza se establecen con base en una distribución normal. Es preciso considerar que en la práctica, no necesariamente los tiempos siguen esta distribución.
Método estadístico (Alternativa)
Por medio de esta fórmula se determina el número de observaciones necesarias para obtener el tiempo de reloj representativo teniendo en cuenta un error porcentual y un nivel de riesgo. Básicamente corresponde a otra metodología sobre la base del método anterior. Cualquier discrepancia en el resultado corresponde a las aproximaciones decimales utilizadas en el método OIT.
La fórmula:
Siendo:
K = El coeficiente de riesgo
El coeficiente de riesgo hace referencia al número de sigmas para asegurar un grado de confianza. Veamos.
K = 1 para el riesgo de error del 31,73%
K = 2 para el riesgo de error del 4,55%
K = 3 para el riesgo de error del 0,27%
Así entonces, a un nivel de confianza del 95,45% corresponde un k de 2.
Siendo:
xi = Los valores obtenidos de los tiempos de reloj
x’ = la media aritmética de los tiempos de reloj
σ = Desviación típica de la curva de la distribución
e = error expresado en forma decimal
Para comparar los resultados obtenidos por medio de esta formulación, utilizaremos el mismo margen de error del caso de estudio anterior: +5%. Es decir, se pretende que el 95,45% de las mediciones con cronómetro tengan cuando mucho un 5% de error del dato real (de acuerdo a una distribución normal).