Eso depende de cómo elija las poblaciones de muestra.
Si las muestras de tamaño 100 y 1000 tienen la misma distribución de probabilidad sobre cualquier medida (digamos, por ejemplo, IQ) que esté usando para clasificar a las personas, entonces es equivalente.
El problema es que en el mundo real, generalmente no es equivalente.
Usemos un nombre ficticio, “Joe”, para ilustrar …
- Si te enviaran en el tiempo al siglo XVII con el propósito de crear una economía occidental moderna como la reconoceríamos hoy, ¿qué tendrías que hacer y dónde estarías ubicado?
- Si existiera la nigromancia, ¿se convertiría en un negocio en el mundo de hoy?
- Si tanto el Presidente como el Vicepresidente mueren / renuncian, ¿se convertiría el Presidente en el 45 ° Presidente o simplemente en Presidente en funciones hasta 2017?
- ¿Qué pasaría si tocara un femtograma de tungsteno fundido? ¿Qué pasa con picogram o nanogram?
- Si por alguna razón la India se dividiera en dos países, el norte y el sur de la India, ¿a dónde iría Maharashtra con Mumbai?
Joe pudo haber sido uno de los mejores estudiantes del 1% en su escuela secundaria, que tenía una clase de 100 estudiantes graduados.
Luego, Joe se va a la universidad suponiendo que todas las escuelas secundarias se crean de la misma manera, y espera encontrarse fácilmente en el 1% superior en su universidad, con una clase de primer año de 1000 estudiantes.
Joe descubre para su consternación que no solo la mayoría de sus compañeros de primer año provienen de mejores escuelas secundarias, sino que su universidad solo acepta estudiantes del 10% superior de sus clases de secundaria. Entonces, el 5% de sus compañeros de clase estaban en el 1% superior en sus escuelas secundarias. Joe descubre que en esta población, ya no está en el percentil superior, está en el percentil 84.
Cuanto más grande sea el grupo, más difícil es esperar un nivel cómodo de mediocridad entre sus competidores.