Descripción: El tamaño mínimo de muestra efectiva se refiere al número más pequeño de observaciones o datos necesarios para alcanzar un nivel específico de potencia estadística en un estudio o experimento. Este concepto es crucial en la optimización de hiperparámetros, ya que permite a los investigadores y científicos de datos determinar cuántas muestras son necesarias para garantizar que los resultados obtenidos sean fiables y representativos. Un tamaño de muestra insuficiente puede llevar a conclusiones erróneas, ya que aumenta el riesgo de errores tipo I y tipo II. Por lo tanto, establecer un tamaño mínimo de muestra efectiva es fundamental para asegurar que las pruebas estadísticas tengan la capacidad de detectar efectos reales cuando estos existen. Este tamaño se calcula teniendo en cuenta varios factores, como el tamaño del efecto esperado, la variabilidad de los datos y el nivel de significancia deseado. En el contexto de la optimización de hiperparámetros, un tamaño de muestra adecuado permite evaluar de manera efectiva el rendimiento de diferentes configuraciones de modelos, asegurando que las decisiones tomadas sobre los hiperparámetros se basen en evidencia sólida y no en fluctuaciones aleatorias de los datos.
