Calculadora de Tamaño de Muestra
Herramienta de Planificación de Encuestas y Estudios
Para estimar un porcentaje o proporción de una población.
Para estimar una media numérica cuando se conoce o estima la desviación estándar poblacional.
Entendiendo el Tamaño de Muestra
Muestrear a muy pocas personas arriesga resultados poco confiables; muestrear a demasiadas desperdicia tiempo y dinero. El cálculo del tamaño de muestra encuentra el grupo más pequeño que aún así te da la precisión y confianza deseadas.
Se usa para preguntas de sí/no, aprobado/reprobado o proporción de una población — como una encuesta electoral o una tasa de defectos de producto. El tamaño de muestra requerido depende de tu margen de error y de qué tan cerca del 50/50 se espera que esté la división real.
Se usa al estimar un promedio numérico, como la altura promedio o el monto promedio de compra. El tamaño de muestra requerido escala con el cuadrado de la desviación estándar poblacional e inversamente con el cuadrado de tu margen de error.
Las Fórmulas
Proporción
Media (Desviación Estándar)
Corrección por población finita: najustado = n ÷ (1 + (n − 1) ÷ N), donde N es el tamaño total de la población.
Eligiendo tus Datos
El margen de error es cuánto error de muestreo estás dispuesto a tolerar — un margen más estrecho (por ejemplo, ±2% en lugar de ±5%) requiere una muestra más grande. El nivel de confianza es qué tan seguro quieres estar de que tu intervalo captura el valor verdadero; 95% es el estándar más común. Cuando no conoces la proporción o desviación estándar real de antemano, usar una estimación conservadora (0.5 para proporciones) te protege de un muestreo insuficiente.
Maximiza el tamaño de muestra requerido, por lo que es seguro cuando se desconoce la proporción real.
El nivel de confianza más utilizado para encuestas y estudios.
Reduce la muestra requerida cuando tu población es pequeña y conocida.
Puntos Clave
- La precisión cuesta tamaño de muestra. Reducir a la mitad tu margen de error aproximadamente cuadruplica la muestra requerida.
- Usa 0.5 para una proporción desconocida para garantizar que tu muestra sea suficientemente grande sin importar la división real.
- La corrección por población finita solo importa para poblaciones pequeñas — su efecto es insignificante cuando N es mucho mayor que n.
- ¿Ya tienes tus datos? Usa la Calculadora de Intervalo de Confianza para construir un intervalo alrededor de los resultados de tu muestra.
Frequently Asked Questions
- Elige la pestaña Proporción si estás estimando un porcentaje o participación (por ejemplo, "qué % de votantes apoya X"), o la pestaña Desviación Estándar si estás estimando una media numérica y conoces (o puedes estimar) la desviación estándar de la población.
- Elige un nivel de confianza: 90%, 95% o 99%.
- Ingresa el margen de error deseado y la proporción o desviación estándar de esa pestaña.
- Opcionalmente, marca "Aplicar corrección por población finita" e ingresa el tamaño total de la población si se conoce y es relativamente pequeño.
- Haz clic en "Calcular" para ver el tamaño de muestra requerido.
El término p(1-p) en la fórmula de tamaño de muestra es máximo cuando p = 0.5, lo que produce el tamaño de muestra requerido más grande — y por lo tanto más seguro. Si no tienes una estimación previa de la proporción real, usar 0.5 garantiza que tu muestra sea suficientemente grande sin importar cuál sea la proporción real.
La fórmula estándar de tamaño de muestra asume una población efectivamente infinita. Cuando muestreas una gran parte de una población conocida y relativamente pequeña (por ejemplo, encuestar a 200 personas de un pueblo de 900), la corrección por población finita reduce el tamaño de muestra requerido, ya que muestrear una fracción mayor de una población pequeña te da proporcionalmente más información. Su efecto es mínimo cuando la población es mucho más grande que la muestra.
Usa el modo Proporción cuando tu resultado es un porcentaje o una proporción sí/no de una población (por ejemplo, índices de aprobación, tasas de defectos). Usa el modo Desviación Estándar cuando estás estimando un promedio numérico (por ejemplo, altura promedio, gasto promedio) y tienes una estimación de qué tan dispersos están esos datos.
El tamaño de muestra debe ser un número entero de personas o elementos, y redondear hacia abajo dejaría tu estudio ligeramente por debajo de la precisión deseada. La calculadora siempre redondea el resultado de la fórmula hacia arriba al siguiente número entero para garantizar que se cumpla la precisión indicada.
Son los valores críticos estándar de la distribución normal para los niveles de confianza más comunes: 1.645 para 90%, 1.96 para 95% y 2.576 para 99%. Los mismos valores se usan en la Calculadora de Intervalo de Confianza.