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Calculadora de Tamaño de Muestra

Introduce el margen de error que quieres y el tamaño del grupo que estudias.

±5 % es la cifra que se suele citar. ±3 % cuesta casi el triple de respuestas.

50 es el supuesto más seguro: exige la muestra más grande.

Déjalo en 0 si la población es lo bastante grande como para no importar.

The link carries your figures, so it reopens on exactly these numbers.

La fórmula

n = z² × p × (1 − p) ÷ margen²
con población finita: n ÷ (1 + (n − 1) ÷ población)

Ejemplo resuelto

±5 % con un 95 % de confianza, sobre una población lo bastante grande como para ignorarla

  • 1,95996² × 0,5 × 0,5 = 0,9604
  • 0,9604 ÷ 0,05² = 384,1
  • Redondeando hacia arriba: 385 respuestas

Dónde se suele equivocar

Dimensionar la muestra según la población

Una encuesta nacional y una encuesta municipal necesitan casi el mismo número de respuestas. Por encima de unas 20.000 personas la población apenas entra en la aritmética: 385 respuestas dan ±5 % tanto si estudias un pueblo de 50.000 habitantes como un país de 50 millones. El instinto de encuestar un porcentaje fijo es lo que encarece las encuestas sin necesidad.

Preguntas

¿Por qué la proporción esperada cambia la respuesta?
Porque la varianza es máxima en 50-50. Si ya sabes que un resultado quedará cerca de 90-10, necesitas menos respuestas para fijarlo. Usar el 50 % cuando no estás seguro es la opción conservadora: nunca se queda corta.
¿Cuándo empieza a importar el tamaño de la población?
Cuando tu muestra sería una parte apreciable de ella. Encuestar a 385 personas de 1000 es un tercio del total, y la corrección baja la exigencia a 278. De un millón, la corrección no cambia nada.
¿Esto tiene en cuenta a quienes no responden?
No. Este es el número de respuestas completas que necesitas. Si responde un tercio de las personas a las que te diriges, tienes que contactar al triple; y la falta de respuesta rara vez es aleatoria, lo cual es un problema mayor que la aritmética.

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