Calculadora de tamaño de muestra
Calcula cuántas encuestas necesitas para que tus resultados sean estadísticamente confiables. Ajusta el nivel de confianza, el margen de error y si tu población es finita o infinita; el resultado se actualiza al instante.
Tabla de sensibilidad
Tamaño de muestra según margen de error y nivel de confianza con tus demás parámetros. La celda resaltada es tu escenario.
Muestra vs. margen de error
Reducir el error a la mitad requiere cuadruplicar la muestra: por eso ±3 % cuesta mucho más que ±5 %.
¿Cómo se calcula el tamaño de muestra?
El tamaño de muestra es el número de entrevistas completas que necesitas para estimar un resultado de la población con un margen de error y un nivel de confianza determinados. En investigación de mercados se usa sobre todo para estimar proporciones: el porcentaje que compraría un producto, que conoce una marca o que es promotor en el NPS.
Fórmula para población infinita
Donde Z es el valor de la distribución normal para el nivel de confianza (1.645 para 90 %, 1.96 para 95 % y 2.576 para 99 %), p la proporción esperada y e el margen de error en proporción (5 % = 0.05). Con 95 % de confianza, ±5 % y p = 0.5 se obtienen 384.16, que se redondea hacia arriba a 385 entrevistas.
Fórmula para población finita
Cuando la población es pequeña y conocida (por ejemplo, 800 distribuidores o 2,000 clientes corporativos) se aplica la corrección por población finita, que reduce la muestra necesaria. Si la población supera unas 100,000 personas, el resultado es prácticamente igual al de población infinita.
Tamaño de muestra para medias
Para estimar un promedio (gasto mensual, calificación de 1 a 10, minutos de uso) se necesita una estimación de la desviación estándar σ, que puede venir de un estudio anterior o de una prueba piloto.
Tres ajustes que suelen olvidarse
- Efecto de diseño. Las muestras por conglomerados, por cuotas o ponderadas tienen más varianza que una aleatoria simple. Multiplicar por un deff de 1.5 a 2 es una práctica prudente.
- Lectura por segmentos. Si necesitas reportar cada región o segmento con el mismo margen de error, cada uno requiere su propia muestra.
- Tasa de respuesta. Para lograr 385 entrevistas con una tasa de respuesta del 20 % hay que invitar a unas 1,925 personas.
Tabla rápida (proporción, p = 50 %, población infinita)
| Margen de error | 90 % | 95 % | 99 % |
|---|---|---|---|
| ± 3 % | 752 | 1,068 | 1,844 |
| ± 4 % | 423 | 601 | 1,037 |
| ± 5 % | 271 | 385 | 664 |
| ± 7 % | 139 | 196 | 339 |
| ± 10 % | 68 | 97 | 166 |
Muestra representativa para la NOM-035
La Guía de referencia III de la NOM-035 permite, en centros de trabajo de más de 50 trabajadores, aplicar el cuestionario a una muestra calculada con n = 0.9604·N / (0.0025·(N − 1) + 0.9604). Es exactamente esta calculadora con 95 % de confianza, ±5 % de error, p = 50 % y población finita. Pruébalo con 250 trabajadores o conoce nuestro servicio de diagnóstico NOM-035.
¿Quieres profundizar? Lee nuestra guía ¿Cuántas encuestas necesito? o pide a nuestro equipo que diseñe el muestreo de tu estudio.
Preguntas frecuentes
¿Qué nivel de confianza debo usar?
El 95 % es el estándar en investigación de mercados y encuestas de opinión. Usa 90 % en estudios exploratorios con presupuesto limitado y 99 % cuando una decisión muy costosa depende del resultado.
¿Por qué se usa p = 50 % si no conozco la proporción?
Porque p · (1 − p) alcanza su valor máximo en 0.5. Así se obtiene la muestra más grande posible y el margen de error queda garantizado para cualquier proporción que resulte del estudio.
¿Cuándo es finita una población?
Cuando conoces su tamaño y la muestra representa una parte relevante de ella, por lo general más del 5 %. Ejemplos: clientes de una cartera B2B, empleados de una empresa o médicos de una especialidad en una ciudad.
¿El margen de error aplica a cada pregunta?
Aplica a las estimaciones sobre el total de la muestra. Si analizas un subgrupo (por ejemplo, solo mujeres), el margen de error de ese subgrupo es mayor porque su base es más pequeña.