Calculadora de tamaño de muestra | QuestionPro (2024)


Al momento de realizar y planificar un estudio no hay nada más importante que conocer el número de encuestas necesarias para que tu estudio sea considerado como una investigación válida, es en este punto en el que es necesitamos conocer la mejor manera de determinar el tamaño de muestra de tu investigación.


En QuestionPro somos amantes de la tecnología y la automatización, es por eso que hemos creado una sencilla calculadora de muestras, de esta manera con tan solo un par de clics podrás determinar el número exacto de encuestas a realizar


Si deseas conocer un poco más de cómo utilizar nuestra calculadora de muestras te invitamos a leer la parte inferior del artículo, te convertirás en un experto en el cálculo de muestras.


Calculadora de tamaño de muestras para tu investigación


Con esta calculadora podrás cuantificar de forma rápida y efectiva el tamaño de la muestra de tu siguiente investigación. Sin duda, utilizarla te permitirá ahorrar una gran cantidad de tiempo. Así que sácale el máximo provecho y utilízala cada vez que sea necesario.


Cómo utilizar nuestra calculadora de muestra


Utilizar nuestra calculadora es muy sencillo, sin embargo te compartimos los siguientes consejos y observaciones para que comprendas mejor todo el proceso detrás de esta herramienta tan útil y casi mágica

Calculadora de tamaño de muestra | QuestionPro (1)

Recuerda que la muestra que obtengas será representativa porque tendrá el nivel de confianza y margen correcto, así que sigue estas sencillas recomendaciones:


  1. Elige el nivel de confianza que quieres obtener. Es el grado de certeza (o probabilidad) expresado en porcentaje con el que se pretende realizar la estimación de un parámetro a través de un estadístico muestral. El nivel de confianza más efectivo y utilizado es 95%.
  2. Selecciona el margen de error. Este es un indicador de la fiabilidad del estudio y de la exactitud de tus resultados. El margen de error se expresa como un porcentaje que te indicará que los resultados obtenidos están dentro de más o menos este porcentaje de los valores presentados. Por lo regular es de 5% o menos.
  3. Coloca el total de la población. Puedes apoyarte en datos oficiales de tu localidad o de un aproximado que tengas.

    Por ejemplo, el número de habitantes de Bogotá, Colombia: 7743955 habitantes.

Si seleccionas en la calculadora de muestra un nivel de confianza de 95%, un margen de error de 5% y una población de 7743955, el tamaño de la muestra será de 385.


¿Por qué obtengo una muestra de 385 para diversas poblaciones?


Una situación que ocurre al calcular el tamaño de la muestra para poblaciones muy grandes (generalmente por arriba de 100,000) es la obtención del número 385, tanto si se trata de una población de 450,000 como una de 4,500,000.


¿Se trata de un error? No. El número 385 se obtiene al considerar, para un nivel confianza de 95%, la desviación media de 1.96, y un margen de error de 5%, a partir de lo que puede realizarse el siguiente cálculo:


n= (1.96*.,96*0.5*0.5) / (0.05*0.05) = 0.9604 / 0.0025 = 384.16


Como resultado, obtenemos que con una muestra aleatoria de 385 individuos se pueden alcanzar resultados con un alta precisión para el nivel de confianza y el margen de error previamente establecido. Esto aplica sin importar el tamaño de la población, siempre que se cumplan las normas de aleatoriedad.


Ahora vamos a desglosar un poco más estos conceptos:


Margen de Error o Intervalo de confianza


El margen de error, también llamado intervalo de confianza, es la cifra negativa o positiva que generalmente se reporta en los resultados de una encuesta.


Por ejemplo, si utilizas un margen de error de 4 y el 47% de tu muestra elige una respuesta, puedes estar seguro de que si le hubieras formulado la pregunta a toda la población entre el 43% (47-4) y el 51% (47+4) hubiera elegido esa respuesta.


Para facilitarte este proceso puedes utilizar nuestra calculadora de margen de error.


Nivel de confianza


El nivel de confianza se expresa en forma de porcentaje (por ejemplo, un nivel de confianza del 95%). Significa que si se repite un experimento o una encuesta una y otra vez, el 95 por ciento de las veces sus resultados coincidirán con los que se obtienen de una población, es decir, tendrás estadísticas sólidas.


El nivel de confianza se refiere a la tasa de éxito a largo plazo del método, es decir, la frecuencia con la que este tipo de intervalo capturará el parámetro de interés.


La mayoría de los investigadores utilizan el nivel de confianza del 95%.


Existen tres factores que determinan la confianza de tu investigación:


  • Tamaño de la muestra
  • Porcentaje
  • Tamaño de la población

Tamaño de la muestra


Entre mayor sea el tamaño de tu muestra, mayor será la seguridad de que las respuestas realmente reflejan a la población. Esto indica que para un nivel de confianza determinado, entre mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el intervalo de confianza.


Sin embargo, la relación no es lineal (es decir, duplicar el tamaño de la muestra no reduce a la mitad el intervalo de confianza).


Te invitamos a conocer más de QuestionPro Audience, y obtén la muestra de personas que necesitas para responder tus encuestas.


Porcentaje o variabilidad


Tu precisión también depende del porcentaje de la muestra que elige una respuesta en particular. Si el 99% de tu muestra dijo "Sí" y el 1% dijo "No", la probabilidad de un error es remota, independientemente del tamaño de la muestra. Sin embargo, si los porcentajes son 51% y 49%, la probabilidad de un error es mucho mayor.


Al determinar el tamaño de muestra para un nivel de precisión determinado, debes utilizar el peor porcentaje (50%). También debes usar este porcentaje si deseas determinar un nivel general de precisión para una muestra que ya tienes.


Para determinar el intervalo de confianza para una respuesta específica de tu muestra, puedes utilizar el porcentaje escogiendo esa respuesta y obtener un intervalo más pequeño.


En las investigaciones es común optar por la opción de máxima variabilidad, esto cuando no existen antecedentes sobre la investigación realizada, para estos casos se establece un valor estándar de p=q=0.5 o 50%.


Tamaño de la población


Muchas veces podrías no saber el tamaño exacto de una población. Esto no es un problema.


Las probabilidades matemáticas demuestran que el tamaño de la población es irrelevante a menos que el tamaño de la muestra exceda un pequeño porcentaje de la población total que estás examinando.


Esto significa que una muestra de 500 personas es igualmente útil para examinar las opiniones de un estado de 15,000,000 o de una ciudad de 100,000.


Los cálculos del intervalo de confianza suponen que tienes una muestra aleatoria y confiable de la población.


Si tu muestra no es verdaderamente aleatoria, no puedes confiar en los intervalos. Las muestras no aleatorias suelen ser el resultado de un error o limitación en el procedimiento de muestreo.


Un ejemplo de este error sería llamar a las personas a su casa durante el día y dejar a un lado a las personas que trabajan. No se puede asumir que la población no trabajadora representa con precisión a toda la población (trabajadora y no trabajadora).


Te recomiendo leer: Cómo medir una población.


Fórmula utilizada en la calculadora de muestra


Aunque parece magia, detrás de nuestra calculadora de muestras hay todo una metodología que válida el calculo de muestra, en está ocasión nos hemos apoyado en la siguiente fórmula.


Tamaño de Muestra = Z2 * (p) * (1-p) / c2


Donde:


  • Z = Nivel de confianza ( 95% o 99%)
  • p = .5
  • c = Margen de error ( .04 = ±4)

Consejos al calcular el tamaño de la muestra


A continuación, tenemos algunos consejos para determinar el tamaño de muestra de tu próxima investigación:


Calculadora de tamaño de muestra | QuestionPro (2)

  • Si tu población es pequeña realiza un censo.
  • Revisa publicaciones previas para averiguar si existen estudios similares al tuyo que puedan servirte de referencia.
  • Investiga si existe una tabla de referencias para el tamaño de la muestra de tu estudio.
  • Utiliza una calculadora del tamaño de la muestra como la de QuestionPro.

Importancia de calcular el tamaño de la muestra


Las muestras pueden ofrecer datos que permitan hacer inferencias sobre toda la población. Es a través de los datos recopilados de una muestra que los encuestadores pueden aproximar cosas sobre una población.


Otras razones por la que es importante calcular el tamaño de la muestra, son las siguientes:


  • Los dos factores principales que afectan la utilidad y eficacia de un estudio son el tamaño de la muestra y el tamaño del efecto.
  • Un estudio sólo debe realizarse una vez que exista una posibilidad realista de que el estudio arroje información útil.
  • Un estudio que tiene un tamaño de muestra demasiado pequeño puede producir resultados no concluyentes y también podría considerarse poco ético al exponer a sujetos a riesgos innecesarios.
  • Un estudio demasiado grande desperdiciará recursos y podría exponer a más participantes de los necesarios a cualquier riesgo relacionado.

En conclusión, el cálculo del tamaño de la muestra es un aspecto muy importante de cualquier investigación. Debe realizarse en el momento de planificar el estudio, según el tipo de preguntas y el diseño de investigación.


También es aconsejable contar con la ayuda de una calculadora de tamaño de la muestra como la de QuestionPro para evitar errores al momento de determinar el porcentaje de la población a investigar.


Esperamos que nuestra calculadora de tamaño de la muestra sea de gran utilidad para recolectar los datos necesarios que aseguren el éxito de tu investigación.


¿Qué hacer con tu muestra?


¡Listo! Ya conoces el número exacto de encuestas que debes aplicar para que tu estudio tenga un rango válido gracias al tamaño de muestra calculado. ¿Necesitas una herramienta automática para recolección y análisis de datos? En QuestionPro podemos ayudarte ¿Qué esperas?.


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Calculadora de tamaño de muestra | QuestionPro (2024)

FAQs

¿Cómo se calcula el tamaño de la muestra? ›

Para el cálculo del tamaño de la muestra en una estimación de parámetros son necesarios los conceptos de Intervalo de confianza, variabilidad del parámetro, error, nivel de confianza, valor crítico y valor α (véase estimación por intervalos).

¿Cómo calcular el tamaño de la muestra óptimo? ›

Para determinar el tamaño óptimo de una muestra se deben tomar en cuenta varios aspectos relacionados con: El parámetro ▪ El estimador ▪ El sesgo ▪ El error muestral ▪ El nivel de confianza y ▪ La varianza poblacional.

¿Cómo se calcula el tamaño de la muestra en Excel? ›

Para calcular el tamaño de muestra en Excel tendremos que recurrir a =CONTAR, una de las muchas funciones que tenemos en Excel. Se trata de una función que se encarga de contar cuántas celdas tienen números, y además cuenta los números dentro de una lista de argumentos.

¿Cómo calcular el tamaño de la muestra de una población finita? ›

Donde: • N = Total de la población • Zα= 1.96 al cuadrado (si la seguridad es del 95%) • p = proporción esperada (en este caso 5% = 0.05) • q = 1 – p (en este caso 1-0.05 = 0.95) • d = precisión (en su investigación use un 5%).

¿Cómo saber si la muestra es grande o pequeña? ›

Se puede considerar como una muestra grande cuando el tamaño de la muestra es mayor o igual a 30, en cambio una muestra pequeña es cuando el tamaño muestral es menor de 30.

¿Cuál es la técnica de muestreo? ›

Las técnicas de muestreo son un conjunto de técnicas estadísticas que estu- dian la forma de seleccionar una muestra representativa de la población, es decir, que represente lo más fielmente posible a la población a la que se preten- de extrapolar o inferir los resultados de la investigación, asumiendo un error ...

¿Cómo se saca el porcentaje de la población? ›

Para obtener los porcentajes de distribución de la población en los diferentes grupos, se divide el número de integrantes del grupo entre el total de la población. El resultado se multiplica por 100 para que quede expresado en porciento y no en decimales.

¿Cómo saber si el tamaño de la muestra es finita o infinita? ›

Las fórmulas clásicas para determinar "n", el tamaño de la muestra son las siguientes: Para poblaciones "infinitas" (más de 100.000 personas o elementos): Para poblaciones "finitas" (menos de 100.000 personas o elementos):

¿Cómo se hace la muestra en un proyecto de investigación? ›

La muestra de un estudio debe ser representativa de la población de interés. El objetivo principal de seleccionarla es hacer inferencias estadísticas acerca de la población de la que proviene. La selección debe ser probabilística.

¿Qué es una muestra y un ejemplo? ›

Una muestra es una parte de una población que fue seleccionada para realizar un estudio. Por ejemplo: 50 de los 1.000 árboles que hay en un bosque.

¿Cómo se usa la distribución t de Student? ›

Hoy en día, la distribución de la t de Student es una de las más utilizadas en la inferencia estadística asociada a muestras pequeñas, de forma que es la que se suele utilizar para el contraste de una media muestral con la poblacional y para la comparación de dos medias.

¿Cuál es el valor de z para un 95 de confianza? ›

Los valores de puntuación z críticos al utilizar un nivel de confianza del 95 por ciento son desviaciones estándar de -1,96 y +1,96.
...
Niveles de confianza.
puntuación z (Desviaciones estándar)valor P (Probabilidad)Nivel de confianza
< -1,65 o > +1,65< 0,1090%
< -1,96 o > +1,96< 0,0595%
< -2,58 o > +2,58< 0,0199%

¿Cuáles son los tipos de muestra que existen? ›

Existen dos tipos de técnicas de muestreo: Aleatorio o probabilístico en el que todos los componentes de la población tienen las mismas posibilidades de ser escogidos como muestra. No aleatorio donde no todos los componentes tienen las mismas posibilidades de formar parte de la muestra.

¿Cómo se hace un diseño de muestreo? ›

Etapas del procesos de muestreo

Definir claramente la población. Especificar el marco muestral. Especificar el método de Muestreo (diseño): Muestreo probabilistico y muestreo no probabilistico. Determinar el tamaño de la muestra.

¿Cuáles son las clases de muestra? ›

Tipos de muestreo: Cuáles son y en qué consisten
  • Muestreo aleatorio simple.
  • Muestreo sistemático.
  • Muestreo estratificado.
  • Muestreo por conglomerados.

¿Cómo hacer una regla de 3? ›

Una forma de saber cómo se hace una regla de tres simple es aplicarla en casos de proporcionalidad directa. Para eso, se deben colocar en una tabla los tres datos (a los que se van a llamar "a", "b" y "c") y la incógnita, es decir, el dato que se quiere averiguar (que se llamará "x").

¿Cómo hacer la regla de tres para sacar un porcentaje? ›

El cálculo que permite despejar esa incógnita es una regla de tres simple, en la que el porcentaje que se desea dilucidar debe multiplicarse por el total y, luego, dividirse por cien. En el caso planteado sería: 75 x 246/100: 184.5 - De esta forma, el 75 por ciento de 246 es 184.5.

¿Cómo se saca la población la muestra y la variable? ›

Una población es un grupo de elementos o de individuos sobre el que se hará un estudio. Una muestra es una parte representativa de la población que permite hacer inferencias sobre la totalidad. Una variable es la característica que se analiza en una investigación.

¿Cómo determinar a la población y la muestra? ›

PASOS PARA DETERMINAR EL MUESTREO

Definir la población causas que se van a estudiar, lo que hay que excluir y fijar límites. Identificar el marco muestral, listas de los elementos de la población a tomar la muestra. Elección del procedimiento para tomar la muestra. Determinar el tamaño del muestreo.

¿Qué es población muestra y variable ejemplos? ›

Población: todos los habitantes de la ciudad que salgan de vacaciones. Muestra: un conjunto relativamente grande de habitantes de la ciudad. Variable: qué destino eligen para vacacionar.

¿Cuál es el tamaño óptimo de un proyecto? ›

El tamaño optimo de un proyecto es su capacidad instalada, y se expresa en unidades de producción por año. Se considera optimo cuando opera con los menores costos totales o la máxima rentabilidad económica.

¿Cómo se calcula el nivel de confianza de una muestra? ›

El nivel de confianza (p) se designa mediante 1 − α, y se suele tomar en tanto por ciento. Los niveles de confianza más usuales son: 90%; 95% y 99%. El nivel de significación se designa mediante α.
...
P[-z α/2 < z < z α/2] = 1 - α
1 - αα/2z α/2
0.900.051.645
0.950.0251.96
0.990.0052.575

¿Cuándo se considera que una muestra es representativa? ›

Introducción. Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria).

¿Cómo calcular el tamaño de un proyecto ejemplo? ›

El tamaño es óptimo cuando opera con costo mínimo o máxima rentabilidad económica y la capacidad se puede considerar de dos formas: Como el índice máximo de producción por unidad de tiempo. Por ejemplo, la capacidad de una planta automotriz se podría medir como el número de automóviles que puede producir por semana.

¿Qué es el método de escalación? ›

Método de escalación Una forma más detallada de determinar la capacidad óptima de producción es considerar la capacidad de los equipos disponibles en el mercado y con esto analizar las ventajas y desventajas de trabajar cierto número de turnos de trabajo y horas extra.

¿Qué es la capacidad de produccion y cómo se calcula? ›

Para calcular la capacidad de producción de una empresa activa, basta valorar los recursos disponibles, es decir, medir la cantidad y calidad de los recursos humanos, las máquinas y equipos, las instalaciones físicas, la distribución de la planta, el sistema de producción y el capital de trabajo disponible.

¿Cómo sacar el 95% de confianza? ›

Alfa es el nivel de significación utilizado para calcular el nivel de confianza. El nivel de confianza es igual a 100*(1 - alfa)%, es decir, un alfa de 0,05 indica un nivel de confianza de 95%.

¿Cómo calcular el valor de z? ›

El "puntaje Z", también llamado "puntaje estándar", es la medida estadística de "qué tan lejos está una observación particular de la desviación estándar". La fórmula matemática es: z = (x – m) / s, donde: z es el puntaje estándar. x es el puntaje ""bruto", que será estandarizado.

¿Qué significa el 95% de nivel de confianza? ›

Esta «alta probabilidad» se ha establecido por consenso en 95%. Así, un intervalo de confianza de 95% nos indica que dentro del rango dado se encuentra el valor real de un parámetro con 95% de certeza5-8.

¿Cómo se clasifican los tipos de muestreo? ›

Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.

¿Cuáles son los tipos de muestras en estadística? ›

Vamos a analizar los 4 tipos de muestreo probabilístico.
  1. Muestreo aleatorio simple. El muestreo aleatorio simple es el método de muestreo básico utilizado en métodos estadísticos y cálculos. ...
  2. Muestreo sistemático. ...
  3. Muestreo estratificado. ...
  4. Muestreo por conglomerados.

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Author: Delena Feil

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