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Calcula el tamaño de muestra requerido para encuestas, investigaciones y estudios estadísticos. Determina cuántos participantes necesitas para obtener resultados precisos con niveles de confianza y márgenes de error personalizables.
Qué tan seguro quieres estar de que el valor real cae dentro de tu margen de error. Los valores comunes son 90%, 95% o 99%.
La cantidad de error que estás dispuesto a aceptar. Un margen menor requiere un tamaño de muestra mayor.
El porcentaje esperado de tu población que tiene la característica de interés. Si es desconocido, usa 50% para el tamaño de muestra máximo (peor caso).
Activa esto si tu población es finita y relativamente pequeña. Para poblaciones grandes (>100.000), déjalo desactivado ya que no afectará significativamente el tamaño de la muestra.
Necesitas encuestar a 385 participantes para tener un 95% de confianza de que tus resultados están dentro de ±5% del valor real de la población.
Esta calculadora proporciona estimaciones de tamaño de muestra con fines educativos y de planificación. Siempre consulta con un estadístico para decisiones de investigación críticas.
Los cálculos asumen muestreo aleatorio simple. El muestreo estratificado o por conglomerados puede requerir enfoques diferentes. La corrección por población finita se aplica cuando se especifica el tamaño de la población y cuando la muestra es más del 5% de la población.
El tamaño de muestra es el número de participantes u observaciones necesarias en un estudio para sacar conclusiones válidas sobre una población. Un tamaño de muestra adecuado asegura que los resultados de tu investigación sean estadísticamente significativos y puedan generalizarse a la población más amplia. Una muestra demasiado pequeña puede perder efectos importantes, mientras que una muestra demasiado grande desperdicia recursos. Calcular el tamaño de muestra correcto es crucial para el diseño de encuestas, ensayos clínicos, investigación de mercado y estudios académicos.
Para poblaciones infinitas o grandes, la fórmula del tamaño de muestra es:
n = (z² × p × (1-p)) / e²Donde n es el tamaño de muestra, z es el puntaje z para tu nivel de confianza (1.96 para 95%), p es la proporción esperada (0.5 para tamaño de muestra máximo), y e es el margen de error como decimal (0.05 para 5%).
Al muestrear de una población pequeña, aplicamos una corrección por población finita: n_ajustado = n / (1 + (n-1)/N), donde N es el tamaño de la población. Esta corrección reduce el tamaño de muestra requerido cuando la muestra representa una porción significativa de la población total.
Un buen tamaño de muestra depende de tu nivel de confianza y margen de error. Para un nivel de confianza del 95% y un margen de error de ±5%, típicamente necesitas alrededor de 385 participantes para una población grande. Para un margen de error de ±3% al mismo nivel de confianza, necesitas alrededor de 1.067 participantes.
El 95% es el nivel de confianza más común en investigación y encuestas. Significa que puedes estar 95% seguro de que tus resultados reflejan la población real dentro de tu margen de error. Usa 90% para decisiones menos críticas o 99% para investigaciones de alto riesgo donde se necesita mayor certeza.
El margen de error es el rango de valores por encima y por debajo de tu resultado muestral dentro del cual se espera que caiga el valor poblacional real. Un margen de error de ±5% significa que si el 60% de tu muestra dice sí, puedes estar seguro de que el 55-65% de la población total diría sí (a tu nivel de confianza elegido).
Usa la corrección por población finita cuando tu población total es pequeña (típicamente menor a 100.000) y conocida. Reduce el tamaño de muestra requerido porque muestrear una fracción mayor de la población proporciona más precisión. Si tu muestra sería más del 5% de la población, la corrección hace una diferencia significativa.
La proporción esperada es tu mejor estimación de qué porcentaje de la población tiene la característica que estás midiendo. Si no tienes información previa, usa 50% (0.5) porque produce el tamaño de muestra máximo, asegurando potencia adecuada independientemente de la proporción real. Si conoces la proporción aproximada de investigaciones previas, usa ese valor para potencialmente reducir el tamaño de muestra.
Para poblaciones grandes (más de 100.000), el tamaño de muestra es en gran medida independiente del tamaño de la población—encuestar a 385 personas da precisión similar ya sea que la población sea de 100.000 o 100 millones. Para poblaciones más pequeñas, usa la corrección por población finita para ajustar el tamaño de muestra hacia abajo.
El margen de error tiene una relación inversa al cuadrado con el tamaño de muestra. Reducir el margen de error a la mitad requiere cuatro veces el tamaño de muestra. Por ejemplo, un margen de ±5% necesita alrededor de 385 participantes, mientras que ±2.5% necesita alrededor de 1.537 participantes con un 95% de confianza.
Esta calculadora funciona para estudios básicos basados en proporciones, pero los ensayos clínicos a menudo requieren cálculos de potencia más sofisticados que consideran el tamaño del efecto, tipo de prueba estadística y otros factores. Consulta con un bioestadístico para la determinación del tamaño de muestra en investigación médica.