Cómo se usa
- Elija el nivel de confianza: 90 %, 95 % (el valor habitual por defecto) o 99 %.
- Introduzca el margen de error que puede aceptar, por ejemplo ±5 puntos porcentuales.
- Deje la proporción esperada en el 50 %, salvo que una investigación anterior le dé una estimación mejor.
- Añada el tamaño de la población si su público objetivo es pequeño y contable, como sus clientes B2B o los socios de una organización.
- Si lo desea, introduzca la tasa de respuesta esperada para saber cuántas invitaciones enviar.
Fórmula y lógica
La calculadora obtiene primero la muestra para una población muy grande:
n₀ = z² · p(1 − p) / e²
Aquí z es el valor z del nivel de confianza (1,645 para el 90 %, 1,96 para el 95 %, 2,576 para el 99 %), p es la proporción esperada en forma decimal y e es el margen de error en forma decimal, es decir, 0,05 para ±5 puntos. Con p = 0,5 y e = 0,05 y un 95 % de confianza, n₀ = 384,2, que se redondea al alza a 385.
Si introduce un tamaño de población N, la corrección por población finita reduce el requisito:
n = n₀ / (1 + (n₀ − 1) / N)
Para una cartera de 2.000 clientes, los 385 bajan a 323. Por último, si introduce una tasa de respuesta esperada r, el número de invitaciones es n / r. Con una tasa de respuesta supuesta del 20 %, 385 entrevistas completadas requieren 1.925 invitaciones.
Cómo interpretar el resultado
La tabla muestra lo rápido que crece la muestra necesaria cuando se pide más precisión (95 % de confianza, p = 0,5, población grande):
| Margen de error | Entrevistas completadas |
|---|---|
| ±10 puntos | 97 |
| ±5 puntos | 385 |
| ±4 puntos | 601 |
| ±3 puntos | 1.068 |
| ±2 puntos | 2.401 |
Reducir el margen de error a la mitad multiplica la muestra aproximadamente por cuatro, así que decida de antemano qué precisión necesita realmente la decisión. Además, la precisión solo se aplica a la muestra en su conjunto: si quiere comparar regiones, grupos de edad o tipos de cliente, cada subgrupo necesita su propia muestra suficiente, y eso es lo que suele determinar el total.
La fórmula presupone un muestreo aleatorio simple. Las cuotas, la ponderación y los paneles en línea reducen la muestra efectiva, así que tome el resultado como un mínimo. Si solo una parte de la población cumple los requisitos de la encuesta, la tasa de incidencia aumenta el número de personas que hay que filtrar, no el número de entrevistas completadas. Para comprobar la precisión de una muestra que ya tiene, utilice la calculadora de margen de error.
Preguntas frecuentes
¿Por qué 385 es un tamaño de muestra tan habitual?
Es el resultado de la fórmula con un 95 % de confianza, un margen de error de ±5 puntos y la hipótesis más prudente, p = 0,5, para una población grande. Se convirtió en una convención porque muchas decisiones se sienten cómodas con esa precisión. No es una regla: si necesita comparar varios subgrupos, 385 en total se quedarán muy cortos, y para una lectura exploratoria aproximada pueden bastar menos.
¿Una población mayor necesita una muestra mayor?
Solo hasta cierto punto. Cuando la población alcanza las decenas de miles, apenas influye en el resultado: para una población de 10.000, la calculadora da 370 en lugar de 385. Lo que importa es el número absoluto de entrevistas, no la proporción de la población entrevistada. La corrección solo marca una diferencia real en poblaciones pequeñas y contables, como unos cientos de clientes empresariales.
¿Cuántos encuestados necesito por subgrupo?
Aplique la misma lógica a cada subgrupo que vaya a presentar por separado. Si quiere analizar cada una de cuatro regiones con ±10 puntos, cada región necesita unas 100 entrevistas completadas, así que el total depende de cuántas celdas piense comparar. Nuestra guía sobre el tamaño de muestra para encuestas explica con ejemplos cómo planificar los subgrupos.
¿Y si mi público objetivo es de difícil acceso?
El número necesario de entrevistas completadas no cambia, pero aumenta el esfuerzo para conseguirlas. Con una incidencia o una tasa de respuesta bajas, hay que contactar y filtrar a muchas más personas, lo que afecta al calendario y al presupuesto. Si está planificando un estudio así, solicite una propuesta y estimaremos la viabilidad de la muestra antes de que empiece el trabajo de campo.
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