Calculadora de tamaño de muestra
Averigua a cuántas personas necesitas encuestar. Elige un nivel de confianza y un margen de error, añade opcionalmente el tamaño de tu población y obtén el tamaño de muestra requerido con la fórmula de Cochran explicada paso a paso.
Resultados
385
Tamaño de muestra requerido
1,96
Puntuación z utilizada
Infinita
Población
Cómo se calculó esto
n₀ = z²p(1−p) / e² = 1,96² × 0,5 × (1 − 0,5) / 0,05² = 0,9604 / 0,0025 = 384,16
Redondeando hacia arriba a una persona entera, el tamaño de muestra requerido es de 385. Esto supone un muestreo aleatorio simple; añade encuestados adicionales para cubrir la falta de respuesta esperada.
Tamaño de muestra según márgenes de error habituales (95% de confianza)
| Margen de error | Tamaño de muestra requerido |
|---|---|
| ±3% | 1068 |
| ±5% | 385 |
| ±10% | 97 |
Preguntas frecuentes
- ¿Cómo se calcula el tamaño de muestra?
- La calculadora usa la fórmula de Cochran: n₀ = z²p(1−p)/e², donde z es la puntuación z de tu nivel de confianza, p es la proporción esperada y e es el margen de error. Si introduces un tamaño de población, se aplica la corrección por población finita n = n₀ / (1 + (n₀ − 1)/N). El resultado siempre se redondea hacia arriba a una persona entera.
- ¿Qué nivel de confianza debo elegir?
- El 95% es la opción estándar en la mayoría de las investigaciones académicas y de mercado — corresponde a una puntuación z de 1,96. Usa el 99% (z = 2,576) cuando las consecuencias de equivocarse son importantes, o el 90% (z = 1,645) para encuestas exploratorias rápidas en las que una muestra más pequeña es aceptable.
- ¿Por qué la proporción esperada está fijada en 50% de forma predeterminada?
- El término p(1−p) de la fórmula es mayor cuando p = 0,5, por lo que el 50% da el tamaño de muestra más conservador (el más grande). Si no tienes una estimación previa de la proporción, dejarla en 50% garantiza que tu muestra sea lo bastante grande sea cual sea el valor real.
- ¿Qué pasa si no conozco el tamaño de mi población?
- Deja el campo de población en blanco y la calculadora tratará la población como prácticamente infinita, lo cual es adecuado para poblaciones grandes. La corrección por población finita solo importa cuando la población es pequeña en relación con la muestra — para poblaciones superiores a unas 100.000 personas, apenas supone diferencia.
- ¿Una población más grande siempre necesita una muestra más grande?
- No — es un error común. El tamaño de muestra requerido se estabiliza a medida que crece la población: encuestar a un país de 300 millones de personas requiere apenas más encuestados que encuestar a una ciudad de 100.000 habitantes con el mismo nivel de confianza y margen de error.