Usa la calculadora de abajo para encontrar la muestra ideal (N) a partir del margen de error deseado, o para descubrir el margen de error de una muestra que ya recolectaste. Los cálculos usan corrección para población finita y la suposición conservadora de máxima variabilidad.
Descubre cuántas respuestas necesitas recolectar.
N necesario por margen de error (confianza 95%)
¿Ya recolectaste? Mira la precisión de tu resultado.
La muestra ideal es el número de respuestas que necesitas recolectar para que los resultados de tu investigación representen bien el universo total de personas que quieres entender. El margen de error indica cuánto puede variar el resultado obtenido en la muestra respecto al valor real de la población. Un margen de 5%, por ejemplo, significa que un resultado de 60% puede, en realidad, estar entre 55% y 65%.
Calcular el tamaño de muestra correcto equilibra dos objetivos: garantizar precisión y confiabilidad en los resultados y respetar el costo-beneficio del estudio. Una muestra demasiado pequeña genera conclusiones frágiles; una demasiado grande desperdicia tiempo y presupuesto sin ganancia relevante de precisión. El cálculo ayuda a encontrar el punto óptimo.
Trabajamos con proporción y corrección para población finita, asumiendo p = q = 0,5 (máxima variabilidad):
N = (N · z² · p · q) / ((N − 1) · e² + z² · p · q) e = z · √(p·q / n) · √((N − n) / (N − 1))
Valores de z por nivel de confianza: 85% = 1,44 · 90% = 1,645 · 95% = 1,96 (estándar) · 99% = 2,576.
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