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Calculadora de Tamaño Muestra Calcula el tamaño muestral requerido para encuestas en función del nivel de confianza, margen de error y población.

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Calculadora de Tamaño Muestra

Calcula el tamaño muestral requerido para encuestas en función del nivel de confianza, margen de error y población.

1

Establecer nivel de confianza

Elige el nivel de confianza deseado (por ejemplo, 95%).

2

Introducir parámetros

Establece el margen de error, el tamaño de la población y la proporción esperada.

3

Ver tamaño de muestra

Vea el tamaño de muestra requerido con detalles del cálculo.

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What Is Calculadora de Tamaño Muestra?

La Calculadora de Tamaño Muestra determina cuántos encuestados u observaciones necesitas para una encuesta o estudio estadísticamente válido. Considera el nivel de confianza (cuán seguro deseas estar), margen de error (rango de error aceptable), tamaño de la población (grupo total que se estudia) y proporción esperada (porcentaje de resultado anticipado). La calculadora utiliza la fórmula estándar de tamaño de muestra con corrección para poblaciones finitas cuando se proporciona un tamaño de población. Esta herramienta es esencial para investigadores, marketeros y cualquier persona que diseñe encuestas o experimentos.

Why Use Calculadora de Tamaño Muestra?

  • Fórmula estadística estándar con corrección para población finita
  • Múltiples niveles de confianza desde el 80% hasta el 99,9%
  • Tamaño de la población opcional para ajuste de población finita
  • Muestra la puntuación z y todos los parámetros del cálculo

Common Use Cases

Investigación de mercado

Determina el tamaño de la encuesta para investigaciones de satisfacción del cliente o productos.

Investigación académica

Calcula el tamaño de la muestra para investigaciones de tesis o estudios científicos.

Control de calidad

Determina los tamaños de las muestras de inspección para procesos de fabricación.

Encuestas de opinión pública

Planifica los tamaños de las muestras de encuestas para elecciones o investigaciones de políticas.

Technical Guide

La fórmula del tamaño de muestra para poblaciones infinitas es: n₀ = (Z² × p × (1-p)) / E², donde Z es la puntuación z para el nivel de confianza, p es la proporción esperada (0.5 para máximo) y E es el margen de error. Para poblaciones finitas, aplica la corrección: n = n₀ / (1 + (n₀-1)/N), donde N es el tamaño de la población. Puntuaciones z: 80% → 1.282, 90% → 1.645, 95% → 1.960, 99% → 2.576. Usar p = 0.5 da como resultado el tamaño de muestra más conservador (grande). La corrección para poblaciones finitas se vuelve significativa cuando la muestra es más del 5% de la población.

Tips & Best Practices

  • 1
    Utiliza p = 50% cuando no estés seguro de la proporción esperada - esto da el tamaño de muestra más grande
  • 2
    Duplicar la confianza no duplica el tamaño de la muestra - la relación es no lineal
  • 3
    Reducir a la mitad el margen de error cuadruplica el tamaño de la muestra requerido
  • 4
    Para poblaciones superiores a 100.000, la corrección finita tiene un efecto mínimo

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Frequently Asked Questions

Q ¿Cuál es un buen tamaño de muestra?
Depende de tus requisitos. Para un nivel de confianza del 95% con un margen de error del 5%, necesitas alrededor de 385 encuestados para una población grande. Los márgenes de error más pequeños requieren muestras más grandes.
Q ¿Qué nivel de confianza debería utilizar?
El 95% es el estándar más común en la investigación. Utiliza el 99% para decisiones críticas o investigaciones médicas. El 90% puede ser suficiente para estudios preliminares o exploratorios.
Q ¿Importa el tamaño de la población?
Para poblaciones grandes (>100,000), el tamaño de la muestra requerido apenas cambia. La corrección de la población finita solo importa cuando se muestrea una porción significativa de la población.
Q ¿Qué es el margen de error?
El margen de error es el rango dentro del cual se espera que caiga el valor real de la población. Un margen de error del 5% significa que los resultados podrían ser ±5% del valor informado.
Q ¿Por qué utilizar el 50% para la proporción esperada?
Utilizar el 50% maximiza el tamaño de la muestra requerido, asegurando que tu muestra sea lo suficientemente grande independientemente del resultado real. Si tienes una estimación razonable, usarla reduce el tamaño de la muestra requerido.

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