Calculadora del margen de error

Para una proporción, MOE = z × √(p(1 − p) ÷ n), donde z es el valor crítico del nivel de confianza (1.96 para el 95%), p la proporción observada y n el tamaño de la muestra. Para una media es z × σ ÷ √n.

Unos ±3.1 puntos porcentuales con un 95% de confianza cuando el resultado está cerca del 50%. Con 400 encuestados es de unos ±4.9 puntos y con 2,000, de unos ±2.2 puntos.

p(1 − p) es máximo cuando p = 0.5, así que el 50% da el margen más amplio y prudente. Los sondeos suelen citar esta cifra del peor caso para que sirva para todas las preguntas de la encuesta.

Cuando la muestra es una parte grande de la población (más o menos más del 5%), el margen se reduce multiplicándolo por √((N − n) ÷ (N − 1)). Para 300 respuestas de 1,200 empleados el factor es de unos 0.87, así que ±5.4% pasa a ser ±4.7%.

Apenas. Sin la corrección, el margen depende del tamaño de la muestra, no del tamaño de la población. Una muestra de 1,000 es casi igual de precisa para una ciudad que para todo un país, siempre que sea aleatoria.

Solo el error de muestreo aleatorio. No tiene en cuenta las muestras sesgadas, la falta de respuesta, las preguntas mal formuladas ni las personas que no responden con sinceridad, que pueden ser mayores que el propio margen.

Una confianza mayor necesita un margen más amplio. Con n = 1,000 y p = 50%, el margen es de ±2.6% con un 90%, ±3.1% con un 95% y ±4.1% con un 99% de confianza.

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