Calculadora de tamaño de muestra

Para una proporción, usa la fórmula de Cochran n₀ = z² × p(1 − p) / E², donde z es el valor crítico para tu nivel de confianza, p la proporción esperada y E el margen de error en decimal. Redondea siempre hacia arriba.

Para una población grande y p = 50%, n = 1.96² × 0.25 / 0.05² = 384.2, así que necesitas 385 respuestas. Para una población de 1,000, la corrección por población finita lo reduce a 278.

p(1 − p) alcanza su máximo en p = 0.5, así que 50% da el tamaño de muestra más grande y conservador. Si tienes datos previos que sugieren, por ejemplo, un 20%, usarlos da una muestra necesaria menor.

Cuando la muestra es una parte notable de una población pequeña, se necesitan menos respuestas. El tamaño corregido es n = n₀ × N / (n₀ + N − 1). En poblaciones muy grandes apenas cambia nada.

Solo cuando la población es pequeña. A partir de unas 20,000 personas la muestra necesaria apenas cambia; por eso las encuestas nacionales de millones de personas suelen usar unos 1,000 encuestados.

Divide el tamaño de muestra necesario entre la tasa de respuesta esperada. Si necesitas 385 respuestas y esperas que responda el 25%, invita a 385 / 0.25 = 1,540 personas.

Usa n = (z × σ / E)², donde σ es la desviación estándar esperada (de un estudio piloto o de datos anteriores) y E el margen de error en las mismas unidades que tus mediciones.

Sí. Cada herramienta del sitio pasa pruebas automáticas en navegadores reales para comprobar que el resultado es correcto y que no hay errores. Si encuentras un fallo o tienes una sugerencia, escríbenos a [email protected] y lo revisaremos.