Calculadora de tamano de muestra para encuestas

Planifica antes del trabajo de campo cuantas respuestas completas necesita tu encuesta. Elige nivel de confianza, margen de error, proporcion supuesta y, si la conoces, la poblacion total para fijar un objetivo defendible de respuestas para una estimacion de proporcion.

Cómo funciona

Fórmula

n_0 = \dfrac{z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{e^2}

n = \dfrac{n_0}{1 + \dfrac{n_0 - 1}{N}}

z = \Phi^{-1}\!\left(1 - \dfrac{1-C}{2}\right)

Variables, símbolos y unidades

$n_0$: Tamano base de la muestra para poblacion grande
$n$: Tamano de muestra ajustado por poblacion finita
$z$: Valor critico normal bilateral para el nivel de confianza elegido
$p$: Proporcion supuesta expresada como parte decimal
$e$: Margen de error deseado expresado como parte decimal
$N$: Tamano total de la poblacion cuando es acotada y conocida

Método de cálculo explicado

Introduce el nivel de confianza que quieres defender, el margen de error que puedes aceptar y la proporcion esperada para la respuesta principal. La calculadora obtiene primero la base de poblacion grande y luego aplica, si hace falta, la correccion por poblacion finita cuando conoces el total de clase, miembros o clientes. El resultado principal siempre se redondea hacia arriba porque necesitas un objetivo entero de respuestas.

Esta pagina usa la formula estandar de planificacion de muestras para proporciones: $n_0 = z^2 p(1-p)/e^2$ , donde $p$ es la proporcion supuesta en forma decimal y $e$ es el margen de error deseado en forma decimal. Si proporcionas una poblacion acotada $N$ , aplica la correccion por poblacion finita $n = n_0 / (1 + (n_0 - 1) / N)$ .

El nivel de confianza se convierte en un valor critico normal bilateral $z$ . La respuesta final siempre se redondea al entero superior. Se destaca 50% porque maximiza $p(1-p)$ y por eso produce la muestra requerida mas grande dentro de este modelo.

Preguntas frecuentes

Que planifica exactamente esta calculadora?

Planifica cuantas respuestas completas deberias buscar antes del trabajo de campo cuando el resultado final es una proporcion, como tasa de apoyo, aprobacion o porcentaje que elige una respuesta. Es una herramienta de planificacion de precision para encuestas, no una explicacion posterior de incertidumbre una vez terminada la encuesta.

Por que 50% es el valor conservador?

Porque la formula depende de p(1-p), y ese termino es maximo en p = 0,50. Si no tienes una estimacion previa fiable, 50% da la muestra requerida mas grande y, por tanto, el objetivo de planificacion mas prudente.

Cuando importa la correccion por poblacion finita?

Importa cuando la poblacion objetivo no es muy grande en relacion con la muestra que piensas reunir, por ejemplo una clase, un directorio de miembros o una lista acotada de clientes. En esos casos el objetivo ajustado puede quedar bastante por debajo de la base de poblacion grande.

En que se diferencia de la Calculadora de intervalo de confianza, la Calculadora de distribucion normal y la Calculadora de estadistica?

La Calculadora de intervalo de confianza interpreta una muestra ya recogida. La Calculadora de distribucion normal responde preguntas de probabilidad bajo un modelo de campana. La Calculadora de estadistica resume datos existentes. Esta pagina responde a una pregunta anterior: cuantas respuestas completas conviene reunir antes de lanzar la encuesta.

Que no cubre esta calculadora?

No hace analisis de potencia para experimentos, ni estudios basados en medias, ni afirmaciones causales, ni diseno de ponderacion, ni correccion por no respuesta. Una muestra grande en terminos matematicos no arregla sesgos, malas preguntas ni un marco de muestreo poco representativo.

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