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Calculadora de tamaño de muestra para encuestas

Planifica antes del trabajo de campo cuántas respuestas completas necesita tu encuesta. Elige nivel de confianza, margen de error, proporción supuesta y, si la conoces, la población total para fijar un objetivo defendible de respuestas para una estimación de proporción.

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Ejemplos

Vas a enviar una encuesta amplia a clientes y quieres un objetivo estándar de 95% / +/-5% sin una estimación previa fiable todavía.

Objetivo de respuestas
385 respuestas completas
Base de población grande
385 respuestas
Tasa supuesta de apoyo
50%
Valor crítico (z*)
1,96 none

No se introdujo tamaño de población, así que el plan se queda en la base de población grande. Mantener 50% es conservador porque con está fórmula produce la muestra requerida más grande.

Herramienta de planificación solo para proporciones de encuestas. El objetivo depende del nivel de confianza, el margen de error y la proporción supuesta, y no corrige sesgo, no respuesta, marcos débiles, estudios de médias, potencia experimental ni problemas de causalidad.

¿Fue útil?

Ejemplos

Cómo funciona

Fórmula

n0=z2⋅p⋅(1−p)e2n_0 = \dfrac{z^2 \cdot p \cdot (1-p)}{e^2}

n=n01+n0−1Nn = \dfrac{n_0}{1 + \dfrac{n_0 - 1}{N}}

z=Φ−1 ⁣(1−1−C2)z = \Phi^{-1}\!\left(1 - \dfrac{1-C}{2}\right)

Variables de cálculo

n0n_0

Tamaño base de la muestra para población grande

nn

Tamaño de muestra ajustado por población finita

zz

Valor crítico normal bilateral para el nivel de confianza elegido

pp

Proporción supuesta expresada como parte decimal

ee

Margen de error deseado expresado como parte decimal

NN

Tamaño total de la población cuando es acotada y conocida

Introduce el nivel de confianza que quieres defender, el margen de error que puedes aceptar y la proporción esperada para la respuesta principal. La calculadora obtiene primero la base de población grande y luego aplica, si hace falta, la corrección por población 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 página usa la fórmula estándar de planificación de muestras para proporciones: n0=z2p(1−p)/e2n_0 = z^2 p(1-p)/e^2, donde pp es la proporción supuesta en forma decimal y ee es el margen de error deseado en forma decimal. Si proporcionas una población acotada NN, aplica la corrección por población finita n=n0/(1+(n0−1)/N)n = n_0 / (1 + (n_0 - 1) / N).

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

Preguntas frecuentes

01¿Qué planifica exactamente está calculadora?
Planifica cuántas respuestas completas deberías buscar antes del trabajo de campo cuando el resultado final es una proporción, como tasa de apoyo, aprobación o porcentaje que elige una respuesta. Es una herramienta de planificación de précisión para encuestas, no una explicación posterior de incertidumbre una vez terminada la encuesta.
02¿Por qué 50% es el valor conservador?
Porque la fórmula depende de p(1-p), y ese término es máximo en p = 0,50. Si no tienes una estimación previa fiable, 50% da la muestra requerida más grande y, por tanto, el objetivo de planificación más prudente.
03¿Cuándo importa la corrección por población finita?
Importa cuando la población objetivo no es muy grande en relación 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 población grande.
04¿En qué se diferencia de la Calculadora de intervalo de confianza, la Calculadora de distribución normal y la Calculadora de estadística?
La Calculadora de intervalo de confianza interpreta una muestra ya recogida. La Calculadora de distribución normal responde preguntas de probabilidad bajo un modelo de campana. La Calculadora de estadística resume datos existentes. Esta página responde a una pregunta anterior: cuántas respuestas completas conviene reunir antes de lanzar la encuesta.
05¿Qué no cubre está calculadora?
No hace análisis de potencia para experimentos, ni estudios basados en médias, ni afirmaciones causales, ni diseño de ponderación, ni corrección por no respuesta. Una muestra grande en términos matemáticos no arregla sesgos, malas preguntas ni un marco de muestreo poco representativo.

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