En QuestionPro somos amantes de la tecnología y la automatización, es por eso que hemos creado una sencilla calculadora de tamaño de muestra que te permitirá, con tan solo un par de clics, determinar el número exacto de encuestas a realizar.
Al momento de planificar un estudio no hay nada más importante que conocer el número de encuestas necesarias para que sea considerado como una investigación válida.
Es en este punto en el que necesitamos conocer la mejor manera de determinar el tamaño de muestra de una investigación.
Si deseas conocer un poco más de cómo utilizar nuestra calculadora de muestras, te invitamos a leer la parte inferior del artículo ¡Te convertirás en un experto en el cálculo de muestras!
Con esta calculadora podrás cuantificar de forma rápida y efectiva el tamaño de la muestra de tu siguiente investigación. Sin duda, utilizarla te permitirá ahorrar una gran cantidad de tiempo. Así que sácale el máximo provecho y utilízala cada vez que sea necesario.
Utilizar nuestra calculadora es muy sencillo, sin embargo te compartimos los siguientes consejos y observaciones para que comprendas mejor todo el proceso detrás de esta herramienta tan útil y casi mágica
Recuerda que la muestra que obtengas será representativa porque tendrá el nivel de confianza y margen correcto, así que sigue estas sencillas recomendaciones:
Si seleccionas en la calculadora de muestra un nivel de confianza de 95%, un margen de error de 5% y una población de 7743955, el tamaño de la muestra será de 385.
Ahora vamos a desglosar un poco más los conceptos mencionados.
El margen de error, también llamado intervalo de confianza es la cifra negativa o positiva que generalmente se reporta en los resultados de una encuesta.
Por ejemplo, si utilizas un margen de error de 4 y el 47% de tu muestra elige una respuesta, puedes estar seguro de que si le hubieras formulado la pregunta a toda la población, entre el 43% (47-4) y el 51% (47+4) hubiera elegido esa respuesta.
Para facilitarte este proceso puedes utilizar nuestra calculadora de margen de error.
El nivel de confianza se expresa en forma de porcentaje (por ejemplo, un nivel de confianza del 95%). Significa que si se repite un experimento o una encuesta una y otra vez, el 95 por ciento de las veces sus resultados coincidirán con los que se obtienen de una población, es decir, tendrás estadísticas sólidas.
El nivel de confianza se refiere a la tasa de éxito a largo
plazo del
método, es decir, la frecuencia con la que este tipo de intervalo capturará el parámetro de interés.
La mayoría de los investigadores utilizan el nivel de confianza del 95%.
Existen tres factores que determinan la confianza de tu investigación:
El tamaño de una muestra es una selección significativa de
la población
que se pretende estudiar.
Entre mayor sea el tamaño de tu muestra, mayor será la
seguridad de
que las respuestas realmente reflejan a la
población. Esto indica que para un nivel de confianza determinado, entre mayor sea el tamaño de la
muestra, menor
será el intervalo de confianza.
Sin embargo, la relación no es lineal (es decir, duplicar el tamaño de la muestra no reduce a la mitad el intervalo de confianza).
Tu precisión también depende del porcentaje de la muestra que elige una respuesta en particular. Si el 99% de tu muestra dijo "Sí" y el 1% dijo "No", la probabilidad de un error es remota, independientemente del tamaño de la muestra. Sin embargo, si los porcentajes son 51% y 49%, la probabilidad de un error es mucho mayor.
Al determinar el tamaño de muestra para un nivel de precisión determinado, debes utilizar el peor porcentaje (50%). También debes usar este porcentaje si deseas determinar un nivel general de precisión para una muestra que ya tienes.
Para determinar el intervalo de confianza para una respuesta específica de tu muestra, puedes utilizar el porcentaje escogiendo esa respuesta y obtener un intervalo más pequeño.
En las investigaciones es común optar por la opción de máxima variabilidad, esto cuando no existen antecedentes sobre la investigación realizada. Para estos casos se establece un valor estándar de p=q=0.5 o 50%.
Muchas veces podrías no saber el tamaño exacto de una población. Esto no es un problema.
Las probabilidades matemáticas demuestran que el tamaño de la población es irrelevante a menos que el tamaño de la muestra exceda un pequeño porcentaje de la población total que estás examinando.
Esto significa que una muestra de 500 personas es igualmente útil para examinar las opiniones de un estado de 15,000,000 o de una ciudad de 100,000.
Los cálculos del intervalo de confianza suponen que tienes una muestra aleatoria y confiable de la población.
Si tu muestra no es verdaderamente aleatoria, no puedes confiar en los intervalos. Las muestras no aleatorias suelen ser el resultado de un error o limitación en el procedimiento de muestreo.
Un ejemplo de este error sería llamar a las personas a su casa durante el día y dejar a un lado a las personas que trabajan. No se puede asumir que la población no trabajadora representa con precisión a toda la población (trabajadora y no trabajadora).
Te recomiendo leer: Cómo medir una población.
Una situación que ocurre al calcular el tamaño de la muestra para poblaciones muy grandes (generalmente por arriba de 100,000) es la obtención del número 385, tanto si se trata de una población de 450,000 como una de 4,500,000.
¿Se trata de un error? No. El número 385 se obtiene al considerar, para un nivel confianza de 95%, la desviación media de 1.96, y un margen de error de 5%, a partir de lo que puede realizarse el siguiente cálculo:
n= (1.96*.,96*0.5*0.5) / (0.05*0.05) = 0.9604 / 0.0025 = 384.16
Como resultado, obtenemos que con una muestra aleatoria de
385
individuos se pueden alcanzar resultados con un alta precisión para el nivel de confianza y el margen de
error
previamente establecido.
Esto aplica sin importar el tamaño de la población, siempre que se cumplan las normas de
aleatoriedad.
Aunque parece magia, detrás de nuestra calculadora de muestras hay todo una metodología que valida el cálculo de la muestra obtenida, en está ocasión nos hemos apoyado en la siguiente fórmula.
Donde:
A continuación, tenemos algunos consejos para determinar el tamaño de muestra de tu próxima investigación:
Las muestras pueden ofrecer datos que permitan hacer inferencias sobre toda la población. Es a través de los datos recopilados de una muestra que los encuestadores pueden obtener hallazgos sobre una población.
Otras razones por la que es importante calcular el tamaño de la muestra, son las siguientes:
En conclusión, el cálculo del tamaño de la muestra es un aspecto muy importante de cualquier investigación. Debe realizarse en el momento de planificar el estudio, según el tipo de preguntas y el diseño de investigación.
También es aconsejable contar con la ayuda de una calculadora de tamaño de la muestra como la de QuestionPro para evitar errores al momento de determinar el porcentaje de la población a investigar.
Esperamos que nuestra calculadora de tamaño de la muestra sea de gran utilidad para recolectar los datos necesarios que aseguren el éxito de tu investigación.
¡Listo! Ya conoces el número exacto de encuestas que debes aplicar para que tu estudio tenga un rango
válido
gracias al tamaño de muestra calculado.
Recuerda que puedes aprovechar las herramientas automáticas de
QuestionPro para recolección y
análisis de datos.
O bien, si estás realizando un estudio profesional y requieres de una
muestra de personas confiable para responder tus encuestas, te
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