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Calculadora de Muestras

Publicado por QuestionPro


Al momento de realizar y planificar un estudio no hay nada más importante que conocer el número de encuestas necesarias para que tu estudio sea considerado como una investigación válida, es en este punto en el que es necesario conocer la mejor manera de determinar el tamaño de muestra de tu investigación

En QuestionPro somos amantes de la tecnología y la automatización, es por eso que hemos creado una sencilla calculadora de muestras, de esta manera con tan solo un par de clics podrás determinar el número exacto de encuestas a realizar

Si deseas conocer un poco más de como utilizar nuestra calculadora de muestras te invitamos a leer la parte inferior del artículo, te convertirás en un experto en el cálculo de muestras.

Calculadora de tamaño de muestras para tu investigación


Calculadora de muestra

Nivel de Confianza : 95% 99%
Margen de Error:
Población:
   
 






Tamaño de Muestra:

Como utilizar nuestra calculadora de muestra

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.

Pero antes, ¿sabes qué es el intervalo de confianza y nivel de confianza?

También puedes corroborar el nivel de precisión que tienes en una muestra existente.

Intervalo de confianza o Margen de Error

El intervalo de confianza, también llamado margen de error, es la cifra negativa o positiva que generalmente se reporta en los resultados de una encuesta Por ejemplo, si utilizas un intervalo de confianza 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.

Nivel de confianza

El nivel de confianza representa la frecuencia con la que el porcentaje real de la población que elegiría una respuesta forma parte del intervalo de confianza. El nivel de confianza del 95% significa que puedes estar seguro en un 95%; el nivel de confianza del 99% significa que puedes estar seguro en un 99%. La mayoría de los investigadores utilizan el nivel de confianza del 95%.

Entre más amplio sea el intervalo de confianza que estés dispuesto a aceptar, más seguro podrás estar de que las respuestas de toda la población estén dentro de ese rango.

Por ejemplo, si le preguntas a una muestra de 1000 personas en una ciudad que marca de refresco prefieren, y el 60% dijo Marca A, puedes estar seguro de que entre el 40 y el 80% de todas las personas en la ciudad realmente prefieren esa marca, pero no puedes estar muy seguro de que entre el 59 y el 61% de las personas en la ciudad prefieren la marca.

Factores que afectan el intervalo de confianza

Existen tres factores que determinan el intervalo de confianza:

  • Tamaño de la muestra
  • Porcentaje
  • Tamaño de la población

Tamaño de la muestra

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).

Porcentaje o variabilidad

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 un 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 es muy común cuando no existen antecedentes sobre la investigación realizada, para estos casos se establece un valor estándar de p=q=0.5 o 50%, este valor es el que viene establecido por default en nuestra calculadora y por el momento no puede ser modificado.

Tamaño de la población

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).

Fórmula utilizada en la calculadora de muestra

Aunque parece magia, detrás de nuestra calculadora de muestras hay todo una metodología que válida el calculo de muestra, en está ocasión nos hemos apoyado en la siguiente fórmula.

Tamaño de Muestra = Z2 * (p) * (1-p) / c2

Donde:

  • Z = Nivel de confianza ( 95% o 99%)
  • p = .5
  • c = Margen de error ( .04 = ±4)

Te recomiendo leer: Cómo medir una población.

¿Qué hacer con tu muestra?

¡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 ¿necesitas una herramienta automática para recolección y análisis de datos? En QuestionPro podemos ayudarte ¿Qué esperas?.

¡Sigue aprendiendo!

Si quieres seguir aprendiendo sobre tamaño de muestras y consejos para realizar tu siguiente investigación de una manera eficaz y correcta, te recomendamos los siguientes artículos.


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