Cómo 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
Recuerda que la muestra que obtengas será representativa
porque tendrá
el nivel de confianza y margen correcto, así que sigue estas sencillas recomendaciones:
- Elige el nivel de confianza, que es el grado de certeza (o probabilidad) expresado en
porcentaje con el que se pretende realizar la estimación de un parámetro a través de un estadístico
muestral. El
nivel de confianza más efectivo y utilizado es 95%.
- Selecciona el margen de error, un indicador de la fiabilidad del estudio y de la exactitud de
tus
resultados. Se expresa como un porcentaje que te indicará que los resultados obtenidos están
dentro de más o menos este porcentaje de los valores presentados. Por lo regular es de 5% o
menos.
- Asigna el total de la población. En este paso puedes apoyarte en datos oficiales de tu
localidad o de un
aproximado
que tengas sobre la población total que tu estudio pretende abordar.
Por ejemplo, el número de habitantes de Bogotá, Colombia, es de 7,743,955 habitantes.
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.
Margen de Error o Intervalo de confianza
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.
Nivel de confianza
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:
- Tamaño de la muestra
- Porcentaje
- Tamaño de la población
Tamaño de la muestra
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).
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 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%.
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).
Te recomiendo leer: Cómo medir una población.
¿Por qué obtengo una muestra de 385 para diversas poblaciones?
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.
Tamaño de Muestra = Z2 * (p) * (1-p) / c2
Donde:
- Z = Nivel de confianza ( 95% o 99%)
- p = .5
- c = Margen de error ( .04 = ±4)
Consejos al calcular
el tamaño de la muestra
A continuación, tenemos algunos consejos para determinar el
tamaño de
muestra de tu próxima investigación:
- Si tu población es pequeña realiza un censo.
- Revisa publicaciones previas para averiguar si existen estudios similares al tuyo que puedan
servirte de
referencia.
- Investiga si existe una tabla de referencias para el tamaño de la muestra de tu estudio.
- Utiliza una calculadora del tamaño de la muestra como la de QuestionPro.
Tipos de muestreo
Calcular el tamaño de muestra correcto es el primer paso para obtener resultados confiables en una investigación. Sin embargo, la forma en que seleccionas a los participantes es igual de importante. Por eso, además de usar nuestra calculadora de tamaño de muestra, es clave conocer los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico que puedes aplicar en tu estudio.
