Calculadora de Muestras

Calculadora de tamaño de muestras para tu investigación

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.

Calculadora de muestra Nivel de confianza: 95% 99% Margen de Error: Población:       Tamaño de Muestra:

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.

Fórmula utilizada en la calculadora de muestra

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.

Importancia de calcular el tamaño de la muestra

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:

• Los dos factores principales que afectan la utilidad y eficacia de un estudio son el tamaño de la muestra y el tamaño del efecto.
  
  
• Un estudio sólo debe realizarse una vez que exista una posibilidad realista de que el estudio arroje información útil.
  
  
• Un estudio que tiene un tamaño de muestra demasiado pequeño puede producir resultados no concluyentes y también podría considerarse poco ético al exponer a sujetos a riesgos innecesarios.
  
  
• Un estudio demasiado grande desperdiciará recursos y podría exponer a más participantes de los necesarios a cualquier riesgo relacionado.

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 invitamos a conocer más de nuestro servicio especializado QuestionPro Audience