Tamaño de muestra para una proporción
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Relación estadística

Fórmula

n = z² × p × (1 − p) / E²

= 384.16

Nota

Este es un modelo simplificado: aplica la fórmula estándar mostrada a los valores resumidos que introdujo y supone que se cumplen sus condiciones subyacentes (independencia, normalidad, muestreo correcto). No analiza un conjunto de datos real. Verifique los supuestos antes de confiar en el resultado.

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Preguntas frecuentes

¿Qué resuelve esta calculadora?+

Indica cuántos encuestados u observaciones se necesitan para estimar una proporción poblacional dentro de un margen de error y nivel de confianza elegidos. Es el inverso del cálculo del margen de error: en lugar de calcular el error a partir de un n dado, calcula el n necesario para lograr un error objetivo.

¿Por qué debo estimar la proporción esperada antes de recolectar datos?+

El tamaño de muestra requerido depende de cuán variable se espera que sea el resultado, y las proporciones cercanas al 50% tienen la mayor variabilidad. Si no tienes una estimación previa, usar 50% es la opción conservadora porque produce el tamaño de muestra más grande y seguro.

¿Por qué asumir 50% da el tamaño de muestra requerido más grande?+

La varianza de una proporción, p(1−p), es máxima cuando p = 0,5. Cualquier proporción más alejada de 0,5, como 10% o 90%, tiene menor varianza y por lo tanto necesita una muestra más pequeña para alcanzar la misma precisión.

¿Cuánto aumenta el tamaño de muestra necesario al subir el nivel de confianza?+

Lo aumenta considerablemente, ya que el multiplicador de confianza (el valor z) crece para niveles de confianza más altos y ese valor se eleva al cuadrado en la fórmula. Pasar de 95% a 99% de confianza puede aumentar el tamaño de muestra requerido en casi un 75%.

¿Esta calculadora tiene en cuenta el tamaño total de la población?+

La versión básica asume una población efectivamente infinita o muy grande, lo cual es preciso para la mayoría de las encuestas nacionales o a gran escala. Para poblaciones pequeñas y finitas, una corrección por población finita puede reducir aún más el tamaño de muestra requerido, ya que no se puede muestrear a más personas de las que existen.