Calculadora de tamaño de muestras

Si estás realizando una investigación y te preguntas cuántas medidas necesitas para que sea estadísticamente significativa, esta calculadora del tamaño de muestra está aquí para ayudarte. Solo tienes que hacerte estas tres preguntas antes de utilizarla:

• ¿Cuán exacto debe ser tu resultado? (margen de error)
• ¿Qué nivel de confianza necesitas? (nivel de confianza)
• ¿Cuál es tu estimación inicial? (estimación de la proporción)

Sigue leyendo para saber cómo calcular el tamaño de muestra utilizando esta herramienta, y qué significan todas las variables de la fórmula de cálculo del tamaño de muestra.

La ecuación que utiliza nuestra calculadora del tamaño de muestra es:

donde:

• $Z$ - El puntaje z o valor z asociado al nivel de confianza que hayas elegido. Esta calculadora de significancia estadística obtiene este valor automáticamente, pero si quieres aprender a calcularlo a mano, echa un vistazo a las instrucciones de nuestra calculadora del intervalo de confianza.
• $\mathrm{ME}$ - Margen de error, también conocido como intervalo de confianza. Te indica que puedes estar seguro (con un nivel de confianza, por ejemplo, del 95 %), de que el valor real no difiere del que has obtenido en más de este porcentaje. Puedes obtener más información al respecto en nuestra calculadora de margen de error 🇺🇸.
• $p$ - Tu estimación inicial de la proporción. Por ejemplo, si estás realizando una encuesta entre estudiantes para averiguar cuántos de ellos leyeron más de 5 libros el año pasado, puedes conocer un resultado de una encuesta anterior: 40 %. Si no tienes esa estimación, utiliza el valor conservador del 50 %.
• $n_1$ - Tamaño de muestra requerido.

Si tu población es finita —por ejemplo, realizas una encuesta entre estudiantes de una sola facultad—, debes incluir una corrección de la siguiente forma:

donde:

• $N$ - Tamaño total de la población.
• $n_2$ - Tamaño de muestra tomada de toda la población que hará que tu investigación sea estadísticamente significativa.

Analizaremos un caso de encuesta paso a paso para que puedas tener una idea clara de cómo utilizar nuestra calculadora del tamaño de muestra. Tienes previsto realizar una encuesta para averiguar cuál es la proporción de estudiantes de tu campus que almuerzan regularmente en el comedor del campus.

1. Decide cuán exacto quieres que sea tu resultado. Digamos que es importante para el comedor conocer el resultado, con un margen de error del $2\ \%$ como máximo.

2. Decide tu nivel de confianza. Podemos suponer que quieres estar $99\ \%$ seguro de que tu resultado es correcto.

3. ¿Tienes una suposición de proporción inicial? Digamos que has accedido a una encuesta similar de hace 10 años, y la proporción era igual a $30\ \%$. Puedes asumirla como tu estimación inicial.

4. ¿La población total de estudiantes es tan alta que puedes suponer que es infinita? Probablemente no. Tienes que encontrar los datos actuales del número de estudiantes del campus: supongamos que es $25 000$.

5. Todo lo que tienes que hacer ahora es introducir todos estos datos en nuestra calculadora del tamaño de muestra. El tamaño de muestra necesario para que el resultado sea estadísticamente significativo es $3051$. Tienes que pedirle a esa cantidad de estudiantes lo mismo… ¿Estás seguro de que no puedes conformarte con un nivel de confianza de $95\ \%$? 😀

Ahora que sabes cómo calcular el tamaño de muestra, puedes ir más allá y utilizarlo para calcular otros estadísticos de interés en tu investigación:

• Calculadora del error muestral 🇺🇸: el tamaño de muestra es la característica más influyente a la hora de predecir el error de muestreo. Utilízala para calcular el error de tu muestra.

• Calculadora de probabilidad normal para distribuciones de muestra 🇺🇸: utiliza el tamaño de tu muestra, junto con la media y la desviación típica de la población, para hallar la probabilidad de que la media de tu muestra se encuentre dentro de un rango específico.

• Calculadora de la distribución muestral de proporciones 🇺🇸: utiliza el tamaño de tu muestra y la proporción de la población para hallar la probabilidad de que la proporción de tu muestra se encuentre dentro de un intervalo específico.