Cálculadora de tamaño de muestra (gratis)
En investigación de mercado una de las preguntas más comunes es: ¿cuántas encuestas debo hacer? Con esta calculadora de tamaño de muestra de AMANTA puedes obtener la respuesta en segundos, sin fórmulas complicadas.
¿Cómo funciona la calculadora de tamaño de muestra?
En AMANTA creemos que los datos hablan más fuerte que las palabras. Por eso diseñamos esta calculadora para resolver una de las preguntas más comunes: ¿cuántas encuestas necesito?
La herramienta aplica fórmulas estadísticas con un diseño amigable, para que no tengas que preocuparte por los cálculos: solo completa los campos y obtendrás tu resultado al instante.
- Población: ingresa el número total de personas en tu mercado o base de clientes.
- Nivel de confianza: el estándar es 95%, suficiente para la mayoría de estudios.
- Margen de error: normalmente 5%, aunque puedes ajustarlo según la precisión que busques.
- Proporción esperada (p): si no tienes información previa, usa 0.5.
- Tipo de muestreo: elige entre aleatorio simple, estratificado o por conglomerados.
- Calcular: obtendrás en segundos el tamaño de muestra recomendado.
Con este cálculo estarás un paso adelante: tu estudio contará con la representatividad necesaria y con la confianza de que tus decisiones estarán respaldadas por datos sólidos.
Ventajas de usar la calculadora de AMANTA
Nuestra calculadora no es solo un número en pantalla, es una herramienta pensada para que tomes decisiones con seguridad y respaldo. En AMANTA sabemos que detrás de cada encuesta hay tiempo, recursos y objetivos de negocio.
- Precisión: aplicamos la corrección por población finita, algo que muchas herramientas gratuitas omiten.
- Rapidez: obtén el tamaño de muestra en segundos, sin fórmulas ni hojas de Excel complicadas.
- Accesibilidad: puedes usarla desde cualquier dispositivo, ya sea computadora o celular.
- Enfoque práctico: diseñada por consultores de investigación, no por programadores aislados.
- Decisiones con datos: cada cálculo refuerza nuestro propósito: los datos hablan más fuerte que las palabras.
Esta es solo una muestra de cómo transformamos la estadística en una herramienta clara, accesible y útil para tu negocio.
Ejemplo rápido de cálculo de muestra
Supongamos que quieres investigar a 100.000 personas. Si seleccionas un nivel de confianza de 95%, un margen de error de 5% y una proporción de 0.5, la calculadora recomendará un tamaño de muestra de alrededor de 384 encuestas.
Si en lugar de 100.000, tu población fuese solo de 2.000 personas, el tamaño de muestra recomendado se reduce a unas 323 encuestas gracias a la corrección por población finita.
Esto demuestra cómo la herramienta se adapta a diferentes escenarios y evita que hagas más encuestas de las necesarias.
Preguntas frecuentes sobre el cálculo de muestra
Resolvemos las dudas más comunes para que tomes decisiones con confianza (y con datos).
+ ¿Qué es el tamaño de muestra?
Es la cantidad de encuestas mínimas necesarias para estimar parámetros de una población con un nivel de confianza y margen de error definidos.
+ ¿Qué nivel de confianza debo usar?
El estándar en investigación aplicada es el 95%. Si se requiere mayor rigor, puede emplearse el 99%, entendiendo que incrementa el tamaño de la muestra.
+ ¿Qué valor pongo en la proporción (p)?
Si no se cuenta con datos previos, se recomienda usar 0.5. Ese valor maximiza la variabilidad y asegura un tamaño de muestra conservador.
+ ¿Cómo afecta la población finita?
Cuando la población es limitada (por ejemplo, clientes de una base), se aplica la corrección por población finita, que reduce el tamaño de la muestra manteniendo la precisión estadística.
+ ¿Qué tipo de muestreo debo elegir?
Aleatorio simple: misma probabilidad para todos.
Estratificado: garantiza representación por subgrupos (sexo, edad, ciudad).
Por conglomerados: selecciona grupos completos (barrios/colegios) para optimizar costos.
¿De dónde obtener la población objetivo?
- Censos oficiales: INEC Ecuador (y organismos equivalentes en otros países).
- Registros administrativos: ministerios, superintendencias, cámaras sectoriales.
- Bases propias: CRM, facturación, newsletter (asegura calidad y actualización).
- Estudios sectoriales: asociaciones y consultoras especializadas.
La validez del cálculo depende de definir bien la población objetivo y su fuente confiable.