Cómo usar esta calculadora
- Estima la proporción que esperas encontrar.
- Define el margen máximo de error aceptable.
- Elige el nivel de confianza.
- Introduce la población total o usa 0 para tratarla como grande.
#3159 · Herramienta de IA y tecnología
Calculadora de tamaño de muestra para calidad de datos
Estima el tamaño de muestra necesario para auditar una proporción de defectos de calidad de datos con precisión estadística definida. Ajusta la tasa esperada, el margen de error, el nivel de confianza y el tamaño de población para planificar revisiones manuales o controles de calidad sin inspeccionar todos los registros.
Calculadora
Diseño de muestraFórmula
n₀ = z² × p × (1 − p) / e²
Con población finita N: n = n₀ / [1 + (n₀ − 1) / N]. El resultado se redondea hacia arriba.
Qué significa el resultado
El resultado indica una cantidad mínima aproximada de registros para estimar una proporción de defectos con el margen elegido. La muestra debe ser representativa del universo que quieres auditar.
No sustituye un plan de muestreo. Si existen fuentes, campos o segmentos con riesgos muy diferentes, considera estratificar la selección.
Ejemplo de cálculo
Con tasa esperada de 2 %, margen de 1 p.p., 95 % de confianza y población de 1.000.000, la muestra requerida es aproximadamente 753 registros.
Consejos para obtener mejores resultados
- Usa una estimación piloto cuando sea posible.
- Reduce el margen solo si la decisión requiere esa precisión.
- Muestrea aleatoriamente o documenta cualquier estratificación.
- No confundas tamaño estadístico con cobertura de todos los tipos de defecto.
- Redondea hacia arriba para no perder precisión objetivo.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos registros necesito auditar para estimar una tasa de defectos de calidad de datos?
Introduce la tasa de defectos esperada, el margen de error, el nivel de confianza y, si procede, el tamaño total de la población.
¿Qué tasa de defectos esperada debo usar para diseñar una auditoría de calidad?
Utiliza datos históricos o una prueba piloto. Si no existe una referencia y quieres ser conservador para una proporción, 50 % maximiza el tamaño requerido.
¿Por qué una tasa de defectos muy baja puede requerir otro diseño de muestra?
Aunque la fórmula estime la precisión de una proporción, detectar suficientes casos raros para analizarlos puede exigir una muestra mayor o un muestreo dirigido.
¿La corrección por población finita reduce siempre el tamaño de la muestra?
Solo cuando proporcionas una población finita. Cuanto mayor es la fracción que representaría la muestra original, mayor puede ser la reducción.
¿Puedo usar esta muestra para auditar varias dimensiones de calidad a la vez?
Puede servir como punto de partida para una tasa global, pero dimensiones con prevalencias distintas o requisitos separados pueden necesitar tamaños propios o estratificación.
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Parámetros de muestra
| Parámetro | Función |
|---|---|
| p | Proporción esperada |
| e | Margen absoluto |
| N | Población finita opcional |