Estima cuántas observaciones necesitas para medir una proporción relacionada con la adopción de dashboards. Ajusta población, nivel de confianza, margen de error y proporción esperada; la calculadora aplica corrección por población finita y muestra la fracción de muestreo resultante.
N es la población, e el margen de error en forma decimal, p la proporción esperada y z el valor crítico del nivel de confianza.
El tamaño de muestra estima cuántas observaciones se necesitan para medir una proporción relacionada con la adopción de dashboards con la precisión indicada.
El cálculo supone muestreo aleatorio y una estimación de proporciones. Diseños estratificados, conglomerados o altas tasas de no respuesta pueden requerir ajustes.
Para una población de 5.000, 95 % de confianza, margen de error de 5 % y proporción esperada de 50 %, la muestra sin corrección es 385. Tras la corrección por población finita, se recomiendan 357 observaciones válidas.
Depende del tamaño de la población, el nivel de confianza, el margen de error y la proporción esperada.
Porque p = 0,5 maximiza la variabilidad de una proporción y produce una estimación conservadora del tamaño de muestra.
No. Su efecto es mayor cuando la muestra representa una fracción importante de una población relativamente pequeña.
Divide la muestra válida requerida entre la tasa de respuesta esperada para estimar cuántas invitaciones u observaciones iniciales necesitas.
La fórmula puede calcular un número, pero las garantías de precisión suponen un diseño de muestreo adecuado y representativo.
| Parámetro | Efecto sobre la muestra |
|---|---|
| Mayor confianza | Aumenta la muestra |
| Menor margen de error | Aumenta la muestra |
| Población finita | Puede reducir la muestra |