Cómo usar esta calculadora
- Introduce el tamaño de la población objetivo.
- Define el margen de error máximo.
- Selecciona el nivel de confianza.
- Indica la proporción esperada y calcula.
Estima el tamaño de muestra necesario para medir una proporción en segmentación de clientes con un margen de error y un nivel de confianza definidos. Incluye corrección por población finita y permite ajustar la proporción esperada cuando existe información previa.
N es la población, e el margen de error en forma decimal, p la proporción esperada y z el valor crítico normal.
El resultado aproxima cuántas observaciones necesitas para estimar una proporción de segmentación de clientes bajo un esquema de muestreo aleatorio simple.
No compensa diseños complejos, no respuesta, ponderaciones ni clustering. Si existen, añade un factor de diseño y una reserva por pérdidas.
Para una población de 100.000, un 95 % de confianza, 5 % de margen y proporción esperada del 50 %, se requieren aproximadamente 383 observaciones tras la corrección por población finita.
Depende del margen de error, la población y la proporción esperada. Con población grande, 5 % de margen y p=50 %, suele resultar cerca de 385 casos.
Porque maximiza p(1−p) y produce un tamaño de muestra conservador cuando no existe una estimación previa fiable.
La corrección por población finita puede reducir la muestra necesaria cuando la muestra representa una fracción relevante de la población.
Sí. Divide la muestra requerida entre la tasa de respuesta esperada para estimar cuántas invitaciones o registros iniciales necesitas.
El cálculo es para una proporción global. Si necesitas precisión dentro de cada segmento, planifica tamaños suficientes por grupo y considera comparaciones múltiples.
| Elemento | Uso |
|---|---|
| Entradas | Datos definidos por el usuario |
| Resultado principal | Estimación calculada en el navegador |
| Resultados secundarios | Indicadores para interpretar la estimación |