Cómo usar esta calculadora
- Introduce una proporción esperada.
- Define el margen de error máximo que necesitas.
- Selecciona el nivel de confianza.
- Añade el tamaño total de población si deseas corrección finita.
#3189 · Herramienta de IA y tecnología
Calculadora de tamaño de muestra para etiquetado de datos
Estima el tamaño de muestra necesario para medir una proporción de desacuerdos o errores de etiqueta en etiquetado de datos con un margen de error y un nivel de confianza definidos. Permite aplicar corrección por población finita cuando se conoce el universo total de casos.
Calculadora
Datos de entradaFórmula
n₀ = z²·p·(1−p) / e²; con población finita: n = n₀ / [1 + (n₀−1)/N]
p es la proporción esperada, e el margen de error en decimal, z el valor crítico y N el tamaño de la población.
Qué significa el resultado
La muestra estimada sirve para planificar una medición de proporción bajo muestreo aleatorio simple. Sesgos de selección, dependencia entre observaciones o estratificación pueden requerir otro diseño.
El resultado es una referencia estadística, no una garantía de representatividad. La selección de la muestra sigue siendo crítica.
Ejemplo de cálculo
Con una proporción esperada de 10 %. margen de ±3 %. 95 % de confianza y población de 20.000 casos. la muestra requerida se redondea hacia arriba al entero necesario.
Consejos para obtener mejores resultados
- Define de antemano qué cuenta como incidencia o error.
- Usa muestreo aleatorio o un diseño explícitamente estratificado.
- No reduzcas la muestra después de observar resultados preliminares sin un plan.
- Documenta el periodo y la población a la que quieres generalizar.
Preguntas frecuentes
¿Qué proporción esperada debo usar para desacuerdos o errores de etiqueta si tengo datos históricos?
Usa una estimación reciente obtenida con una definición comparable. Si la proporción es incierta, conviene realizar un piloto o usar una hipótesis conservadora acorde al diseño.
¿Qué efecto tiene reducir el margen de error a la mitad?
La muestra aumenta de forma importante porque el margen aparece al cuadrado en el denominador de la fórmula.
¿Cuándo debo aplicar la corrección por población finita?
Cuando conoces una población total finita y la muestra representa una fracción apreciable de ella. Introduce 0 para omitirla.
¿El 99 % de confianza siempre es mejor que el 95 %?
Aumenta la confianza nominal, pero también el tamaño de muestra necesario. Debe equilibrarse con coste, tiempo y precisión requerida.
¿Puedo usar esta muestra si los casos están agrupados por cliente o lote?
La fórmula asume observaciones aproximadamente independientes. Si hay agrupamiento, conviene ajustar el diseño y el tamaño efectivo de muestra.
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Variables del diseño
| Elemento | Interpretación |
|---|---|
| p | Proporción esperada |
| e | Margen de error absoluto |
| z | Valor crítico del nivel de confianza |
| N | Población total, si se conoce |