Calculadora de tamaño de muestra para encuestas.

Antes de lanzar una encuesta de mercado, necesitas saber cuántas respuestas la hacen representativa: pocas dan resultados que son puro ruido, demasiadas gastan tiempo y presupuesto de más. Esta calculadora te da el tamaño de muestra necesario según el tamaño de tu población, el nivel de confianza y el margen de error que aceptas, y también el camino inverso: qué margen de error tendrás con las respuestas que ya reuniste. Investiga con rigor, no con corazonadas.

Tu encuesta

Resultado

Respuestas necesarias

-.

Confianza

95%

Margen de error

-

Cómo baja el error con más respuestas

Cuántas respuestas hacen falta.

El tamaño de muestra equilibra rigor y costo. Con muy pocas respuestas, el resultado es indistinguible del azar; con demasiadas, gastas de más sin ganar precisión. La fórmula estándar de proporciones, con corrección para poblaciones finitas, te da el número justo para el nivel de certeza que necesitas.

ConfianzaEl 95% es el estándar: significa que si repitieras la encuesta muchas veces, el 95% de las veces caerías dentro del margen.
Margen de error±5% es habitual; ±3% es más exigente y multiplica las respuestas necesarias.
ProporciónDeja 50% si no sabes qué esperar: es el escenario más exigente y, por lo tanto, el más seguro.

Este cálculo asume una muestra aleatoria y representativa. Si tu forma de reclutar tiene sesgos (por ejemplo, solo responde tu audiencia más fiel), el margen estadístico no corrige ese sesgo: la calidad del muestreo importa tanto como el tamaño.

Preguntas frecuentes.

¿Qué tamaño de muestra necesito?

Depende de tu población, la confianza y el margen de error que aceptes. Para muchas encuestas de mercado, entre 380 y 400 respuestas dan un margen de ±5% al 95% de confianza.

¿Qué es el margen de error?

El rango dentro del cual cae el resultado real. Un ±5% sobre un 60% significa que el valor verdadero está, con la confianza elegida, entre 55% y 65%.

¿Por qué 50% es el caso más exigente?

Porque la variabilidad es máxima cuando el resultado se reparte mitad y mitad. Usar 50% cuando no sabes qué esperar asegura que la muestra sea suficiente pase lo que pase.

¿Más respuestas siempre es mejor?

Hasta cierto punto. El error baja rápido al inicio y luego se aplana: pasar de 1.000 a 2.000 respuestas casi no mejora la precisión, pero sí duplica el costo y el tiempo.

El siguiente paso

Research que sostiene decisiones, no corazonadas.

Diseñar estudios con rigor y traducirlos en decisiones de Negocio es parte de lo que hace Futture. Conversemos.

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