Poblaciones conocidas

Calculadora de corrección para poblaciones finitas

Utilice esta página cuando su público objetivo sea limitado y conocido, como una lista de clientes, una base de empleados, un grupo de miembros o la población estudiantil. En estos casos, las suposiciones habituales para grandes poblaciones pueden sobreestimar ligeramente el tamaño de la muestra necesaria.

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Calculadora de corrección para poblaciones finitas

Usa la calculadora de abajo para obtener una estimación rápida en esta página.

Factor de corrección
0.9806
Multiplicador de varianza para una población acotada.
Tamaño de muestra ajustado
371
Muestra recomendada después de aplicar la corrección por población finita.
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¿Qué hace la corrección de población finita?

La corrección para poblaciones finitas ajusta la varianza y las expectativas sobre el tamaño de la muestra cuando se toma una muestra de una población conocida relativamente pequeña. Esto cobra mayor importancia cuando la muestra no es minúscula en relación con la población total.

Si su población es extremadamente grande o prácticamente desconocida, esta corrección generalmente tiene poco efecto.

Cuándo vale la pena usarlo

Este ajuste es especialmente relevante para encuestas a empleados, listas de clientes, poblaciones escolares, bases de datos de miembros y otros públicos específicos.

Es menos importante para el tráfico web abierto o para grandes poblaciones públicas donde la audiencia total es enorme o indefinida.

  • Estudios sobre la implicación de los empleados
  • encuestas a clientes B2B
  • encuestas a los miembros de la asociación
  • Población escolar o universitaria

Por qué ayuda

Sin la corrección para poblaciones finitas, los planificadores pueden sobreestimar el tamaño de muestra necesario. Su uso permite obtener un objetivo más proporcional cuando el grupo muestreado representa una parte significativa de la audiencia total.

Esto puede ahorrar tiempo y costes de trabajo de campo sin reducir significativamente la precisión.

Cuando este ajuste cambia las decisiones

La corrección para poblaciones finitas cobra mayor importancia cuando la muestra planificada representa una proporción significativa de una lista conocida. En ese caso, la suposición habitual de una población grande puede hacer que el proyecto parezca más complejo de lo que realmente es.

Debe considerarse un ajuste, no un atajo. Si la lista de tu público objetivo está incompleta, desactualizada o poco definida, la corrección podría dar una falsa sensación de precisión.

  • Úselo para listas delimitadas como empleados, clientes o miembros.
  • Comprueba que el recuento de población esté actualizado antes de confiar en él.
  • Cabe esperar el mayor efecto cuando la muestra representa una gran parte de la lista.
  • Evítalo para audiencias abiertas o tráfico que no puedas definir bien.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es la corrección por población finita?
La corrección por población finita ajusta la varianza o el tamaño de muestra cuando tomas una muestra de una población limitada y conocida en lugar de una muy grande.
¿Cuándo debo usar la corrección por población finita?
Úsala cuando la muestra prevista represente una parte significativa de la población total. Importa más cuando la audiencia está acotada y no es muy grande.
¿Por qué el tamaño de muestra ajustado a veces se vuelve más pequeño?
Cuando la población total es limitada, cada observación contiene un poco más de información, por lo que la muestra necesaria puede reducirse.
¿Cuándo empieza a tener importancia la corrección por población finita?
Esto cobra mayor importancia cuando la muestra planificada representa una proporción significativa de una población conocida. Si solo se muestrea una pequeña fracción de una audiencia muy grande, la corrección suele ser mínima.
¿Debería utilizar la corrección de población finita para los visitantes del sitio web?
Por lo general, no. El público de los sitios web suele ser demasiado variable o demasiado numeroso como para tratarlo como una población fija y delimitada, por lo que la suposición de que se trata de una población numerosa suele ser más apropiada.