Explicación de la fórmula para determinar el tamaño de la muestra
Muchas calculadoras ocultan la fórmula tras la interfaz, pero la lógica es sencilla una vez definidas todas las variables. Esta página explica la fórmula estándar para calcular el tamaño de la muestra en encuestas en un lenguaje claro y sencillo.
La fórmula principal
Una fórmula común para la proporción de una población es n = (Z^2 x p x (1 - p)) / e^2. En términos prácticos, combina el requisito de certeza, la proporción esperada y la tolerancia al error.
La fórmula estima el tamaño de la muestra necesario antes de aplicar cualquier corrección para poblaciones finitas.
Lo que hace cada variable
Z representa el nivel de confianza, p es la proporción estimada y e es el margen de error. Una menor tolerancia al error y una mayor confianza aumentan el tamaño de la muestra. Una proporción cercana al 50 % también lo incrementa.
Por eso, una configuración conservadora suele implicar un nivel de confianza del 95%, un margen de error del 5% y un valor p = 0,5.
Por qué la fórmula es importante incluso si usas una calculadora.
Comprender la fórmula ayuda a saber qué parámetro modificar cuando la muestra requerida parece demasiado grande. En muchos casos, la cuestión no es si la fórmula es correcta, sino qué supuestos son apropiados.
Eso hace que la fórmula sea útil incluso para quienes no son estadísticos.
Cómo usar la fórmula sin complicarla demasiado
La fórmula resulta más útil para comprender las ventajas y desventajas de las variables, en lugar de calcularlo todo manualmente cada vez. Una vez que se comprende la función de cada variable, es más fácil confiar en la calculadora y explicarla a los demás.
Resulta especialmente útil cuando la muestra requerida parece sorprendentemente grande. En ese momento, la fórmula muestra si el factor determinante es la confianza, la precisión o la suposición de proporción, en lugar de dejar que usted adivine.
- Interpreta la fórmula como un conjunto de palancas de planificación, no solo como símbolos.
- Úselo para explicar por qué las tolerancias de error más pequeñas cuestan más muestras.
- Mantenga la corrección de población finita como un paso de ajuste separado.
- Utilice una calculadora para mayor rapidez una vez que las suposiciones estén claras.