Este estimador calcula el tamaño de muestra necesario para estimar una proporción relacionada con un modelo de atribución, como la cuota de conversiones asignada a un canal o la frecuencia de una ruta de contacto. Utiliza el nivel de confianza, el margen de error y una proporción esperada, con corrección opcional para poblaciones finitas.
Puede servir para planificar auditorías de atribución o análisis manuales sobre una muestra de recorridos sin revisar toda la población. El resultado se refiere a precisión muestral de una proporción y no resuelve por sí mismo sesgos de tracking, selección del modelo o dependencia entre puntos de contacto.
1. Defina la unidad de análisis. Decida si la proporción se medirá sobre usuarios, conversiones o recorridos.
2. Seleccione la confianza. Mantenga el nivel coherente con el uso del análisis.
3. Introduzca el margen de error. Expréselo en puntos porcentuales.
4. Estime la proporción esperada. Use datos previos o 50 % como supuesto conservador.
5. Indique la población si es finita. El resultado se redondea hacia arriba al siguiente entero.
p es la proporción esperada, e el margen en decimal, z el valor crítico y N la población finita opcional.
La cifra estima cuántas unidades deben revisarse para medir una proporción con el margen y la confianza indicados bajo muestreo aleatorio.
No contempla correlación entre observaciones, ponderaciones del diseño ni errores de instrumentación.
Datos: 95 % de confianza, ±4 puntos, proporción esperada del 40 % y población de 50.000 unidades.
Cálculo: n₀ = 1,96² × 0,4 × 0,6 / 0,04² ≈ 576,22. Con corrección finita: n ≈ 569,67.
Resultado: se necesitan aproximadamente 570 unidades.
Interpretación: revisar unas 570 observaciones permite apuntar al margen definido para esa proporción, si la muestra es representativa.
Puede representar la cuota de conversiones atribuida a un canal, la proporción de usuarios con una ruta concreta u otra proporción binaria que quiera estimar.
El 50 % es una elección conservadora para una proporción porque maximiza el tamaño de muestra requerido con el resto de parámetros fijos.
Debe corresponder a la población de unidades sobre las que hará la inferencia, por ejemplo conversiones elegibles, usuarios o recorridos, según la métrica que esté estimando.
No directamente. Está diseñado para una proporción. Variables monetarias continuas requieren una fórmula basada en su variabilidad y no en una proporción binaria.
Exige una muestra mayor, y el crecimiento es rápido porque el margen aparece al cuadrado en el denominador de la fórmula.