Este estimador calcula un tamaño de muestra orientativo para medir una proporción dentro de un proyecto de segmentación de clientes. Combina el nivel de confianza, el margen de error deseado y una proporción esperada; además, puede aplicar una corrección cuando la población total es conocida y limitada.
La herramienta resulta útil antes de analizar encuestas, respuestas a campañas o atributos de clientes cuando se quiere estimar la presencia de una característica con una precisión definida. No sustituye el diseño de muestreo: una muestra suficientemente grande puede seguir siendo sesgada si no representa bien a la población.
1. Elija el nivel de confianza. Un nivel mayor exige una muestra más grande para el mismo margen.
2. Defina el margen de error. Introdúzcalo en puntos porcentuales.
3. Estime la proporción. Use una expectativa razonable o 50 % si no dispone de información previa.
4. Añada la población si la conoce. Deje 0 para no aplicar corrección por población finita.
5. Redondee hacia arriba. El resultado ya se muestra como número entero mínimo de observaciones.
z es el valor crítico, p la proporción esperada en decimal, e el margen de error en decimal y N la población total. La segunda fórmula solo se aplica si N > 0.
El resultado indica cuántas observaciones se necesitan aproximadamente para estimar una proporción con la precisión seleccionada bajo muestreo aleatorio.
No incluye ajustes por no respuesta, diseño por conglomerados ni ponderaciones.
Datos: 95 % de confianza, ±5 puntos, proporción esperada del 50 % y población de 10.000 clientes.
Cálculo: n₀ = 1,96² × 0,5 × 0,5 / 0,05² ≈ 384,15. Con corrección: n ≈ 384,15 / (1 + 383,15 / 10.000) ≈ 370,0.
Resultado: se redondea hacia arriba a 370 clientes.
Interpretación: una muestra aleatoria de unos 371 clientes cumple aproximadamente los parámetros definidos.
Cuando no se conoce la proporción, 50 % produce la máxima variabilidad en este modelo y, por tanto, un tamaño de muestra conservador.
Úselo cuando la población elegible sea finita y conocida. Si se deja en 0, la calculadora aplica la fórmula para una población grande sin corrección finita.
Sí. Por ejemplo, 5 significa un margen de ±5 puntos porcentuales para una proporción estimada.
No por sí solo. El cálculo aborda precisión estadística, pero un muestreo sesgado o una cobertura desigual puede seguir produciendo resultados poco representativos.
Si necesita precisión independiente dentro de cada segmento, conviene evaluar el tamaño requerido para cada subgrupo relevante, no solo para el total.