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Estimador de tamaño de muestra para auditoría de discovery legal

Esta calculadora estima cuántos documentos conviene seleccionar de una población de discovery para realizar una comprobación estadística de una proporción, por ejemplo la presencia esperada de incidencias de clasificación o determinados atributos de control. Ajusta el tamaño inicial de la muestra al volumen total disponible para evitar sobredimensionar poblaciones pequeñas. Puede utilizarse como apoyo para diseñar revisiones de calidad, controles de codificación o auditorías internas cuando existe un método de muestreo adecuado. No determina por sí sola si una muestra es jurídicamente suficiente ni sustituye el diseño de un protocolo de validación. La selección debe ser representativa y los parámetros de confianza, error y prevalencia deben responder al objetivo concreto de la prueba.

Parámetros de muestreo

docs
%
%
Resultado
—
documentos en la muestra estimada
Porcentaje de la población—
Valor z utilizado—
Casos esperados en la muestra—
Población analizada—

1. Introduce la población
Especifica cuántos documentos forman el universo del que se extraerá la muestra.

2. Elige la confianza
Selecciona 90 %, 95 % o 99 % según el nivel de certeza estadística que requiera el control.

3. Define el margen de error
Indica la tolerancia deseada para la estimación de la proporción.

4. Estima la proporción esperada
Usa una tasa basada en experiencia previa o en una muestra piloto cuando exista.

5. Revisa el tamaño calculado
La herramienta redondea hacia arriba para evitar una muestra inferior al cálculo estadístico.

6. Diseña la selección
Aplica un método de muestreo que evite sesgos y documenta cualquier exclusión de la población.

n₀ = (z² × p × (1 − p)) ÷ e²
n = n₀ ÷ (1 + ((n₀ − 1) ÷ N))

Donde:

  • N: tamaño de la población.
  • z: valor asociado al nivel de confianza seleccionado.
  • p: proporción esperada de incidencias, expresada como decimal.
  • e: margen de error tolerado, expresado como decimal.
  • n: tamaño de muestra ajustado por población finita.

Supuestos: Se utiliza un modelo estadístico de proporciones con corrección por población finita. El muestreo debe ser realmente representativo para que la interpretación estadística sea válida; un tamaño de muestra adecuado no corrige un sesgo de selección.

Qué significa el resultado

El resultado es el número estimado de documentos que deberían incluirse en la muestra para los parámetros indicados, bajo el modelo estadístico utilizado.

La calidad del muestreo depende tanto del tamaño como de la forma de seleccionar los documentos; una muestra sesgada no se vuelve representativa por ser grande.

Datos:

  • Población: 25.000 documentos
  • Confianza: 95 % (z ≈ 1,96)
  • Margen de error: 5 %
  • Proporción esperada: 10 %

Cálculo:
n₀ = (1,96² × 0,10 × 0,90) ÷ 0,05² ≈ 138,30.
n = 138,30 ÷ (1 + (137,30 ÷ 25.000)) ≈ 137,55.

Resultado:
Muestra redondeada: 138 documentos.

Interpretación: Con esos supuestos, una muestra de 138 documentos cubre el tamaño estadístico estimado; aún debe seleccionarse de forma representativa.

¿Qué pasa si no conozco la proporción esperada?

Puedes utilizar una estimación obtenida con una prueba piloto. Cuando existe mucha incertidumbre, una proporción cercana al 50 % produce una muestra más conservadora en este modelo.

¿Un 99 % de confianza siempre es mejor?

Aumenta la confianza estadística, pero también suele exigir una muestra mayor. La elección debe responder al riesgo y al objetivo del control, no a maximizar el porcentaje sin considerar coste y utilidad.

¿Por qué se aplica una corrección por población finita?

Cuando la población no es enorme respecto a la muestra, extraer una parte del total aporta más información relativa. La corrección reduce el tamaño necesario frente al cálculo de una población teóricamente infinita.

¿Puedo elegir manualmente los documentos más problemáticos?

Eso puede ser útil para una revisión dirigida, pero ya no representa un muestreo aleatorio de la población. Si se quiere hacer una inferencia estadística general, la selección debe seguir un diseño compatible con esa inferencia.

¿Este tamaño demuestra que el proceso de discovery cumple los requisitos legales?

No. Solo estima un tamaño de muestra para una proporción bajo determinados supuestos. La suficiencia de un control jurídico o procesal depende del contexto, del protocolo y de los requisitos aplicables.