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Estimador del tamaño de muestra para auditoría del mantenimiento de patentes

Esta calculadora estima el tamaño de una muestra para una revisión de auditoría sobre expedientes y transacciones de mantenimiento de patentes. Utiliza un modelo estadístico para proporciones con corrección por población finita, de modo que el tamaño recomendado dependa de la población total, del nivel de confianza, del margen de error y de la proporción esperada de excepciones.

Es útil para diseñar una prueba interna consistente cuando no es práctico revisar el 100 % de expedientes de mantenimiento. El resultado no convierte la muestra en una garantía de cumplimiento ni sustituye los criterios de materialidad, riesgo, estratificación o selección exigidos por un procedimiento de auditoría. Si existen elementos de alto riesgo, puede ser apropiado revisarlos íntegramente además de la muestra calculada.

Datos de entrada

elementos
%
%
Resultado
—
elementos recomendados en la muestra
Muestra sin corrección—
Fracción de muestreo—
Población—

1. Define la población
Indica cuántos expedientes de mantenimiento forman el universo del que se extraerá la muestra.

2. Elige la confianza
Selecciona 90 %, 95 % o 99 % según el grado de incertidumbre que quieras tolerar.

3. Fija el margen de error
Introduce la precisión estadística deseada para estimar una proporción en la población.

4. Estima las excepciones
Añade una proporción esperada. Si no existe historial, un valor más cercano al 50 % produce una muestra más conservadora.

5. Interpreta el tamaño
Usa el resultado como punto de partida y adapta el diseño a riesgos, estratos y elementos que requieran revisión dirigida.

n₀ = z² × p × (1 − p) / e² n = n₀ / [1 + (n₀ − 1) / N]

N es la población; z es el valor crítico del nivel de confianza; p es la proporción esperada de excepciones en decimal; y e es el margen de error en decimal. El resultado se redondea hacia arriba al siguiente elemento completo.

Qué significa el resultado

El tamaño obtenido busca la precisión indicada bajo un muestreo aleatorio simple y los supuestos introducidos.

Una auditoría basada en riesgo puede requerir estratificación, selección dirigida o revisión del 100 % de determinados elementos; esta cifra no reemplaza ese juicio.

Datos:

  • población: 1200 elementos
  • confianza: 95 % (z = 1,96)
  • margen de error: 5 %
  • excepciones esperadas: 10 %

Cálculo:
n₀ = 1,96² × 0,10 × 0,90 / 0,05² = 138,30; n = 138,30 / [1 + (137,30 / 1200)]

Resultado:
Muestra = 124.1 → se redondea hacia arriba

Interpretación:
La cifra representa una muestra estadística mínima bajo estos supuestos; los elementos críticos pueden añadirse mediante selección dirigida.

¿Por qué cambia tanto la muestra si modifico la proporción esperada?

La variabilidad de una proporción es mayor cerca del 50 %. Por eso, valores cercanos a 50 % suelen producir muestras más grandes que proporciones muy bajas o muy altas.

¿Qué nivel de confianza debo elegir?

Depende del objetivo de la revisión y del riesgo aceptable. Un nivel mayor aumenta normalmente el tamaño de la muestra, pero no sustituye los requisitos de un estándar de auditoría aplicable.

¿Puedo usar la muestra si la población es muy pequeña?

Sí, la corrección por población finita reduce la muestra cuando el universo es limitado. Si la muestra se aproxima mucho a la población, puede ser más práctico revisar todos los elementos.

¿La calculadora selecciona qué elementos revisar?

No. Solo calcula cuántos elementos incluir. La selección puede ser aleatoria, estratificada o dirigida según el diseño de auditoría.

¿Una muestra sin excepciones demuestra cumplimiento total?

No. Una muestra aporta evidencia limitada sobre la población bajo supuestos estadísticos. No garantiza que no existan errores fuera de los elementos revisados.