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Estimador de tamaño de muestra para auditoría de presentación de marcas

Esta calculadora estima el tamaño de una muestra para revisar una población de expedientes de presentación de marcas cuando el control se basa en una proporción, como la tasa de expedientes con un determinado tipo de incidencia documental. El modelo utiliza nivel de confianza, margen de error, proporción esperada y corrección por población finita. Puede apoyar controles internos sobre expedientes, documentación o procesos de presentación, siempre que la muestra se seleccione con un método representativo. El resultado no indica por sí solo si existe cumplimiento jurídico ni determina qué aspectos debe revisar una auditoría. El alcance del control, la población válida y los criterios de excepción deben definirse antes de extraer la muestra para que la estadística tenga un significado claro.

Parámetros de auditoría

exp.
%
%
Resultado
—
expedientes en la muestra estimada
Porcentaje de la población—
Valor z utilizado—
Incidencias esperadas en muestra—
Población analizada—

1. Define la población
Cuenta únicamente los expedientes que pertenecen al mismo universo de auditoría y periodo.

2. Selecciona la confianza
Elige el nivel de confianza estadística que responda al objetivo del control.

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

4. Añade la proporción esperada
Utiliza datos previos, una prueba piloto o una hipótesis documentada.

5. Obtén la muestra
La calculadora ajusta el resultado al tamaño finito de la población y redondea hacia arriba.

6. Selecciona sin sesgo
Aplica un procedimiento de extracción compatible con la inferencia que quieres realizar.

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 tamaño de muestra estadístico estimado para los parámetros introducidos y una población finita.

El tamaño no sustituye la definición de criterios de auditoría ni corrige una selección no representativa.

Datos:

  • Población: 5.000 expedientes
  • Confianza: 95 %
  • Margen: 5 %
  • Proporción esperada: 15 %

Cálculo:
n₀ = (1,96² × 0,15 × 0,85) ÷ 0,05² ≈ 195,92.
n = 195,92 ÷ (1 + (194,92 ÷ 5.000)) ≈ 188,57.

Resultado:
Muestra redondeada: 189 expedientes.

Interpretación: La auditoría necesitaría 189 expedientes bajo estos supuestos; la selección debe seguir un método que represente la población definida.

¿Qué debería considerarse una incidencia para la proporción esperada?

Debe definirse antes del muestreo con un criterio observable y consistente, por ejemplo un campo obligatorio ausente. Mezclar varios tipos de incidencias sin una regla clara dificulta interpretar la proporción.

¿Puedo usar una muestra de un periodo para inferir otro periodo?

Solo si las poblaciones son suficientemente comparables y el diseño lo justifica. Cambios en procesos, oficinas, equipos o requisitos pueden hacer que la inferencia no sea válida.

¿Qué ocurre si el tamaño calculado es casi toda la población?

En poblaciones pequeñas o con parámetros muy exigentes, puede resultar más eficiente revisar todos los expedientes. La herramienta limita la muestra al tamaño total de la población.

¿El margen de error es el porcentaje máximo de expedientes incorrectos?

No. Es la tolerancia estadística alrededor de la proporción estimada, bajo el modelo y el diseño de muestreo. No constituye un umbral de cumplimiento.

¿Por qué separar esta herramienta de la capacidad de revisión?

El tamaño de muestra responde a una pregunta estadística. La capacidad de revisión responde a cuántos expedientes puede procesar un equipo en un periodo, aunque no exista muestreo.