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INB COMPUTERS "Honestidad, calidad y profesionalismo"
POST ED: 6 mayo, 2020. ACTUALIZADO EN: 6 diciembre, 2023.
CALCULADORA DEL TAMAÑO DE MUESTRA DE TU TESIS
CALCULADORA DEL TAMAÑO DE MUESTRA DE TU TESIS
¿Que es el tamaño de la muestra?
¿Que es el tamaño de la muestra?
El tamaño de una muestra es una selección significativa de la población que se pretende estudiar.
Entre mayor sea el tamaño de tu muestra, mayor será la seguridad de que las respuestas realmente reflejan a la población. Esto indica que para un nivel de confianza determinado, entre mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el intervalo de confianza.
Sin embargo, la relación no es lineal (es decir, duplicar el tamaño de la muestra no reduce a la mitad el intervalo de confianza).
Software para encuestas Questionpro (2023). Calculadora de Muestras. https://www.questionpro.com/es/calculadora-de-muestra.html#obtener_muestra_en_calculadora_de_muestra
Ever Duarte (30 mar, 2020). Técnicas de Investigación "Que es la Muestra" [Video]. Youtube. https://youtu.be/LA7YzbcxUxQ
Questionpro
Questionpro
Tamaño de la muestra
WEB: https://www.questionpro.com/es/calculadora-de-muestra.html
Software para encuestas Questionpro (2023). Calculadora de Muestras. https://www.questionpro.com/es/calculadora-de-muestra.html#obtener_muestra_en_calculadora_de_muestra
Escuela Profesional de Economía - UANCV (s.f.). Tamaño de muestra [Imagen]. https://economia.uancv.edu.pe/simuladores/investigacion/muestra/
Escuela Profesional de Economía - UANCV
Escuela Profesional de Economía - UANCV
CALCULADORA TAMAÑO MUESTRA: https://economia.uancv.edu.pe/simuladores/investigacion/muestra/
Para estimar el tamaño de la muestra o número de encuestas por realizar, ingrese el margen de error permitido/deseado para la investigación y el tamaño de la población (si no conoce el tamaño de la población o es mayor a 100,000 unidades, se recomienda dejar el casillero en blanco). El cálculo se realizará asumiendo un nivel de confianza de 95% y una probabilidad de éxito-fracaso (p y q) de 50% para ambos casos.
Escuela Profesional de Economía - UANCV (s.f.). Tamaño de muestra. https://economia.uancv.edu.pe/simuladores/investigacion/muestra/
CALCULADORA DEL MARGEN DE ERROR DE UNA ENCUESTA
CALCULADORA DEL MARGEN DE ERROR DE UNA ENCUESTA
¿Que es el margen de error en una encuesta?
¿Que es el margen de error en una encuesta?
SurveyMonkey (s.f.). Calculadora del margen de error [Imagen]. https://es.surveymonkey.com/mp/margin-of-error-calculator/?ut_source=mp&ut_source2=sample_size_calculator
Escuela Profesional de Economía - UANCV (s.f.). Tamaño de muestra [Imagen]. https://economia.uancv.edu.pe/simuladores/investigacion/muestra/
Escuela Profesional de Economía - UANCV
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CALCULADORA MARGEN DE ERROR: https://economia.uancv.edu.pe/simuladores/investigacion/muestra/
Para calcular el margen de error, ingrese el tamaño de la muestra o número de encuestas por realizar, elija la probabilidad de éxito-fracaso (si no se conoce la probabilidad se recomienda asumir 50%), ingrese el tamaño de la población (si no conoce el tamaño de la población o es mayor a 100,000 unidades, se recomienda dejar el casillero en blanco) y el nivel de confianza deseado para los resultados.
Escuela Profesional de Economía - UANCV (s.f.). Tamaño de muestra. https://economia.uancv.edu.pe/simuladores/investigacion/muestra/
¿Qué es el tamaño de la muestra?
¿Qué es el tamaño de la muestra?
El tamaño de la muestra es la cantidad de respuestas completas que tu encuesta recibe. Se le llama muestra porque solo representa parte del grupo de personas (o población objetivo) cuyas opiniones o comportamiento te interesan. Por ejemplo, una forma de obtener una muestra es usar una “muestra aleatoria”, en la que los encuestados se eligen completamente al azar de entre la población total del grupo objetivo.
Comprensión de los tamaños de las muestras
Comprensión de los tamaños de las muestras
Estos son dos términos clave que deberás comprender para calcular el tamaño de tu muestra y darle contexto:
Tamaño de la población: La cantidad total de personas en el grupo que deseas estudiar. Si estás tomando una muestra aleatoria de personas en EE. UU., entonces el tamaño de tu población será aproximadamente de 317 millones. De igual forma, si estás realizando una encuesta en tu empresa, el tamaño de la población es la cantidad total de empleados.
Margen de error: Un porcentaje que te dice en qué medida puedes esperar que los resultados de tu encuesta reflejen la opinión de la población general. Entre más pequeño sea el margen de error, más cerca estarás de tener la respuesta correcta en un determinado nivel de confianza.
Si deseas calcular el margen de error, echa un vistazo a nuestra calculadora del margen de error.
Cómo calcular el tamaño de la muestra
Cómo calcular el tamaño de la muestra
¿Te preguntas cómo se calcula el tamaño de la muestra? Si deseas hacer el cálculo por tu cuenta, usa la siguiente fórmula:
Tamaño de la muestra =
N = tamaño de la población • e = margen de error (porcentaje expresado con decimales ) • z = puntuación z
La puntuación z es la cantidad de desviaciones estándar que una proporción determinada se aleja de la media. Para encontrar la puntuación z adecuada, consulta la tabla a continuación:
Nivel de confianza deseadoPuntuación z
80 %
1.28
85 %
1.44
90 %
1.65
95 %
1.96
99 %
2.58
Cosas que debes tener en cuenta a la hora de calcular el tamaño de tu muestra
Cosas que debes tener en cuenta a la hora de calcular el tamaño de tu muestra
Si deseas un margen de error más pequeño, debes tener un tamaño de muestra más grande para la misma población.
Cuanto más alto desees que sea el nivel de confianza, más grande tendrá que ser el tamaño de la muestra.
¿Es importante tener un tamaño de muestra estadísticamente significativo?
¿Es importante tener un tamaño de muestra estadísticamente significativo?
La regla general es que mientras más grande sea el tamaño de la muestra, más estadísticamente significativa será esta, lo que significa que hay menos probabilidades de que los resultados sean una coincidencia.
Déjanos hacer el cálculo por ti. Obtén importancia estadística automatizada con un plan AVANZADO.
Probablemente te estás preguntando si un tamaño de muestra estadísticamente significativo es importante o no. Y la verdad es que eso depende del caso. El muestreo de encuestas puede brindarte respuestas valiosas sin tener un tamaño de muestra que represente a la población general. Por ejemplo, la encuesta Comentarios del cliente es uno de los tipos de encuesta que hace esto, independientemente de si tienes un tamaño de muestra estadísticamente significativo o no. Escuchar la opinión de los clientes te brindará una perspectiva valiosa sobre cómo puedes mejorar tu negocio.
Sin embargo, si eres, por ejemplo, un encuestador político, debes tener muchísimo cuidado y encuestar el tamaño de muestra adecuado, ya que debes asegurarte de que la muestra esté equilibrada para reflejar a la población general. A continuación proporcionamos algunos ejemplos específicos para ayudarte a determinar si tener un tamaño de muestra estadísticamente significativo marca la diferencia en tu caso.
El efecto que tienen los valores de una encuesta en la precisión de sus resultados
El valor aumentóEl valor disminuyó
Tamaño de la población
La precisión disminuye œ
La precisión aumenta Œ
Tamaño de la muestra
La precisión aumenta Œ
La precisión disminuye œ
Nivel de confianza
La precisión aumenta Œ
La precisión disminuye œ
Margen de error
La precisión disminuye œ
La precisión aumenta Œ
Encuestas de empleados y recursos humanos
¿Estás trabajando en una encuesta de satisfacción del empleado? Todas las encuestas de RR. HH. brindan información importante sobre qué piensan los empleados del clima laboral de la empresa. Tener un tamaño de muestra estadísticamente significativo puede proporcionarte una perspectiva más completa de tus empleados en general. Sin embargo, aun cuando el tamaño de la muestra no sea estadísticamente significativo, de todas formas es importante enviar la encuesta. Las encuestas relacionas con RR. HH. pueden brindarte información importante sobre cómo debes mejorar el lugar de trabajo.
Encuestas de satisfacción del cliente
Como dijimos anteriormente, las encuestas de satisfacción del cliente no necesariamente dependen de que haya un tamaño de muestra estadísticamente significativo. Si bien es importante que las repuestas sean precisas y que representen cómo se sienten los clientes, en realidad lo que más importa y que deberías observar con detenimiento es cada una de las respuestas que los clientes dieron a esta encuesta. Todos los comentarios, ya sean positivos o negativos, son importantes.
Investigación de mercado
Al realizar una encuesta de investigación de mercado, tener un tamaño de muestra estadísticamente significativo puede hacer una gran diferencia. Las encuestas de investigación de mercado te ayudan a obtener más información sobre tus clientes y tu mercado objetivo. Esto quiere decir que un tamaño de muestra estadísticamente significativo puede ayudarte a obtener fácilmente una percepción sobre el mercado objetivo general. También garantiza que obtengas la información más precisa.
Encuestas de educación
En el caso de las encuestas de educación, nosotros recomendamos tener un tamaño de muestra estadísticamente significativo que represente a la población. Si tienes pensado hacer cambios en tu escuela teniendo en cuenta los comentarios de los alumnos sobre la institución, los instructores, los maestros, etc., un tamaño de muestra estadísticamente significativo te ayudará a obtener resultados que impulsarán a tu escuela hacia el éxito. Si quieres recibir comentarios de los alumnos simplemente para ver qué piensan, y no necesariamente para implementar cambios en el sistema, un tamaño de muestra estadísticamente significativo podría no ser tan importante.
Encuestas de atención médica
Al realizar encuestas de atención médica, un tamaño de muestra estadísticamente significativo puede ayudarte a averiguar qué problemas de salud les generan mayor preocupación a los pacientes. Además, puede ayudarte a sacar conclusiones en investigaciones médicas. Sin embargo, si utilizas las encuestas de atención médica para conocer el grado de satisfacción de los pacientes o para preguntarles sobre su atención regular, un tamaño de muestra estadísticamente significativo podría no ser tan importante. Sin él, aún puedes obtener información valiosa sobre las necesidades y experiencias de los pacientes.
Encuestas informales
Es probable que en el día a día desees enviar encuestas a amigos, colegas, familiares, etc. En este caso, realmente depende de qué estés buscando obtener con tu encuesta. Si deseas que los resultados se usen para demostrar algo, tener un tamaño de muestra estadísticamente significativo es importante. Si no es así y únicamente estás usando SurveyMonkey para divertirte, enviar encuestas solo a unas cuantas personas no causará ningún daño en tus resultados.
¿Necesitas más respuestas?
¿Necesitas más respuestas?
No solo intentes adivinar cuántas personas deben responder la encuesta y no te hundas en los peligrosos pantanos de los modelos de muestreo probabilístico o de distribución de probabilidad: mejor utiliza nuestra calculadora del tamaño de muestra. Familiarízate con el sesgo y el tamaño de la muestra, los tamaños de muestra estadísticamente significativos y cómo obtener más respuestas. Pronto tendrás todo lo que necesitas para obtener mejores datos para tus encuestas.
Si la calculadora del tamaño de muestra dice que necesitas más encuestados, nosotros podemos ayudarte. Cuéntanos sobre el público al que quieres dirigirte y nosotros encontraremos a las personas adecuadas para que respondan tu encuesta. SurveyMonkey Audience, con millones de posibles candidatos para tu encuesta, hace que sea más fácil obtener al instante respuestas de personas de todo el mundo y de cualquier mercado objetivo.
Recuperado de https://es.surveymonkey.com/mp/sample-size-calculator/
Software para encuestas Questionpro (2023). Calculadora de Muestras [Imagen]. https://www.questionpro.com/es/calculadora-de-muestra.html#obtener_muestra_en_calculadora_de_muestra
Prueba de chi-cuadrado
Prueba de chi-cuadrado
¿Qué es la prueba de chi-cuadrado?
¿Qué es la prueba de chi-cuadrado?
La prueba chi-cuadrado, también llamada Ji cuadrado (Χ2), se encuentra dentro de las pruebas pertenecientes a la estadística descriptiva, concretamente la estadística descriptiva aplicada al estudio de dos variables. Por su parte, la estadística descriptiva se centra en extraer información sobre la muestra. En cambio, la estadística inferencial extrae información sobre la población.
El nombre de la prueba es propio de la distribución Chi-cuadrado de la probabilidad en la que se basa. Esta prueba fue desarrollada en el año 1900 por Karl Pearson.
La prueba chi-cuadrado es una de las más conocidas y utilizadas para analizar variables nominales o cualitativas, es decir, para determinar la existencia o no de independencia entre dos variables. Que dos variables sean independientes significa que no tienen relación, y que por lo tanto una no depende de la otra, ni viceversa.
Así, con el estudio de la independencia, se origina también un método para verificar si las frecuencias observadas en cada categoría son compatibles con la independencia entre ambas variables.
¿Cómo se obtiene la independencia entre variables?
¿Cómo se obtiene la independencia entre variables?
Para evaluar la independencia entre las variables, se calculan los valores que indicarían la independencia absoluta, lo que se denomina “frecuencias esperadas”, comparándolos con las frecuencias de la muestra.
Como es habitual, la hipótesis nula (H0) indica que ambas variables son independientes, mientras que la hipótesis alternativa (H1) indica que las variables tienen algún grado de asociación o relación.
Correlación entre variables
Correlación entre variables
Así, como otras pruebas para el mismo fin, la prueba chi-cuadrado se utiliza para ver el sentido de la correlación entre dos variables nominales o de un nivel superior (por ejemplo, la podemos aplicar si queremos conocer si existe relación entre el sexo [ser hombre o mujer] y la presencia de ansiedad [sí o no]).
Para determinar este tipo de relaciones, existe una tabla de frecuencias a consultar (también para otras pruebas como por ejemplo el coeficiente Q de Yule).
Si las frecuencias empíricas y las frecuencias teóricas o esperadas coinciden, entonces no hay relación entre las variables, es decir, éstas son independientes. En cambio, si coinciden, no son independientes (existe relación entre las variables, por ejemplo entre X e Y).
Consideraciones
Consideraciones
La prueba chi-cuadrado, a diferencia de otras pruebas, no establece restricciones sobre el número de modalidades por variables, y no es necesario que el número de filas y el número de columnas de las tablas coincida.
Sin embargo, sí es necesario que se aplique a estudios basados en muestras independientes, y cuando todos los valores esperados sean mayores de 5. Como ya hemos mencionado, los valores esperados son aquellos que indican la independencia absoluta entre ambas variables.
Además, para utilizar la prueba chi-cuadrado, el nivel de medida debe ser nominal o superior. No tiene un límite superior, es decir, no nos permite conocer la intensidad de la correlación. Dicho de otro modo, el chi-cuadrado toma valores entre 0 e infinito.
Por otro lado, si aumenta la muestra, aumenta el valor de chi-cuadrado, pero debemos ser cautos en su interpretación, porque eso no significa que haya más correlación.
Distribución chi-cuadrado
Distribución chi-cuadrado
La prueba chi-cuadrado utiliza una aproximación a la distribución chi cuadrado para evaluar la probabilidad de una discrepancia igual o mayor que la que exista entre los datos y las frecuencias esperadas según la hipótesis nula.
La exactitud de dicha evaluación dependerá de que los valores esperados no sean muy pequeños, y en menor medida de que el contraste entre ellos no sea muy elevado.
Corrección de Yates
Corrección de Yates
La corrección de Yates es una fórmula matemática que se aplica con tablas 2x2 y con una frecuencia teórica pequeña (menos de 10), para corregir los posibles errores de la prueba chi-cuadrado.
Generalmente, se aplica la corrección de Yates o también “corrección por continuidad” cuando una variable discreta se aproxima a una distribución continua.
Contraste de hipótesis
Contraste de hipótesis
Además, la prueba chi-cuadrado pertenece a las llamadas pruebas de bondad de ajuste o contrastes, que tienen el objetivo de decidir si puede aceptarse la hipótesis de que una muestra dada procede de una población con una distribución de probabilidad totalmente especificada en la hipótesis nula.
Los contrastes se basan en la comparación de las frecuencias observadas (frecuencias empíricas) en la muestra con aquellas que cabría esperar (frecuencias teóricas o esperadas) si la hipótesis nula fuera cierta. Así, la hipótesis nula se rechaza si existe una diferencia significativa entre las frecuencias observadas y las esperadas.
Funcionamiento
Funcionamiento
Como hemos visto, la prueba chi-cuadrado se utiliza con datos pertenecientes a una escala nominal o superior. A partir de chi-cuadrado, se establece una hipótesis nula que postula una distribución de probabilidad especificada como el modelo matemático de la población que ha generado la muestra.
Una vez tenemos la hipótesis, debemos realizar el contraste, y para ello disponemos de los datos en una tabla de frecuencias. Se indica la frecuencia absoluta observada o empírica para cada valor o intervalo de valores. Entonces, suponiendo que la hipótesis nula es cierta, para cada valor o intervalo de valores se calcula la frecuencia absoluta que cabría esperar o frecuencia esperada.
Interpretación
Interpretación
El estadístico chi-cuadrado tomará un valor igual a 0 si existe concordancia perfecta entre las frecuencias observadas y las esperadas; por contra, el estadístico tomará un valor grande si existe una gran discrepancia entre estas frecuencias, y consecuentemente se deberá rechazar la hipótesis nula.
Referencias bibliográficas:
Lubin, P. Macià, A. Rubio de Lerma, P. (2005). Psicología matemática I y II. Madrid: UNED.
Pardo, A. San Martín, R. (2006). Análisis de datos en psicología II. Madrid: Pirámide.
ENCUESTAS PARA DOCENTES Y DIRECTORES ACADÉMICOS
ENCUESTAS PARA DOCENTES Y DIRECTORES ACADÉMICOS
SurveyMonkey
SurveyMonkey
Encuestas para docentes y directores académicos
Encuestas para docentes y directores académicos
Usa nuestros ejemplos de encuestas educativas para obtener percepciones académicas
PLANTILLAS EDUCACIÓN: https://es.surveymonkey.com/mp/education-surveys/
SurveyMonkey (s.f.). Encuestas para docentes y directores académicos. https://es.surveymonkey.com/mp/education-surveys/
TIPOS DE MUESTRAS
TIPOS DE MUESTRAS
a) Muestras no probabilísticas
a) Muestras no probabilísticas
Muestras por bola de nieve. Este es uno de los métodos de muestreo más sencillos y económicos. Implica dirigir las encuestas a contactos directos o personales. Posteriormente, estos se referirán a otros contactos y así continuamente.
En ocasiones, aunque algún contacto no responda a la encuesta, contribuye al darle difusión. Generalmente, se hace uso de los contactos que se tienen en redes sociales como LinkedIn, Telegram. Facebook, WhatsApp, Twitter y otras.
Diseños por cuotas. Este tipo de muestreo establece lotes de entrevistas según las variables a considerar. Un ejemplo puede ser la frecuencia de consumo de un producto o marca, sexo y edad.
Las cuotas no guardarían proporción con las características de la población. En cambio, estarían relacionadas con la necesidad de comparar los resultados entre las categorías de las diversas variables escogidas.
Los resultados obtenidos se probarían mediante herramientas de significación estadística, analizando la diferencia de porcentajes entre las distintas respuestas.
Rochiconsulting (19 may, 2022). ¿Cómo Realizar el Cálculo del Tamaño de la Muestra Online Para tu Investigación de Mercado?. https://www.rochiconsulting.com/blog/calculo-del-tamano-de-la-muestra-online/
b) Muestras probabilísticas
b) Muestras probabilísticas
Muestras a través de bases de datos o listados. Contar con bases de datos o listados facilita mucho el proceso de reclutar la muestra; y mucho más si se tienen datos específicos como dirección, números telefónicos o emails.
Este tipo de muestras son las más favorables al momento de hacer un estudio online, por la calidad de la muestra. Igualmente, permite prescindir del trabajo de los captadores, por lo que el trabajo se hace más económico y ágil.
Muestras a base de un panel. Estas muestras están conformadas por un grupo de personas que han sido entrevistadas y reclutadas con antelación; puede ser a través de entrevistas personales o por teléfono.
Esto ayuda a evitar errores de cobertura o de no respuesta, ya que los paneles incluyen personas con interés en participar en el estudio. Una vez hecho el convenio, se establecen los canales de contacto más convenientes.
Muestras por cuotas con similitud distributiva de la población. En este tipo de muestreo se emplean captadores que se responsabilizan de controlar las cuotas. De esta forma, es posible lograr representatividad distributiva.
Sin embargo, para que sea así, es necesario aplicar ciertos ajustes por ponderación. Es decir, considerar variables para controlar las cuotas. Las más convenientes suelen ser: ocupación, nivel de estudios, edad, sexo, ubicación, etc.
Rochiconsulting (19 may, 2022). ¿Cómo Realizar el Cálculo del Tamaño de la Muestra Online Para tu Investigación de Mercado?. https://www.rochiconsulting.com/blog/calculo-del-tamano-de-la-muestra-online/
COMO DETARMINAR TAMAÑO DE LA MUESTRA
COMO DETARMINAR TAMAÑO DE LA MUESTRA
Fbombab (19 mar, 2018). 🔍👉 TAMAÑO DE MUESTRA PASO a PASO 👍[Video]. Youtube. https://youtu.be/oc8i9g144Y0
En esta fórmula:
n = tamaño de la muestra que se busca.
N = tamaño del universo a estudiar.
σ = desviación estándar de la población. Cuando este dato es desconocido, se utiliza una constante que equivale a 0.5
Z = valor que se obtiene a través de niveles de confianza. Es un número constante, que generalmente adquiere dos valores según el nivel de confianza que se quiera. El 99% es el valor más elevado (equivale a 2.58) y el 95% (equivale a 1.96) es el valor mínimo admitido para que la investigación se considere confiable.
e = es el límite de error muestral admisible. Comúnmente oscila entre el 1% (0.01) y el 9% (0.09). El 5% (0.5) es el valor estándar que se usa en investigaciones.
Rochiconsulting (19 may, 2022). ¿Cómo Realizar el Cálculo del Tamaño de la Muestra Online Para tu Investigación de Mercado?. https://www.rochiconsulting.com/blog/calculo-del-tamano-de-la-muestra-online/
¿Cómo determinar el tamaño de la muestra?
¿Cómo determinar el tamaño de la muestra?
Son muy diversas las maneras de calcular el tamaño de una muestra, según los datos a los que se puede tener acceso. En este caso, hablaremos del modo de calcular una muestra para un universo o población finita.
Podría tratarse de la cantidad de habitantes de una ciudad en particular. Para obtener el tamaño ideal de la muestra, aplicaremos la fórmula planteada por Murray y Larry (2005):
Cuando se han determinado cada uno de estos valores, se procede a sustituirlos en la fórmula ya indicada. Se realizan las operaciones necesarias y se obtiene el tamaño de la muestra que corresponde a un universo finito específico.
El tamaño de muestra obtenido será el apropiado para que la investigación sea completa y válida.
Rochiconsulting (19 may, 2022). ¿Cómo Realizar el Cálculo del Tamaño de la Muestra Online Para tu Investigación de Mercado?. https://www.rochiconsulting.com/blog/calculo-del-tamano-de-la-muestra-online/
Fbombab (19 mar, 2018). 🔍👉 TAMAÑO DE MUESTRA / CÓMO CALCULAR el TAMAÑO DE MUESTRA PASO a PASO en EXCEL 👍[Video]. Youtube. https://youtu.be/1xZAa4jbMqc?list=PLYqPCyWfFHmZl7JEUgEo_-HTnr8IRLvKV
Cálculo del tamaño de muestra en excel
Cálculo del tamaño de muestra en excel
Descargar archivo de Excel: https://mega.nz/file/vf4UmTAB#EcBfECv8Vx11IP3RRbm367tfHqlrilfNrTGejvRKGao
Fbombab (19 mar, 2018). 🔍👉 TAMAÑO DE MUESTRA / CÓMO CALCULAR el TAMAÑO DE MUESTRA PASO a PASO en EXCEL 👍[Video]. Youtube. https://youtu.be/1xZAa4jbMqc?list=PLYqPCyWfFHmZl7JEUgEo_-HTnr8IRLvKV
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