Entendiendo el tamaño de la muestra de una encuesta
No necesitas encuestar a todo el mundo para obtener resultados fiables. Una muestra del tamaño adecuado puede representar a una población mucho más grande con una precisión conocida.
Esta guía explica cómo funciona el tamaño de la muestra, por qué es importante y cómo evitar errores comunes. Utiliza la Calculadora de tamaño de muestra para calcular el tamaño de muestra que necesitas.
¿Por qué es importante el tamaño de la muestra?
El tamaño de la muestra afecta a dos factores clave:
- Margen de error: Qué tan cerca están los resultados de tu muestra del valor real de la población.
- Nivel de confianza: Qué tan seguro puedes estar de que tus resultados se encuentran dentro del margen de error.
Si te equivocas con el tamaño de la muestra, desperdiciarás recursos encuestando a demasiadas personas o obtendrás resultados poco fiables por tener muy pocas.
Conceptos clave
Tamaño de la población
El número total de personas que podrían responder a tu encuesta. Esto podría ser:
- Todos tus clientes (p. ej., 50,000)
- Empleados de tu empresa (p. ej., 500)
- Usuarios de una función específica (p. ej., 10,000)
- Visitantes de tu sitio web el mes pasado (p. ej., 100,000)
Para poblaciones muy grandes (más de 100,000), el tamaño de la muestra apenas cambia porque ya estás capturando la significancia estadística.
Nivel de confianza
Qué tan seguro quieres estar de que los resultados de tu muestra reflejan a la población real.
| Nivel de confianza | Interpretación |
|---|---|
| 90% | Estás un 90% seguro de que el valor real se encuentra dentro de tu margen de error |
| 95% | Estándar de la industria - 95% de certeza |
| 99% | Certeza muy alta, requiere una muestra más grande |
Usa el 95% a menos que tengas una razón específica para cambiarlo. Es el estándar para las decisiones de negocio.
Margen de error
El rango de error aceptable en tus resultados. Si tu encuesta muestra un 60% de satisfacción con un margen de error de ±5%, el valor real está entre el 55% y el 65%.
| Margen de error | Caso de uso |
|---|---|
| ±3% | Decisiones de alto riesgo que requieren precisión |
| ±5% | Estándar para la mayoría de las encuestas de negocio |
| ±10% | Investigación exploratoria o encuestas con recursos limitados |
Márgenes más pequeños requieren muestras más grandes. Un margen de ±3% necesita aproximadamente 2.5 veces más respuestas que uno de ±5%.
La fórmula del tamaño de la muestra
Esta guía utiliza la fórmula de Cochran ajustada para poblaciones finitas.
Paso 1: Calcular el tamaño de muestra inicial (población infinita)
n₀ = (Z² × p × (1-p)) / e²Donde:
- Z = Puntuación Z para tu nivel de confianza (1.96 para el 95%)
- p = Proporción esperada (0.5 para máxima variabilidad)
- e = Margen de error como decimal (0.05 para el 5%)
Paso 2: Ajustar para una población finita
n = n₀ / (1 + (n₀ - 1) / N)Donde:
- N = El tamaño de tu población
- n₀ = Tamaño de muestra inicial del paso 1
No necesitas resolver esto manualmente, para eso está la calculadora.
¿Por qué usamos p = 0.5?
La proporción (p) representa la distribución esperada de las respuestas. Si haces una pregunta de sí/no, p = 0.5 significa que esperas una división 50/50.
Usamos 0.5 porque:
- Produce el tamaño de muestra más grande (el más conservador)
- No necesitas adivinar qué resultados obtendrás
- Es la suposición más segura cuando no tienes datos previos
Si sabes que tu proporción es extrema (p. ej., 90% sí), puedes usar una muestra más pequeña, pero solo si tienes datos previos sólidos.
Tasas de respuesta e invitaciones
El tamaño de muestra requerido no es el número de personas a invitar. Debes tener en cuenta las tasas de respuesta.
Tasas de respuesta típicas de las encuestas
| Tipo de encuesta | Tasa de respuesta |
|---|---|
| En la aplicación/integrada | 20-40% |
| Correo electrónico (clientes) | 10-30% |
| Correo electrónico (empleados) | 30-50% |
| Post-transacción | 15-25% |
| Encuestas de relación NPS | 10-20% |
Fórmula: Personas a invitar = Tamaño de la muestra ÷ Tasa de respuesta esperada
Si necesitas 400 respuestas y esperas una tasa de respuesta del 20%:
- 400 ÷ 0.20 = 2,000 personas a invitar
Errores comunes
Ignorar las tasas de respuesta
Calcular que necesitas 400 respuestas pero invitar solo a 400 personas garantiza que los datos serán insuficientes.
Usar el tamaño de la población como tamaño de la muestra
“Tenemos 10,000 clientes, así que necesitamos 10,000 respuestas”. No es así. Alrededor de 370 respuestas te dan una precisión de ±5%.
Olvidarse de los subgrupos
Si planeas analizar por segmento (región, producto, tipo de cliente), cada subgrupo necesita un tamaño de muestra adecuado. Podrías necesitar 400 respuestas por segmento, no 400 en total.
No considerar el sesgo de no respuesta
Si solo responden los clientes contentos, tus resultados no representarán a todos. Intenta lograr tasas de respuesta superiores al 20% para minimizar el sesgo.
Exceso de precisión
Un margen de ±3% suena mejor que ±5%, pero requiere 2.5 veces más respuestas. Para la mayoría de las decisiones de negocio, ±5% es suficiente.
Cuándo no se aplican las reglas del tamaño de la muestra
Los cálculos estándar del tamaño de la muestra asumen:
- Muestreo aleatorio: Todos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados
- Respuestas representativas: Quienes responden son similares a quienes no responden
- Población única: Estás midiendo un solo grupo, no comparando grupos
Estas suposiciones no se cumplen cuando:
- Estás encuestando a voluntarios autoseleccionados
- Las tasas de respuesta son muy bajas (menos del 10%)
- Estás realizando un estudio longitudinal
- Tienes poblaciones de nicho muy específicas
En estos casos, la precisión estadística depende más del método de muestreo que del tamaño de la muestra.
Mejores prácticas
Define tu población claramente
¿A quién estás encuestando exactamente? “Nuestros clientes” es vago. “Clientes activos que realizaron una compra en los últimos 12 meses” es específico.
Usa el muestreo estratificado para poblaciones diversas
Si tu población tiene segmentos distintos, toma muestras proporcionales de cada uno para asegurar la representatividad.
Planifica el análisis por adelantado
Si vas a desglosar los resultados por región, asegúrate de que cada región tenga suficientes respuestas. Tres encuestados de Asia no son estadísticamente significativos.
Documenta tu metodología
Anota el tamaño de tu población, el método de muestreo, la tasa de respuesta y el margen de error. Esto añade credibilidad a tus hallazgos.
Considera la decisión en juego
Un margen de ±10% puede estar bien para una investigación exploratoria. Para decisiones que afectan a millones de dólares, invierte en una precisión de ±3%.
Preguntas frecuentes
¿Qué pasa si no conozco el tamaño exacto de mi población?
Estima de forma conservadora. Si crees que tienes entre 5,000 y 10,000 clientes, usa 5,000. Para poblaciones muy grandes (más de 50,000), el número exacto apenas importa.
¿Más grande es siempre mejor?
No necesariamente. Más allá del tamaño mínimo de la muestra, las respuestas adicionales tienen rendimientos decrecientes. Pasar de 400 a 4,000 respuestas cambia el margen de error de ±5% a ±1.5%, lo que rara vez vale la pena el esfuerzo.
¿Y qué hay de los comentarios cualitativos?
Los cálculos del tamaño de la muestra se aplican a datos cuantitativos (números, porcentajes). Para preguntas abiertas, a menudo alcanzarás la “saturación” (cuando no surgen nuevos temas) con 20-30 respuestas bien pensadas.
¿Cómo puedo aumentar las tasas de respuesta?
- Mantén las encuestas cortas (5 minutos como máximo)
- Envíalas en momentos óptimos (martes a jueves, de 10 a.m. a 2 p.m.)
- Usa la personalización en las invitaciones
- Explica por qué los comentarios son importantes
- Ofrece incentivos si es apropiado
Próximos pasos
Usa la Calculadora de tamaño de muestra para determinar tu objetivo y luego echa un vistazo a nuestras plantillas de encuestas para empezar.