Calculadora de Muestra: Encuesta Población Finita
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Usar 50% si no tienes estimación previa
TL; DR
Una población finita es aquella cuyo número de individuos es conocido y medible. La fórmula de Cochran incluye un factor de corrección que ajusta el tamaño de muestra según la proporción que representa de la población total, garantizando precisión estadística sin desperdiciar recursos.
¿Cuándo usar esta calculadora?
Usa esta calculadora cuando tengas un universo poblacional definido y cuantificable:
• Población conocida: empleados de empresa, usuarios registrados, miembros de comunidad cerrada
• Menos de 100,000 individuos - para poblaciones mayores, la fórmula infinita es matemáticamente equivalente
• Encuestas o cuestionarios que requieren rigor académico o publicación
• Cuando tu muestra representa más del 5% de la población (regla del 5% de la industria)
El factor de corrección finita reduce el tamaño de muestra necesario comparado con la fórmula infinita, optimizando recursos.
Fundamento Matemático: Fórmula de Cochran
La fórmula para población finita incluye un factor de corrección en el denominador:
n = (N × Z² × p × q) / ((N - 1) × E² + Z² × p × q)
N = Tamaño población total | Z = Z-score del nivel de confianza
p = Proporción esperada (0.5 = máxima variabilidad) | q = 1 - p | E = Margen de error
Comportamiento asintótico: A medida que N aumenta, la función converge al valor de población infinita. Para N > 100,000, la diferencia es < 1%, validando el uso de fórmula simplificada.
La regla del 5%: Si n < 5% de N, corrección finita no necesaria. Entre 5-10%, recomendada. >10%, indispensable.
Parámetros Estadísticos Estándar
Nivel de Confianza 95% (Z=1.96): Estándar industria y académico. Significa que si repites 100 estudios, en 95 los resultados caerán dentro del intervalo de confianza. Ideal para publicaciones y decisiones críticas.
Alternativas de confianza: 99% (Z=2.576) para estudios de misión crítica, 90% (Z=1.645) para decisiones comerciales ágiles, 80% (Z=1.282) para prototipos rápidos.
Margen Error ±5%: Balance óptimo entre precisión y recursos. Reducir a ±3% puede duplicar/triplicar muestra. Aumentar a ±7% puede ser aceptable para decisiones comerciales no críticas.
Relación inversamente proporcional: Menor margen de error o mayor confianza = muestra significativamente mayor. La calculadora debe mostrar este trade-off.
Proporción 50%: Enfoque conservador que maximiza tamaño (máxima variabilidad). Con datos históricos (ej: '30% prefiere A'), usa ese valor para reducir muestra sin comprometer validez.
Consideraciones Críticas LatAm
Factor más crítico para éxito: Adaptación cultural y lingüística. Un diseño meticuloso con lenguaje localizado y sensibilidad cultural son indispensables para fiabilidad de datos en el mercado latinoamericano.
Mobile-First Obligatorio: 96.1% penetración móvil en Brasil, similar en región. Diseña encuestas optimizadas para pantallas pequeñas desde el inicio, no como adaptación posterior.
Localización Profunda (no traducción): Adapta modismos, tono (tú/usted/vos) y expresiones según país. Variaciones significativas entre México, Argentina, Chile, Colombia. Lo que funciona en uno puede confundir en otro.
Sensibilidad Cultural en Preguntas: Evita preguntas directas sobre ingresos (tabú en muchos contextos LatAm). Usa proxies validados: 'dispositivos en casa', 'nivel educativo', 'tipo de vivienda', 'número de habitaciones'.
Diversidad Intra-Regional: Considera variaciones culturales significativas por país al reclutar. Adapta criterios de selección y screeners según mercado específico.
Tasa de no-show: En LatAm, considera agregar 10-15% extra de muestra para compensar ausentismo típico, especialmente en estudios presenciales.