Descubre ¿Qué tamaño de muestra necesitas?
Muchas veces nos hacen esta pregunta a la hora de realizar un estudio tanto si se dispone de una base de datos de direcciones de email a los que enviar la encuesta como si se trata de un estudio que se quiere hacer con un panel online: ¿Cuál es la muestra que me recomendáis hacer?
El número de encuestas que necesito para que mi encuesta sea representativa y pueda extrapolar datos dependerá de los siguientes factores:
- Tamaño de la muestra: a mayor número de entrevistas mayor será la probabilidad de que mi muestra represente a la población que quiero estudiar. Hay que tener en cuenta que los muestreos no son probabilísticos (casi ninguno lo es) ya que no todo el universo tiene la misma probabilidad de participar (por el simple hecho de que no se puede obligar a hacerlo). Aun así, se puede decir que cuantas más entrevistas se hagan mejor será el estudio siempre y cuando se construya una buena muestra utilizando cuotas y extrayéndola de forma aleatoria (lo más diversa posible).
- Error muestral: es el margen de error que estoy dispuesto a asumir al no poder entrevistar a la totalidad de mi universo. Se suelen utilizar margenes de error en torno al +/- 2% y +/-5% lo que significa que los resultados que obtenga en la encuesta tendremos que tener en cuenta que no serán exactamente los mismos que obtendríamos preguntando a toda la población sino que pueden estar por ejemplo entre 2 puntos porcentuales por encima y 2 por debajo del resultado obtenido. Por ejemplo: si hago una encuesta donde mido mi cuota de mercado (% de gente que compra mi producto) y obtengo que es un 30%, un margen de error de +/-3% indicará que el dato real de la población estará entre el intervalo 27% y 33%.
- Nivel de confianza: es la probabilidad de que el dato que estemos analizando de la población (por ejemplo el % de consumidores que compran mi producto) caiga dentro del intervalo que se produce por el margen de error. Suelen ser valores como 95, 99 y 99,9%. Cuanto mayor sea, mayor muestra necesitaremos. Por ejemplo: un nivel de confianza de 99% indica que si he obtenido en la encuesta que mi marca la consume el 30% de la población con un margen de error de +/- 3%, tengo un 99% de probabilidades de que mi cuota de mercado real esté entre el 27 y el 33%.
Una vez hemos tenido en cuenta estos factores, hemos de plantearnos si conocemos bien nuestro universo de estudio o target. Hemos de hacernos las preguntas: "¿quién es mi target?, ¿ de qué colectivo necesito opiniones?". Si la encuesta online es sobre clima laboral de empleados, el universo será todo el colectivo de empleados de la compañía. Si por el contrario se trata de una encuesta a mis consumidores, el universo serán todos aquellos que compren habitualmente mi producto. La definición de este colectivo será la clave para un buen estudio.
Una vez definido el target (universo) he de calcular que tamaño tiene. En el caso de los empleados de la compañía ya se dispone del dato, en el caso de querer entrevistar solo a mi cuota de mercado es probable que no se disponga el dato por lo que se utilizará una estimación.
Algunos ejemplos de tamaños muestrales:
| Universo | Error Muestral | Nivel confianza | Muestra |
| 10.000.000 | 2% | 99% | 4146 |
| 1.000.000 | 2% | 99% | 4130 |
| 100.000 | 2% | 99% | 3982 |
| 10.000 | 2% | 99% | 2932 |
| 5.000 | 2% | 99% | 2268 |
| 10.000.000 | 3% | 99% | 1843 |
| 1.000.000 | 3% | 99% | 1840 |
| 100.000 | 3% | 99% | 1810 |
| 10.000 | 3% | 99% | 1557 |
| 5.000 | 3% | 99% | 1347 |
| 10.000.000 | 5% | 99% | 664 |
| 1.000.000 | 5% | 99% | 664 |
| 100.000 | 5% | 99% | 660 |
| 10.000 | 5% | 99% | 623 |
| 5.000 | 5% | 99% | 586 |
| Universo | Error Muestral | Nivel confianza | Muestra |
| 10.000.000 | 2% | 95% | 2401 |
| 1.000.000 | 2% | 95% | 2396 |
| 100.000 | 2% | 95% | 2345 |
| 10.000 | 2% | 95% | 1937 |
| 5.000 | 2% | 95% | 1623 |
| 10.000.000 | 3% | 95% | 1067 |
| 1.000.000 | 3% | 95% | 1066 |
| 100.000 | 3% | 95% | 1056 |
| 10.000 | 3% | 95% | 965 |
| 5.000 | 3% | 95% | 880 |
| 10.000.000 | 5% | 95% | 385 |
| 1.000.000 | 5% | 95% | 384 |
| 100.000 | 5% | 95% | 383 |
| 10.000 | 5% | 95% | 370 |
| 5.000 | 5% | 95% | 357 |
Ver la calculadora de tamaño muestral
Actualización: Carlos Ochoa nos aporta un ejemplo muy bueno que ayuda a ver por qué cuando el tamaño del universo es mayor, el % de muestra que necesitas va haciendose menor: "Si tienes un universo de 2 personas y entrevistas a una (tamaño de muestra 50%), el error que puedes cometer puede ser muy grande (por ejemplo, para saber el sexo, tengo un hombre y una mujer, muestreo al hombre, y me equivoco mucho). En cambio si el universo son 1000 personas, y muestreo el 50%, con 500 es evidente que me voy a equivocar muy poco."
