Calculadora de Tamaño de Muestra para Encuestas🌎 Actualizado mayo de 2026
¿Cuántas personas necesitás encuestar para obtener resultados confiables? El tamaño de muestra depende del margen de error, nivel de confianza y proporción esperada: n = z² × p(1-p) / e². Con corrección por población finita si la población es pequeña.
Cuándo usar esta calculadora
- Determinar cuántas encuestas necesitás hacer.
- Planificar investigaciones de mercado.
- Calcular muestras para estudios científicos.
- Dimensionar encuestas de satisfacción.
- Justificar el tamaño muestral en una tesis.
Ejemplo real: encuesta de satisfacción con clientes de Argenprop
- Objetivo: medir satisfacción con confianza 95 % y margen ±3 %.
- Proporción esperada: sin dato previo → p = 0.5.
- Población: 50.000 usuarios activos mensuales.
- Cálculo base: n = 1.96² × 0.5 × 0.5 / 0.03² = 1.067.
- Corrección población finita: 1.067 / (1 + (1.067 − 1) / 50.000) = 1.045.
- Ajuste por tasa de respuesta 30 %: 1.045 / 0.30 = 3.483 invitaciones.
Cómo funciona
2 min de lecturaQué es el tamaño de muestra
En estadística, el tamaño de muestra (n) es cuántos casos necesitás observar para que tu resultado represente a toda la población con cierto nivel de confianza y margen de error. Es la pregunta básica de toda encuesta, estudio de mercado, tesis o sondeo electoral.
n = z² × p × (1 − p) / e² (población grande)
n_aj = n / (1 + (n − 1) / N) (corrección por población finita)Tamaños típicos (p = 0.5, confianza 95 %)
| Margen de error | Población infinita | Población 1.000 | Población 10.000 |
|---|---|---|---|
| ± 10 % | 97 | 88 | 96 |
| ± 5 % | 385 | 278 | 370 |
| ± 3 % | 1.067 | 517 | 965 |
| ± 2 % | 2.401 | 706 | 1.936 |
| ± 1 % | 9.604 | 906 | 4.899 |
Cuándo usar / Errores comunes
Usalo para dimensionar encuestas, estudios de satisfacción, A/B tests, estudios de mercado. Errores típicos:
Si tu objetivo es segmentar por variables (edad, género, zona), necesitás que el n mínimo aplique por cada subgrupo — la muestra total puede multiplicarse por 4 o más.
Preguntas frecuentes
¿Qué margen de error es aceptable?
±3% es excelente (estudios rigurosos). ±5% es aceptable para la mayoría. ±10% es exploratorio. Depende del contexto.
¿Por qué se usa p=50%?
Porque p=0,5 maximiza el tamaño de muestra (caso más conservador). Si sabés que la proporción real es 10%, podés usar p=0,1 y la muestra será menor.
¿Cuántas encuestas necesito para 1.000 personas?
Con e=5%, p=50%, 95% confianza: n ≈ 278 (con corrección por población finita). Sin corrección: 385.
¿Qué es la corrección por población finita?
Si la población es pequeña, la muestra necesaria es menor: n_adj = n / (1 + (n-1)/N). Solo importa si n > 5% de N.
¿Funciona para proporciones y para medias?
Esta fórmula es para proporciones. Para medias, la fórmula usa σ en vez de p(1-p): n = z²σ²/e².
¿Más confianza requiere más muestra?
Sí. De 90% a 95% sube ~44%. De 95% a 99% sube ~73%. La confianza tiene un costo en tamaño muestral.
¿Cómo compenso la no-respuesta?
Inflá la muestra por la tasa de respuesta esperada. Si esperás 60% de respuesta: n_final = n / 0,6.
¿Qué es el tamaño de muestra?
En estadística, el tamaño de muestra (n) es cuántos casos necesitás observar para que tu resultado represente a toda la población con cierto nivel de confianza y margen de error. Es la pregunta básica de toda encuesta, estudio de mercado, tesis o sondeo electoral.
Fuentes y referencias
- Cochran - Sampling Techniques (1977)
- Sociedad Argentina de Estadística
Metodología y confianza
Contenido revisado por el equipo editorial de Hacé Cuentas, con apego a nuestra política editorial y metodología de cálculo.
Última revisión: 18 de mayo de 2026. Los parámetros fiscales, legales y datos se verifican periódicamente con las fuentes citadas.
Los cálculos corren 100% en tu navegador. No guardamos ni transmitimos tus datos. Leé nuestra política de privacidad.
Resultados orientativos. Para decisiones financieras, médicas o legales críticas, consultá con un profesional.