PaneliaHerramientas

Tamaño de muestra para 10 000 personas

10 000 personas — una base CRM mediana, la plantilla de un gran grupo, un municipio: a esta escala la corrección de población finita todavía ayuda, pero modestamente. Hacen falta 370 encuestados para ±5 % al 95 % de confianza, frente a 385 en población infinita. El ahorro es real (15 encuestados) pero entramos en la zona donde el tamaño de población deja de ser una palanca.

Esa es la lección práctica de esta página: entre 10 000 e infinito, la muestra requerida varía menos del 4 %. Si tu base está «en torno a 10 000», no hace falta medirla con exactitud — el error es insignificante. Invierte mejor en la representatividad del reclutamiento, que pesa mucho más en la calidad final.

Nivel de confianza

El 95 % es el estándar en estudios de mercado. Valores z: 1,645 · 1,96 · 2,576 (tablas estadísticas NIST).

La diferencia aceptable entre tu muestra y la realidad. ±5 % es la opción más común.

Si no lo sabes, deja 50 %: es el peor caso, el que exige la muestra más grande.

El número total de personas de tu público objetivo. Por encima de ~100 000 el impacto es insignificante: déjalo vacío.

Encuestados necesarios

370

Necesitas 370 encuestados para un nivel de confianza del 95 % con un margen de error de ±5 %.

Exportar:

¿Cuántos encuestados según la precisión?

La precisión sale cara: pasar de ±5 % a ±2 % multiplica la muestra por 6.

10100100010.0001 %3 %5 %8 %10 %Margen de error

Tabla resumen

Tamaño de muestra para las combinaciones más comunes.

Tabla resumen
Confianza± 3 %± 5 %± 10 %
90 %70026468
95 %96537096
99 %1557623164

El tamaño, resuelto. Queda el trabajo de campo…

Un trabajo de campo clásico lleva 6 semanas y 10 000 €. Panelia simula más de 300 encuestados calibrados en 10 minutos.

Simular mi estudio

Preguntas frecuentes

¿Cuántos encuestados para 10 000 personas con ±3 %?
965 encuestados al 95 % de confianza (frente a 1 068 en población infinita). La FPC ahorra en torno al 10 % de la muestra a ese nivel de precisión.
¿A partir de qué población la FPC es insignificante?
Más allá de ~20 veces la muestra requerida, la ganancia baja del 5 %. Para una encuesta estándar (n₀ = 385), la población deja de contar por encima de ~8 000–10 000 personas.
¿Debo estratificar mi muestra de 370?
Si tu población tiene segmentos muy distintos (oficios, regiones), un muestreo estratificado proporcional mejora la representatividad sin cambiar el tamaño total. Cada estrato analizado por separado debe, eso sí, dimensionarse aparte.
10 000 clientes pero solo 2 000 emails válidos: ¿qué N uso?
El N pertinente es la población que PUEDES alcanzar: 2 000. Cuidado con el sesgo de cobertura — los clientes con email pueden diferir del resto; señala ese límite en tus conclusiones.