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Al decidir cuántas personas deberían participar en tu encuesta, debes considerar diversos factores.

Un hombre en silla de ruedas trabaja en una computadora portátil, junto a una captura de pantalla de la configuración de la encuesta


Envías encuestas con el objetivo de comprender mejor a las personas: sus opiniones, comportamientos, comentarios y más. Pero, ¿cómo puedes saber si lo que dicen representa de forma confiable a la población que estás tratando de comprender? Determinar el tamaño adecuado de la muestra para tu encuesta puede ser de gran ayuda.

El tamaño de la muestra es la cantidad de respuestas completadas que obtiene tu encuesta. La cantidad total de personas en tu grupo demográfico o mercado objetivo te permiten a determinar el tamaño ideal.

Dicho esto, el tamaño es solo un factor que te ayudará a decidir si los resultados de tu encuesta son relevantes o estadísticamente significativos.

  • Cuando envías una encuesta a tu mercado objetivo o haces una investigación demográfica, no puedes obtener respuestas de todos. E incluso aunque pudieras hacerlo, costaría mucho tiempo y dinero.
  • Si envías tu encuesta antes de considerar el tamaño de la muestra, comprender el tamaño posteriormente te ayudará a analizar los datos de tu encuesta para determinar su importancia estadística.
  • El tamaño de la muestra para la encuesta puede tener distintos grados de importancia según la población objetivo y el tipo de encuesta. Por ejemplo, si realizas una investigación médica o de mercado, es fundamental asegurarte de que las respuestas que obtengas representen a tu población para poder hacer predicciones precisas. Si encuestas a los empleados, es posible que prestes más atención al índice de respuestas en general, al compromiso y a los comentarios individuales.

Antes de explicar cómo determinar el tamaño de la muestra para una encuesta, es importante comprender algunos conceptos clave:

  • El tamaño de la muestra es la cantidad de respuestas completadas que obtiene tu encuesta.
  • El índice de respuestas es el porcentaje de personas que responden tu encuesta.
  • El índice de finalización es la cantidad de personas que completan tu encuesta y envían sus respuestas.

Por ejemplo, puedes enviar tu encuesta a una muestra de 1000 personas. Si 400 personas la abren, tu índice de respuestas es del 40 %. En la mayoría de los casos, no todos los que abren la encuesta la completan. Si 400 personas abren tu encuesta, pero solo 200 envían sus respuestas, tu índice de finalización es del 50 %.

Aunque los índices de respuestas y finalización en un principio no afectan el tamaño de la muestra de forma directa, es importante considerar estas variables a la hora de elegir el tamaño adecuado.

Al seleccionar una muestra para representar a tu población objetivo, debes tener en cuenta que no todas las personas que reciban la encuesta la completarán, lo que podría afectar la importancia estadística.

Imagina que quieres probar una idea para un nuevo producto. Sabes que tus clientes típicos están en un rango específico de edades y sueldos. También tienden a vivir en áreas urbanas y sus alrededores. Este grupo es tu población, el público objetivo al que deseas comprender.

Ya tienes a tu población, que es el número total de personas a las que estás estudiando. Para este ejemplo, digamos que hay 10 000 000 de personas en tu población.

A continuación, debes elegir tu margen de error. El margen de error es qué tan seguro estás de que las respuestas de tu encuesta representan las opiniones de tu población.

Las personas suelen elegir un margen de error del 5 % para sus investigaciones con encuestas. Esto es equivalente a sumar y restar un 5 % al límite superior e inferior de tus datos para tener en cuenta cualquier error.

Por ejemplo, digamos que el 60 % de las personas que completaron tu encuesta dicen que comprarían tu nuevo producto. Como tu margen de error es del 5 %, puedes concluir que en realidad entre el 55 % y el 65 % de las personas comprarían tu nuevo producto. 

Finalmente, tienes que elegir tu nivel de confianza. El nivel de confianza es la probabilidad de que obtengas los mismos resultados si envías la encuesta a otra muestra de tu población objetivo.

Para este ejemplo, envías tu encuesta a 1000 personas. Con el margen de error que elegiste, concluyes que entre el 55 % y el 65 % de las personas comprarían tu nuevo producto. ¿Qué tan confiables te parecen estos resultados?

Eliges un nivel de confianza del 95 %, que es el estándar de la industria. Así, concluyes que si enviaras la misma encuesta a muestras diferentes de 1000 personas en una misma población, obtendrías los mismos resultados el 95 % de las veces.

Ahora que ya determinaste cuál es tu población, el margen de error y el nivel de confianza, es hora de elegir el tamaño de la muestra de tu encuesta. Recuerda que el tamaño de la muestra es la cantidad de respuestas completadas que obtiene tu encuesta. Para calcularlo, puedes utilizar nuestra calculadora del tamaño de la muestra o esta fórmula de tamaño de la muestra:

Fórmula del tamaño de la muestra
  • N = población
  • e = margen de error (porcentaje expresado con decimales)
  • z = puntuación z * (el número de desviaciones estándar que separa un dato de la media)

*El nivel de confianza del 95 % es una puntuación z de 1.96

Con esta fórmula, si la población es de 10 000 000, con un margen de error del 5 % (0.05) y un nivel de confianza del 95 % (puntuación z de 1.96), el tamaño de la muestra es 385. Sin embargo, el tamaño de la muestra no se reduce solo a una cifra.

Una vez que hayas determinado el tamaño de la muestra objetivo, necesitarás un método confiable para seleccionar a los participantes al azar. Aprende a crear una muestra aleatoria en Excel para seleccionar a los destinatarios de la encuesta de manera eficiente al mismo tiempo que mantienes los principios adecuados de aleatorización.

Por lo general, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, mayores serán las posibilidades de que tus resultados sean estadísticamente significativos. Sin embargo, la importancia del tamaño de la muestra puede cambiar en función de estas variables:

  • El tipo de encuesta que estás realizando: Digamos que estás haciendo una investigación en otro país para saber si tu producto se adaptará bien al mercado. Como estás tomando una decisión clave para tu negocio basada en los resultados, deberías considerar un tamaño de muestra que tenga un margen de error más pequeño. Por otro lado, si estás pidiendo retroalimentación cualitativa a las 20 personas que acaban de asistir a tu evento, probablemente prestarás más atención a las cinco respuestas redactadas cuidadosamente que a la importancia estadística en general.
  • La diversidad de tu población: Piensa en la demografía de tu público objetivo (sexo, edad, origen étnico, ubicación, estado civil, educación y más). Si las características de las personas en tu población objetivo son similares, probablemente puedas confiar en los resultados que obtengas con menos respuestas. Pero si sus características varían mucho, es recomendable encuestar a más personas para obtener una representación más precisa de tu población.
  • Las decisiones que estás tomando: Cuando tomas decisiones basadas en los resultados de una encuesta, es lógico pensar que es útil obtener más datos. Sin embargo, una mayor cantidad no es lo único a tener en cuenta. Recuerda tus objetivos. Si estás intentando obtener ideas o retroalimentación que te ayuden a realizar pequeños cambios o mejoras, podrías considerar aceptar menos respuestas. Para tomar decisiones de mayor alcance o impacto que te costarán muchos recursos, necesitarás más respuestas para sentirte cómodo con tus resultados.

¿Quieres una estimación rápida de cuántas personas deben responder tu encuesta? Te presentamos una tabla útil que te ayudará a decidir. Todo lo que necesitas es la cantidad de personas de tu población objetivo y el margen de error deseado (de 3 % a 10 %).

Population±3 %±5 %±10 %
50034522080
1,00052528590
3000810350100
5000910370100
10,0001,000385100
100,0001100400100
1 000 0001100400100
10 000 0001100400100

*Los porcentajes representan un margen de error del 3 %, 5 % y 10 %.

Por ejemplo, si realizas una investigación médica, puedes limitarte a un margen de error más bajo, como del 3 %. Pero si eliges un tamaño de muestra para una encuesta de satisfacción del cliente, podrías utilizar un margen de error más alto, como del 10 %.

Al elegir el tamaño de tu muestra, es importante que consideres el diseño de la muestra. Esto se refiere al método utilizado para obtener una muestra representativa para tu encuesta.

Con una muestra cuidadosamente diseñada, puedes ayudar a reducir el sesgo de muestreo, que ocurre cuando la muestra de tu encuesta no representa con precisión a tu población objetivo. A continuación te mostramos una descripción general rápida de los diferentes tipos de muestreo que debes considerar para tu encuesta.

El muestreo probabilístico implica que cada persona de tu población objetivo tiene las mismas posibilidades de ser elegida para tu encuesta.

Existen cuatro tipos principales de muestreos probabilísticos:

  1. Aleatorio simple: Se aplica un método de lotería o aleatorización para garantizar que cada miembro de tu población tenga las mismas probabilidades de ser elegido. Esto puede resultar difícil para poblaciones grandes, pero es una manera fácil de evitar el sesgo de muestreo.
  2. Por sector: Se divide a la población objetivo en sectores o agrupaciones, luego se elige una muestra aleatoria de sectores. Se encuesta a todos en los sectores elegidos. Esto puede generar sesgos si los datos demográficos de los sectores varían demasiado. El muestreo por sector puede ser más práctico para poblaciones dispersas o de difícil acceso.
  3. Sistemático: Para realizar un muestreo sistemático, se selecciona a personas de la población objetivo a intervalos regulares, por ejemplo, se elige 1 persona de cada 50 en una lista de 5000. Si el orden de la lista puede generar sesgos, esto podría afectar los resultados, aunque en general es un método de muestreo eficaz.
  4. Estratificado: Se clasifica a la población en diferentes estratos o capas, como sexo, ingresos o ubicación. Luego, se toma una muestra aleatoria de personas en cada estrato. Este método permite representar mejor a cada segmento demográfico de la población, aunque puede resultar más complicado y tomar más tiempo.

En el muestreo no probabilístico, las personas de tu población objetivo no tienen las mismas posibilidades de ser seleccionadas.

Si bien este tipo de muestreo puede ser más sencillo y económico, también es más susceptible a sesgos en la selección de la muestra. Esto puede afectar la confiabilidad de los resultados de la encuesta.

Existen cinco tipos principales de muestreo no probabilístico:

  1. Conveniencia: Se encuesta a las personas que son más accesibles. Aunque resulta fácil obtener respuestas a la encuesta, no tendrás la certeza de que los resultados representen a tu población objetivo.
  2. Por juicio o intencional: Se encuesta a las personas que consideras que te ayudarán a alcanzar tus objetivos de investigación. Puedes utilizar este método para investigaciones cualitativas, donde no se necesita una gran cantidad de datos cuantitativos para llegar a conclusiones.
  3. Respuesta voluntaria: Las personas se ofrecen de forma voluntaria para responder tu encuesta. Es posible que ciertas personas tengan más facilidad o disposición para responder tu encuesta, lo cual puede provocar un sesgo en la muestra.
  4. Bola de nieve: Se envía la encuesta a ciertas personas y se les pide que recluten a otras personas para responderla. Esto puede ayudarte a conseguir más encuestados, pero es posible que solo llegues a un grupo demográfico determinado de tu población objetivo general.
  5. Cuota: Se separa a la población en categorías que sean importantes para la investigación. Luego, se elige a varias personas en cada categoría para encuestarlas. Este método es propenso a sesgos, pero puede proporcionar una retroalimentación rápida.

Desde un diseño de muestreo realizado por expertos hasta el envío de encuestas a tu mercado objetivo, SurveyMonkey Audience te brinda percepciones confiables y rápidas sobre el mercado.