Tamaño de muestra para una media
Calculadora

Normalmente se necesita el nivel de confianza deseado (como 95 %), la desviación estándar de la población o una estimación de ella, y el margen de error que estás dispuesto a aceptar. La fórmula resuelve el tamaño de muestra mínimo que mantiene tu estimación dentro de ese margen con ese nivel de confianza.

El tamaño de la muestra escala con el cuadrado del recíproco del margen de error, así que reducir a la mitad tu margen de error aceptable aproximadamente cuadruplica el tamaño de muestra requerido. La precisión se vuelve costosa rápidamente a medida que reduces tu tolerancia al error.

Puedes sustituirla por una estimación de un estudio piloto, investigaciones previas, o una suposición conservadora basada en el rango esperado de los datos. Una desviación estándar supuesta mayor produce un tamaño de muestra requerido más conservador (mayor), protegiendo contra una subestimación de la variabilidad.

Sí, pasar de 90 % a 95 % y luego a 99 % de confianza aumenta el tamaño de muestra requerido porque exiges un margen de certeza más amplio de que tu intervalo capture la verdadera media, lo cual las matemáticas logran exigiendo más datos.

Sí, los requisitos de tamaño de muestra crecen con rendimientos decrecientes respecto a la precisión ganada, y más allá de cierto punto, el costo o esfuerzo de recolectar más datos supera la mejora incremental en el margen de error, por eso los investigadores equilibran el tamaño de muestra con las restricciones prácticas.