Calculadora de margen de error

Cuánto pueden desviarse los resultados de la muestra del valor real

Margen de error — semiancho del intervalo de confianza.

FAQ sobre margen de error

Parámetros

Tamaño de muestra (n)

Número de encuestados que completaron

Tamaño de población (N)

Deje vacío si es desconocido o muy grande

Nivel de confianza

Probabilidad de que el valor real esté en el intervalo

90% 95% 99%

Proporción esperada (p)

Si es desconocida, use 50%

50%

Supuestos y limitaciones

Fórmula para proporción.
p = 50% da el margen máximo.
Para muestras pequeñas (n < 30) use con precaución.
Se aplica FPC cuando se da N.

Margen de error

—

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Cálculo del margen de error

Fórmula

MOE = z × √(p(1−p)/n) × FPC.

Valores z

90% → z = 1,645. 95% → z = 1,96. 99% → z = 2,576.

Corrección FPC

FPC = √((N−n)/(N−1)). Para población infinita FPC = 1.

Por qué p = 50%

Con p = 50% el producto p(1−p) es máximo (0,25).

Valores típicos de margen de error

Tamaño de muestra

MOE (90%)

MOE (95%)

MOE (99%)

100

±8,2%

±9,8%

±12,9%

200

±5,8%

±6,9%

±9,1%

400

±4,1%

±4,9%

±6,4%

1000

±2,6%

±3,1%

±4,1%

2000

±1,8%

±2,2%

±2,9%

* Con p = 50% y población infinita

Preguntas frecuentes sobre margen de error

¿Qué es el margen de error?

Rango dentro del cual se encuentra el valor real con una probabilidad dada. Con MOE ±5% y resultado 60%, el valor real está entre 55% y 65%.

¿Qué margen de error es aceptable?

Estándar para investigación de mercados: ±5% con 95% de confianza.

¿Cómo reducir el margen de error?

Aumente el tamaño de la muestra. MOE es inversamente proporcional a √n.

¿Qué es la corrección FPC?

FPC reduce el MOE cuando la muestra es una parte significativa de la población.

¿Por qué MOE es máximo con p = 50%?

p(1−p) es máximo en p = 0,5 (0,25).

¿Cómo se relacionan margen de error y tamaño muestral?

Relación inversa: muestra más grande, MOE menor. Use la calculadora de tamaño muestral.

¿Qué fórmula se usa?

MOE = Z × √(p(1−p)/n). Para población finita N se multiplica por FPC.

¿Por qué usar la calculadora después de una encuesta?

Para entender la precisión de los resultados. Si el MOE es grande, evite conclusiones fuertes.

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