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Calculadora de Tamaño de Muestra para una Media

Esta calculadora te dice cuántas observaciones necesitas para estimar una media poblacional con un margen de error elegido a un nivel de confianza dado.

Nivel de confianza

Higher confidence needs a larger sample
Estimate of the spread in the population
Half-width of the confidence interval
Required sample size (n)
97

Rounded up to the next whole respondent

Critical value z*
1,96
Population SD (σ)
15
Margin of error (E)
3
Raw n (before rounding)
96,04
Required n
97
Population spread σ; shaded band = target margin ±E = ±3
Step by step
  1. 1

    Critical value z* (95% confidence)

    1,96
  2. 2

    z* × σ ÷ E

    1,96 × 15 ÷ 3 = 9,8
  3. 3

    Square the result

    (9,8)² = 96,04
    Raw (unrounded) required sample size.
  4. 4

    Round up to whole respondents

    ⌈96,04⌉ = 97
Los resultados son estimaciones con fines meramente informativos y no constituyen asesoramiento profesional — verifica siempre los resultados importantes de forma independiente antes de basarte en ellos. Leer el aviso legal completo.
Respuesta rápida

¿Cómo funciona esta calculadora?

Para estimar una media poblacional dentro de un margen de error E, calcula n = (z*·σ/E)², donde z* es 1,645, 1,96 o 2,576 para una confianza del 90%, 95% o 99%, luego redondea hacia arriba. Una mayor dispersión o una precisión más ajustada aumentan n; el tamaño de muestra crece con el cuadrado de 1/E.

Fórmula
n = (z* × σ / E)², redondeado hacia arriba
How this is calculated

El tamaño de muestra requerido para estimar una media surge de invertir el margen de error del intervalo de confianza. Un intervalo de confianza para una media tiene una mitad de ancho E = z* × σ / √n, donde z* es el valor crítico normal estándar para tu nivel de confianza, σ es la desviación estándar poblacional y n es el tamaño de la muestra. Despejando n se obtiene n = (z* × σ / E)².

El nivel de confianza selecciona z*: 90% usa z* = 1,645, 95% usa z* = 1,96 y 99% usa z* = 2,576 (valores de dos lados). Una σ mayor ensancha la dispersión natural y aumenta la muestra necesaria, mientras que un margen de error E menor exige una muestra notablemente mayor porque n escala con 1/E². Dado que n debe ser un número entero y nunca puedes submuestrear, el valor crudo siempre se redondea hacia arriba (techo) al siguiente entero.

Esta fórmula supone que conoces (o puedes estimar razonablemente) σ y que la media muestral está aproximadamente distribuida de forma normal, lo cual se cumple para muestras grandes por el Teorema del Límite Central. Si σ es desconocida y la muestra es pequeña, un enfoque basado en la t es más preciso, pero la fórmula z es la herramienta de planificación estándar. E y σ deben expresarse en las mismas unidades y ambas deben ser positivas.

Preguntas frecuentes

Usa una estimación de un estudio piloto, investigación previa o un rango aproximado (rango ÷ 4 o ÷ 6 es un sustituto común). Una σ supuesta mayor da un tamaño de muestra más conservador y grande.

El tamaño de muestra escala con 1/E². Como E está al cuadrado en el denominador, reducir E a la mitad multiplica la n requerida por cuatro.

Siempre hacia arriba. Redondear hacia abajo dejaría tu margen de error ligeramente mayor que el objetivo, así que el techo garantiza que cumples tu meta de precisión.

También conocido como

tamano de muestra para media
calculadora tamano de muestra
tamano muestral media
n para la media
tamano de muestra encuesta
tamano muestra

APA

TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Calculadora de Tamaño de Muestra para una Media [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/es/calculator/sample-size-for-mean-calculator

Chicago

TG we-Calculate Editorial Team. "Calculadora de Tamaño de Muestra para una Media." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/es/calculator/sample-size-for-mean-calculator.

IEEE

TG we-Calculate Editorial Team, "Calculadora de Tamaño de Muestra para una Media," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/es/calculator/sample-size-for-mean-calculator

BibTeX

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