Calculadora gratuita de margen de error en línea. Calcula intervalos de confianza para datos de encuestas. Soporta niveles de confianza del 90%, 95% y 99%. Ideal para estudiantes, investigadores y analistas de datos.
Número de encuestados u observaciones en su muestra
Proporción de encuestados con la característica (0–1). El valor predeterminado es 0.5 para el máximo margen de error.
Qué tan confiado quiere estar de que el valor real se encuentra dentro del intervalo
Tamaño total de la población. Dejar en blanco si es desconocida o muy grande (asume población infinita).
Esta calculadora calcula el margen de error y el intervalo de confianza para datos de encuestas utilizando la fórmula estándar. Soporta la corrección por población finita para cuando su muestra es una fracción significativa de la población total. El margen de error le indica cuánto puede desviarse la proporción de la muestra de la verdadera proporción poblacional a un nivel de confianza dado. Ampliamente utilizado en encuestas, investigación de mercado, ciencias sociales y control de calidad.
El margen de error (MoE) es la distancia máxima probable entre una estadística de muestra y el verdadero parámetro poblacional. Cuantifica la incertidumbre en los resultados de encuestas. Por ejemplo, si el 52% de los encuestados apoya a un candidato con un margen de error de ±3%, el verdadero apoyo probablemente está entre el 49% y el 55%.
El 95% es el estándar en la mayoría de la investigación y encuestas. Use el 90% para estudios exploratorios donde desea intervalos más estrechos. Use el 99% para decisiones críticas donde necesita mayor certeza. Mayor confianza significa un intervalo más amplio (menos preciso).
Use la FPC cuando su muestra sea más del 5% de la población total. Por ejemplo, si encuesta a 200 empleados de un total de 500, la FPC reducirá el margen de error. Para poblaciones grandes (n/N < 0.05), la FPC tiene un efecto insignificante y puede ignorarse.
Una proporción de 0.5 da el margen de error máximo posible para un tamaño de muestra dado. Al planificar una encuesta y no conocer la proporción esperada, usar 0.5 asegura que el tamaño de muestra sea suficiente para el peor escenario.