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Calculadora de Tamaño de Muestra para Planificar Pruebas AB

Calcular el tamaño de muestra requerido para investigación estadística y experimentos, considerando el nivel de significancia y el intervalo de confianza.

%20.00%
%15% — 25%

Las tasas de conversión en el área gris no se distinguirán de la línea base.

Tamaño de muestra:

1,030

por variación

Porcentaje de tiempo que se detectará el tamaño de efecto mínimo, asumiendo que existe

Porcentaje de tiempo que se detectará una diferencia, asumiendo que NO existe

Calculadora de Tamaño de Muestra para Planificar Pruebas A/B

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La calculadora de tamaño de muestra ayuda a determinar cuántas observaciones se necesitan para obtener resultados estadísticamente significativos. Esto es importante para planificar experimentos, investigación y pruebas de marketing.

La muestra debe ser lo suficientemente grande para que los resultados sean confiables, pero no excesivamente grande para evitar desperdiciar recursos. Nuestra herramienta tiene en cuenta el nivel de confianza, margen de error y variabilidad esperada de datos.

Esta herramienta es útil para analistas, investigadores, mercadólogos y cualquiera que trabaje con datos estadísticos y quiera planificar óptimamente la investigación.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

El tamaño de la muestra depende del nivel de confianza deseado, el margen de error, el tamaño de la población y el tamaño del efecto esperado. Efectos mayores requieren muestras más pequeñas, mientras que efectos menores necesitan muestras más grandes para ser detectados.

El nivel de confianza (generalmente 95%) indica qué tan seguro estás de tus resultados. El margen de error es el rango de incertidumbre alrededor de tu estimación. Una mayor confianza o un menor margen de error requieren muestras más grandes.

Si es desconocida, usa el 50% (0.5), ya que produce el tamaño de muestra más conservador (más grande). Si tienes datos previos o estimaciones, usa esos valores para cálculos más precisos.

Para poblaciones pequeñas (menos de 20 veces el tamaño de tu muestra), usa la corrección de población finita para reducir el tamaño de muestra requerido. Para poblaciones grandes, trátalas como infinitas.

Diferentes estudios (encuestas, experimentos, comparaciones) tienen requisitos distintos. Especifica el tipo de estudio, el resultado principal y el método de análisis para obtener cálculos de tamaño de muestra precisos.
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Determinar Número Mínimo de Observaciones

Permite calcular cuántos datos se necesitan para obtener resultados estadísticamente significativos.

o1

Tiene en Cuenta Intervalo de Confianza y Nivel de Significancia

Ayuda a reducir la probabilidad de error en experimentos y pruebas de marketing.

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Útil para Pruebas A/B

Optimiza el proceso de recopilación de datos, eliminando recursos redundantes para análisis.