No es un porcentaje de tu público
Un error frecuente es pensar que necesitas una parte fija de tu público, como un 10%. La estadística no funciona así. Dos cosas deciden el tamaño de tu muestra: el nivel de confianza, que es lo seguro que quieres estar de que tu resultado refleja la realidad, y el margen de error, que es cuánta oscilación alrededor de cada resultado estás dispuesto a aceptar.
La confianza suele expresarse como un porcentaje, casi siempre un 95%, lo que significa que si repitieras la encuesta muchas veces el valor real caería dentro de tu margen en 95 de cada 100. El margen de error, escrito como ±5% por ejemplo, es la franja que rodea cada resultado.
La regla de las 385 respuestas
Para una población grande, es decir, desde unos pocos miles de personas hacia arriba, donde el tamaño de la población deja de importar, la combinación habitual de un 95% de confianza y un margen de ±5% apunta a unas 385 respuestas completas. Esa cifra es la razón por la que tantas encuestas apuntan a unas 400.
Con eso obtienes estimaciones fiables sobre el conjunto. Para fijar la cifra exacta con otro nivel de confianza u otro margen, pasa tus números por una calculadora de tamaño de muestra.
Una advertencia clave: estas cifras dan por hecho que las respuestas vienen de una muestra sin sesgo. El tamaño controla el margen de error, no el sesgo de selección: una muestra grande pero sesgada no representa al conjunto por muchas respuestas que tenga. A quién invitas y quién acaba respondiendo importa tanto como cuántos lo hacen.
Esa cifra no es arbitraria: sale de la fórmula clásica de tamaño de muestra que Cochran recoge en Sampling Techniques, que con un 95% de confianza, una proporción del 50% y un margen de ±5% da 384,16 y se redondea hacia arriba a 385.
Un metaanálisis de Groves y Peytcheva publicado en 2008 en Public Opinion Quarterly, que reunió 59 estudios con medidas reales de sesgo, encontró que la tasa de respuesta apenas sirve para predecir cuánto sesgo de no respuesta arrastra una encuesta.
Las poblaciones pequeñas y conocidas necesitan menos
Si encuestas a un grupo que puedes contar, por ejemplo 200 empleados u 80 proveedores, necesitas muchas menos de 385. Un ajuste estadístico llamado corrección por población finita reduce el objetivo a medida que la población se hace más pequeña.
Para alcanzar ese mismo estándar del 95% y ±5%, una población de 200 necesita en torno a 130 respuestas en lugar de 385. Cuanto más pequeño y definido sea tu público, más se acerca la muestra necesaria a, sencillamente, preguntar a casi todos.
La tabla de referencia de Krejcie y Morgan (1970), todavía de uso corriente, fija esa exigencia con precisión: para una población de 200 personas, 132 respuestas.
Más respuestas, un margen más estrecho
Respuestas y precisión están relacionadas, pero no una a una. Añadir respuestas estrecha el margen de error con rendimientos decrecientes: a grandes rasgos, reducir el margen a la mitad multiplica por cuatro las respuestas que necesitas. Pasar de ±5% a ±2,5% supone un salto grande de esfuerzo para una mejora modesta.
Decide qué precisión necesita de verdad la decisión antes de perseguir más respuestas. Para saber a grandes rasgos si una idea gusta, un margen amplio suele bastar. Para una elección reñida entre dos opciones, quizá quieras uno más estrecho.
Vigila el recuento de cada pregunta y segmento
Tu muestra total solo protege las estimaciones del conjunto. En cuanto filtras, por ejemplo, mujeres menores de 30 o una sola región, el recuento que hay detrás de esa porción cae y su margen de error se ensancha.
Cuando un segmento o una sola pregunta se apoya en apenas un puñado de respuestas, trata el resultado como orientativo: una pista que conviene explorar, no una cifra firme que informar. Si un desglose te importa, planifica suficientes respuestas para que cada celda que te interesa conserve un recuento utilizable.
A medida que llegan las respuestas, Camaleonic Survey muestra los resultados en directo, lo que facilita ver cuándo cada segmento ha alcanzado un recuento en el que puedes confiar.