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Cómo calcular el margen de error: tres métodos sencillos

Escrito por ehow contributor | Traducido por laura de alba
Cómo calcular el margen de error: tres métodos sencillos

Calcula el margen de error para tener una mayor precisión en tus estimaciones.

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El margen de error es un cálculo estadístico que los encuestadores informan junto con los resultados de sus encuestas. Representa la cantidad aproximada de variación que puedes esperar si utilizas la misma encuesta con una muestra diferente. Por ejemplo, supongamos que una encuesta muestra que el 40% de las personas votarían "No" sobre una propuesta, y el margen de error es de 4%. Si condujeras la misma encuesta con otra muestra al azar de tamaño similar, podrías esperar que del 36 al 44% de las personas que respondan también vote "No". El margen de error básicamente te dice qué tan precisos son los resultados de una encuesta, con los márgenes de error más pequeños teniendo una mayor precisión. Existen muchas fórmulas para calcular el margen de error, y este artículo te mostrará tres de las ecuaciones más simples y más comúnmente utilizadas.

Nivel de dificultad:
Moderadamente fácil

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Instrucciones

  1. 1

    Primero, para calcular el margen de error con las siguientes fórmulas necesitas reunir un par de partes de datos de la encuesta. El más importante es el tamaño de la muestra "n", que es simplemente el número de personas que respondieron a tu encuesta. También necesitas la proporción "p", de personas que dieron una respuesta en particular, expresada como decimal. Si conoces el tamaño total de la población de la que extrajiste la muestra, puedes llamar a este número "N" para representar el número total de personas.

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    Para una muestra extraída de una población muy grande (N mayor que 1.000.000), calcula un "margen de error de intervalo confiable del 95%" con la fórmula: MOE = (1,96)sqrt[p(1-p)/(n)] Como puedes ver, si la población total es lo suficientemente grande, sólo importa el tamaño de la muestra al azar. Si la encuesta tiene múltiples respuestas y hay muchos valores posibles para p, elige el valor que esté más cerca de 0,5.

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    Por ejemplo, supón que una encuesta de 800 californianos muestra que el 35% de las personas que respondieron están a favor de una proposición, el 45% está en contra y el 20% está indeciso. Entonces utilizamos p=0,45 y n=800. Por lo tanto, el margen de error para un intervalo de confianza del 95% es: (1,96)sqrt[(0,45)(0,55)/(800)] = 0,0345, o aproximadamente el 3,5%. Esto significa que podemos estar 95% seguros de que una encuesta repetida daría resultados que sólo difieren aproximadamente en el 3,5% en cualquier dirección.

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    Para propósitos prácticos, las personas frecuentemente utilizan la fórmula de margen de error simplificada, dada por la ecuación: MOE = 0,98sqrt(1/n) Esta fórmula simplificada se obtiene reemplazando p con 5. Si tienes inclinaciones matemáticas, puede revisar que estas sustituciones den como resultado la fórmula de arriba. Como esta fórmula da un valor más grande que la fórmula anterior, es frecuentemente llamada el "máximo margen de error". Si utilizamos el ejemplo previo, obtendremos un margen de error de 0,0346, que es aproximadamente del 3,5% de nuevo.

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    Las dos fórmulas de arriba funcionan para las muestras al azar extraídas de una población extremadamente grande. Sin embargo, cuando el total de la población para una encuesta es mucho menor, se utiliza una fórmula diferente para el margen de error. La fórmula para el margen de error con la "corrección para una población finita" es: MOE = 0,98sqrt[(N-n)/(Nn-n)]

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    Por ejemplo, supón que un colegio pequeño tiene 2.500 estudiantes y 800 de ellos responden a una encuesta. Con la fórmula de arriba, calculamos que el margen de error será de: 0,98sqrt[1700/2000000-800] = ,0286 Así que los resultados de esta encuesta tendrán un margen de error de aproximadamente el 3%.

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