¿Cuántas observaciones necesito?
Calcula el tamaño de muestra para tu estudio de Work Sampling según el nivel de confianza, la precisión deseada y una primera estimación de la proporción de tiempo productivo.
Parámetros del estudio
Si no tienes estimación, usa 0.50 (caso más conservador).
Resultado
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Cómo se calcula
El número de observaciones se obtiene aplicando la fórmula estadística del muestreo aleatorio simple para una proporción:
donde Z es el valor de la distribución normal estándar para el nivel de confianza elegido, p es la proporción estimada de tiempo productivo (o 0.5 si no hay estimación previa) y e es la precisión deseada (±). Para un nivel de confianza del 95% se usa Z = 1,96; para 99%, Z = 2,576.
Cómo interpretar el resultado
El número que devuelve esta calculadora es el mínimo estadístico para estimar la proporción global con la precisión y confianza indicadas. En la práctica, los estudios reales suelen requerir más observaciones porque:
- Hay variabilidad entre operarios, turnos o máquinas.
- Las categorías no son todas del 50% — algunas son muy raras.
- Se necesita analizar subgrupos (turno mañana vs tarde, etc.).
Por eso, esta calculadora es un buen punto de partida, pero el plan definitivo debe diseñarlo un técnico con la herramienta adecuada.
Fórmula, variables y límites
Fórmula
n = Z² × p × (1 − p) / e²
Variables
- n — número de observaciones necesarias.
- Z — valor normal reducido del nivel de confianza (1,64 para 90 %; 1,96 para 95 %; 2,58 para 99 %).
- p — proporción estimada del elemento observado (entre 0 y 1).
- e — precisión absoluta deseada (0,05 = ±5 puntos porcentuales).
Ejemplo
Con p = 0,50 (estimación conservadora), e = 0,05 y Z = 1,96: n = 1,96² × 0,5 × 0,5 / 0,05² = 384,2 → se necesitan 385 observaciones.
Limitaciones
Supone observaciones independientes y una proporción estable durante el estudio. Si p está cerca de 0 o de 1, el tamaño calculado baja mucho; para la estimación más prudente usa p = 0,50. No sustituye al diseño del plan de observaciones (reparto por franjas horarias, días y puestos).
¿Necesitas el plan de muestreo completo?
WorkSamp calcula automáticamente el número de observaciones teniendo en cuenta la variabilidad por categorías, genera planes de observación aleatoria y registra los datos en una PWA que funciona offline.
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