Calculadora online para determinar el tamaño de la muestra

Una de las tareas más relevantes del auditor a penas inicia su investigación es asociar a los componentes sujetos al análisis con el universo auditable.

En este campo, si elegiste la calculadora para poblaciones finitas, debes incluir el número total de elementos de tu universo auditable. Por ejemplo, digamos que se han realizado 1000 contrataciones; dato que generalmente se obtiene de algún auxiliar extra contable o de las adquisiciones publicadas en el Portal de compras públicas. En este caso, N = 1000

Si no conoces cuántos elementos tiene tu universo auditable, debes elegir la calculadora para poblaciones infinitas.

Este campo es el equivalente a la probabilidad de ocurrencia de un evento; es decir, qué tan probable es que existan errores o aciertos. ¿Cómo lo obtienes? De la evaluación de control interno.

Al hacer la evaluación de control interno puedes encontrarte con determinada calificación, por ejemplo, digamos que el componente de contrataciones, luego de hacer las pruebas de control (evaluación de control interno) a una muestra preliminar, obtienes una calificación de 50% de riesgo de control.

A este dato le dividimos para 100 para no incluir porcentajes, nos queda 0.5, por tanto, p= 0.5 como probabilidad de error.

Obtenido ese dato, la calculadora asumirá como probabilidad de acierto a la diferencia entre 1 – p.

Si no has hecho una evaluación de control interno, es mejor asumir un valor de 0.5 que significa una probabilidad de ocurrencia de errores del 50% y de aciertos también del 50%. Si asumes este porcentaje, el tamaño de tu muestra se elevará.

Esta variable, en realidad debería denominarse “nivel de confianza”, pero hemos cambiado su nombre porque es generalmente confundida con el nivel de confianza en los controles; pero no es así.

El nivel de confianza, en muestreo estadístico, tiene relación con la probabilidad de que los datos seleccionados como muestra representen a la población.

En este campo se selecciona un porcentaje previamente parametrizado que corresponde al valor Z de una distribución normal. Esto, en términos cristianos significa hacerte la siguiente pregunta: ¿con qué porcentaje de confianza quiero que los elementos de mi muestra representen al universo auditable? Por esa razón, le pusimos a esta variable “porcentaje de certeza”.

El valor recomendado es del 95% que representa un valor z de 1.96; sin embargo, puedes elegir el porcentaje que desees, pero debes saber que esa decisión repercutirá en el tamaño de tu muestra.

Para nuestro ejemplo, usaremos el 95%.

El error tolerable representa el rango o intervalo de precisión que deseo obtener en el resultado. A éste, se debe restar y a la vez sumar el valor elegido.

Por ejemplo, si eligiésemos un error de +-5%, significaría que, luego de analizadas las muestras se determinase que el 30% de los elementos tuvieron errores en la elaboración de los pliegos de contratación, puedo decir que en la población hay probablemente ese mismo error entre 25% y 35% (30% + 5%; 30% -5%).

Este campo es calculado, lo que significa que no debes ingresar ningún dato porque es el resultado de todos los datos ya registrados. De nuestro ejemplo, se obtuvo n= 278 para poblaciones finitas; y, 384 para poblaciones infinitas. Ese es el tamaño de tu muestra.

Esto significa que debes elegir 278 elementos de muestra según nuestro ejemplo de poblaciones finitas; o, 384 en poblaciones infinitas, bajo algún método estadístico de selección de muestras, por ejemplo, el aleatorio simple o el sistemático.

Para que lo sepas, este tamaño se obtuvo aplicando la fórmula para poblaciones finitas de una distribución normal por proporciones, que es la siguiente:

Este campo también es calculado y es referencial para el investigador por si el tamaño muestral original es considerado elevado. Para calcular este valor se utilizó la siguiente fórmula: