¿Cuál es el tamaño de muestra óptimo cuando está probando una nueva idea de producto en el mercado? Si el número óptimo depende de algunos factores, ¿cuáles son?

Su tamaño de muestra “óptimo” es una función de dos factores principales:

  1. Significancia estadística
  2. Recursos disponibles

Queremos un tamaño de muestra que nos pueda dar una visión razonablemente precisa de nuestra población objetivo general. El tamaño de esa muestra dependerá del tamaño de la población, así como de otros factores. Para una estimación rápida, use una calculadora de significancia como esta. Para una visión intuitiva de la significación estadística, consulte este artículo.

Sin embargo, en un nivel práctico, cada empresa entrará en la fase de prueba con un conjunto único de recursos, y lo que sea “óptimo” dependerá de esos recursos. Más grande siempre es mejor, todo es igual, pero gastar el 75% de su presupuesto de primer año en muestreo probablemente no sea la mejor decisión.

También vale la pena señalar que el tamaño de su muestra es solo un factor en la relevancia y eficiencia de su prueba. Diferentes pruebas serán mejores para producir información de calidad a través de tamaños de muestra más pequeños, mientras que otras pruebas requerirán tamaños de muestra más grandes para producir algo de valor. Aquí hay un buen artículo sobre cómo obtener información sobre productos con un bajo presupuesto.

Una buena idea relacionada con la optimización matemática puede ser una metaoptimización del muestreo (por ejemplo, basada en redes neuronales o programación lineal) después de probar la eficiencia del modelo.

En cuanto a las técnicas de mejora de muestreo (por ejemplo, intervalos de confianza, arranque, validación cruzada) ya se han mencionado a fondo.

No hay un tamaño óptimo . Cuanto más grande, mejor. La verdadera pregunta es cuál es el tamaño mínimo aceptable . Por lo general, la respuesta está estrechamente relacionada con la noción de significación estadística. Ver, por ejemplo, este documento.