Para las investigaciones cuantitativas el tamaño de la muestra es una consideración dominante y puede variar enormemente. La muestra cuantitativa más pequeña abarca menos de 100 entrevistas (60 casos es citado con “nicho mínimo”), mientras que una muestra grande abarca cientos de entrevistas. Para decidir el tamaño de muestra, necesitamos tomar en cuenta ciertos factores:
1. El tamaño de la población de interés. Si estamos hablando con los chefs de los restaurantes de moda de una ciudad, puede haber algunos cientos, así que nuestra muestra puede ser tan pequeña como 40 ó 60 entrevistas. Por otra parte, si estamos mirando a la población en general, necesitaríamos entrevistar cientos de personas para estar seguros de que contamos con una amplia gama de personas. Sin embargo, el tamaño de la población deja de ser una consideración cuando la misma es grande. Una muestra que representa la población de una ciudad pequeña puede realísticamente ser del mismo tamaño que una muestra que representa al país entero, con validez estadística similar.
2. El número de subgrupos que deseamos analizar. Aquí consideramos puntos tales como cuántas marcas hay en el mercado, ya que podemos desear analizar grupos de clientes de diversas marcas por separado. La muestra entonces debe ser lo suficientemente grande como para darnos una base estable de los clientes para cada una de estas marcas.
3. La manera en que la información será utilizada. Aquí consideramos el nivel de “error” que puede ser tolerado, y qué nivel de exactitud requiere el cliente para tomar la decisión correcta. Algunas encuestas tienen necesidades más rigurosas que otras en este aspecto, y puesto que el tamaño de la muestra es determinante tanto del nivel de error y como del nivel del costo, intentamos equilibrarla a la mejor ecuación costo-beneficio.
