Ayuda
👋 ¿Qué hace esta herramienta?
Calcula promedios, totales, proporciones y razones a partir de datos de encuestas, teniendo en cuenta que la encuesta puede tener un diseño complejo (estratos, conglomerados, pesos).
¿Por qué importa? Si tu encuesta no fue un muestreo aleatorio simple, los promedios normales y los márgenes de error de Excel están mal. Esta herramienta los calcula correctamente.
1 Sube tu archivo de datos
Arrastra un archivo CSV o Excel aquí
o haz clic para seleccionar · Formatos: .csv, .xlsx, .xls · Máx 50,000 filas
Leyendo archivo...
Datos faltantes detectados
Vista previa (primeras 15 filas)
Desplaza horizontalmente para ver todas las columnas →Tipos detectados automáticamente
2 Configura el diseño de tu encuesta
Responde cada pregunta para que calculemos correctamente. Si no estás seguro, haz clic en el ícono de ayuda.
Ejemplos: ingreso mensual, gasto en salud, años de educación, si está empleado (1/0).
💡 En el dataset de ejemplo, prueba con
ingreso para promedios o empleo para proporciones.
Es la columna con el dato que quieres estimar (promedio, total, proporción).
Ejemplos: regiones del país, zona urbana/rural, nivel socioeconómico.
🔑 Clave: si la columna tiene pocos valores (2-20) y representan categorías predefinidas, probablemente es un estrato.
💡 En el ejemplo:
estrato (urbano_alto, urbano_medio, rural_norte, rural_sur).
Estos se llaman estratos (ej: regiones, urbano/rural). Si no los hay, déjalo vacío.
También se llaman Unidades Primarias de Muestreo (UPM) o PSU.
🔑 La columna debería tener un ID para cada grupo (ej: UPM_01, UPM_02...).
💡 En el ejemplo:
conglomerado (UPM_01 a UPM_16).
Estos se llaman conglomerados o UPM. Si la encuesta fue persona por persona, déjalo vacío.
Si una persona tiene peso = 500, significa que representa a 500 personas similares en la población.
Los pesos corrigen el hecho de que no todas las personas tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas.
💡 En el ejemplo:
peso (valores entre 1250 y 3125).
Si no hay pesos, cada persona cuenta igual (peso = 1).
El peso indica cuántas personas de la población representa cada encuestado. Si no existe, todos pesan igual.
La columna debe contener el tamaño total de la población del estrato (N_h) o la fracción muestreada.
Si el valor es > 1, se interpreta como N_h. Si es ≤ 1, como fracción (n/N).
💡 En el ejemplo:
fpc (15000, 22500, 25000, 23000).
Se usa para la corrección de población finita. Si la muestra es pequeña respecto a la población, no es necesario.
¿Por qué no simplemente filtrar? Porque filtrar rompe la estructura del diseño muestral y produce errores estándar incorrectos.
💡 Prueba con
sexo → valor F para analizar solo mujeres.
Por ejemplo, analizar solo mujeres o solo una región. Se mantiene la estructura del diseño.
3 Verifica antes de ejecutar
Revisa que todo esté correcto. Si algo no cuadra, regresa al paso anterior.