Objetivo: Proponer un criterio para determinar el tamaño de muestra en simulaciones estocásticas de MC (Monte Carlo) y MCMC (Markov chain Monte Carlo), garantizando una determinada precisión en la estimación de parámetros. Se busca que la precisión se garantice de forma adimensional. Materiales y métodos: El presente artículo propone un criterio buscando cumplir con el objetivo planteado. Además, de una metodología para la aplicación del mismo. Resultados y discusión: Se presenta la aplicación de la metodología en 3 contextos diferentes: Simulación de MC en que la muestra de interés presenta variabilidad moderada, simulación de MC en que la muestra de interés presenta variabilidad excesiva y simulación de MCMC. En todos los casos se obtienen adecuadas estimaciones del número de corridas MC y MCMC a partir de muestras relativamente pequeñas. Además, la aplicación de la metodología representa únicamente un costo computacional adicional marginal. Conclusiones: El criterio presentado en este artículo permite determinar el tamaño de muestra en simulaciones estocásticas, garantizando precisión adimensional en la estimación de parámetros.