Los modelos mecanicistas de crecimiento de cultivos son cada vez más importantes en la investigación agrícola y se utilizan ampliamente en evaluaciones de impacto del cambio climático. En tales estudios, las estadísticas de rendimientos de cultivos suelen evaluarse sin considerar explícitamente los requisitos de tamaño de muestra. El propósito de este documento fue identificar tamaños de muestra mínimos para la estimación de promedio, desviación estándar y sesgo de los rendimientos de maíz y trigo de invierno basados en simulaciones realizadas bajo una variedad de condiciones climáticas y de suelo. Nuestros resultados indican que 15 años de rendimientos de cultivos simulados son suficientes para estimar los rendimientos promedio con un error relativo de menos del 10% al 95% de confianza. En cuanto a la desviación estándar y el sesgo, los requisitos de tamaño de muestra dependen del grado de simetría de la distribución subyacente de la población. Para distribuciones simétricas, se necesitan muestras de 200 y 1500 observaciones de rendimiento para estimar la desviación estándar y el coeficiente de sesgo de los rendimientos de cultivos, respectivamente. Grados más altos de asimetría aumentan los requisitos de tamaño de muestra en relación con la estimación de la desviación estándar, mientras que al mismo tiempo los requisitos de tamaño de muestra en relación con el coeficiente de sesgo se reducen.