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INVESTIGACIÓN DE MERCADOSEnfoque para América Latina


OBJETIVOSOBJETIVOS

Guiarnos para analizar las reglas básicaspara seleccionar una muestra adecuada,que nos permita tomar la mejor decisión.

MARCELA BENASSINIwww.benassini.com



FundamentosFundamentos

Es importante realizar un buen MUESTREOporque así se logrará la reducción de tiempoy dinero, al mismo tiempo que se obtendráinformación de mayor calidad.




DefiniciónDefinición

El MUESTREO es la parte de la estadística que seocupa de la selección y acopio de elementosrepresentativos de una población con el fin deobtener inferencia.




DefiniciónDefinición

La POBLACIÓN o UNIVERSO es el conjunto detodos los posibles elementos que puedenintervenir en un experimento o en un estudio.




Problemas básicosProblemas básicos

Problemas básicos al tomar una muestra:

Definición de la población que se estudia. Definición de las variables: cuantitativas o

cualitativas.




Para diseñar la muestraPara diseñar la muestra

Determinación de las unidades de muestreo:

Delimitar la unidad de muestreo de acuerdocon el objetivo de estudio.




Métodos de selección de la muestra:

Probabilístico y no probabilístico; el primerotiene mayor nivel de exactitud.





Estimación de las características de lapoblación:

Para lograr una buena estimación de lapoblación, es necesario que la muestra seaen verdad representativa.





Diferencia entreDiferencia entrecenso y muestreocenso y muestreo

Las empresas optan por llevar a cabo elmuestreo, debido a las limitaciones de tiempo ypresupuesto, pues el censo es costoso y llevamucho tiempo.




Diferencia entreDiferencia entrecenso y muestreocenso y muestreo

En poblaciones pequeñas, el censo puede serrecomendable, siempre y cuando el encuestara toda la población esté dentro de los objetivosdel estudio.




Tipos de muestreoTipos de muestreo

Para un estudio de mercado se pueden aplicar dos tipos de muestreo:

1. Muestreo probabilístico

2. Muestreo no probabilístico




1. Muestreo probabilístico1. Muestreo probabilístico

Muestreo aleatorio simple: la muestra se eligede tal manera que cada muestra posible delmismo tamaño tiene igual probabilidad de serseleccionada de la población.

Tabla de números aleatorios: cada dígito es elresultado de la extracción de un número.




1.1 Muestreo polietápico1.1 Muestreo polietápicoo por zonaso por zonas

Se sugiere aplicar cuando se quiere seleccionaruna muestra de una ciudad grande.




1.1 Muestreo polietápico1.1 Muestreo polietápicoo por zonaso por zonas


Se compone de tres etapas:

• Selección de manzanas (lotes) en un mapa.

• Selección de hogares de esas manzanas.

• Selección de personas de esos hogares.



1.2 Muestreo estratificado1.2 Muestreo estratificado

El muestreo estratificado es similar al anterior,pero introduce ciertos grupos o estratos quereúnen características homogéneas.




1.2 Muestreo estratificado1.2 Muestreo estratificado


Se utilizan dos métodos:

a) Cálculo proporcional al tamaño del estrato.

b) Cálculo desproporcionado al tamaño delestrato.



1.3 Muestreo1.3 Muestreosistemáticosistemático

Los elementos son seleccionados de unamanera ordenada.

La forma de selección depende del tamañode la muestra y del número de elementosincluidos en la población.




1.3 Muestreo sistemático1.3 Muestreo sistemático

Por ejemplo, para realizar un estudio acerca dela venta de pastelillos empacados, se debeentrevistar a los expendedores de las tiendas deun barrio.




1.3 Muestreo sistemático1.3 Muestreo sistemático

De una lista de 100 locales se decide diseñaruna muestra probabilística de 20 tiendas.Para seleccionar cada una de estas tiendas, seelige un salto de cada 3…




1.4 Muestreo por conglomerados1.4 Muestreo por conglomerados

En lugar de elementos, se seleccionan al azargrupos de observaciones.

Por ejemplo, en lugar de elegir hogares demanera aleatoria, se seleccionan las manzanasde manera aleatoria.




1.4 Muestreo por conglomerados1.4 Muestreo por conglomerados

La limitante de este método es que no todos loscomponentes de la población tienen la mismaoportunidad de ser seleccionados.




2. Muestreo no probabilístico2. Muestreo no probabilístico

Incluye cualquier método en que la oportunidadde seleccionar un elemento determinado de lapoblación es desconocida.




2.1 Muestreo de conveniencia2.1 Muestreo de conveniencia

Se seleccionan los elementos sólo porque sonaccesibles o fáciles de medir.

Los componentes de la población deben serhomogéneos para que la información sea útil.




2.2 Muestreo de juicio2.2 Muestreo de juicio

Los elementos de la muestra se eligen conbase en el juicio personal.

Un especialista selecciona la que él consideracomo una muestra ideal para un estudioespecífico.




2.2 Muestreo de juicio2.2 Muestreo de juicio

El problema de este método es que, al estarsesgado, produce resultados insatisfactorios.




2.3 Muestreo por cuotas2.3 Muestreo por cuotas

Se selecciona una característica a estudiar yse determina la parte del universo que tienecada categoría de características.

Se distribuye el tamaño de la muestra entrelas células o categorías.




2.3 Muestreo por cuotas2.3 Muestreo por cuotas

Se seleccionan los componentes de lamuestra.

Se busca encuestar a los gruposcomponentes que parezcan tener lacaracterística especificada.




Elección del métodoElección del métodoen la prácticaen la práctica

Una muestra probabilística por completo tieneque ser considerada como un caso limitativoideal, más que como una meta alcanzable,sobre todo cuando se busca información deunidades de observación móviles.




Elección del métodoElección del métodoen la prácticaen la práctica

En la práctica, las muestras del todoprobabilísticas presentan un problema detiempo y costo, y no siempre nos llevan aresultados muy diferentes de los queobtendríamos en una muestra no probabilística.




Estimación de intervalosEstimación de intervalosde confianzade confianza

Los valores muestrales se derivan de losvalores de la población.

Las medias de las muestras tienden a ser lamedia del universo.





Hay una serie de métodos para determinarque se puede estar seguro de estar dentro deuna escala de valores.





La distribución muestral de un estimativodescribe cómo variará éste con un muestreorepetido y proporciona una base paraconocer la veracidad de un estimativomuestral.





Para una muestra grande, donde no se conocela composición de la población, se aplica elTeorema central del límite:

Especifica que la distribución muestral de lamedia para una muestra grande seráaproximadamente una distribución normal.





Cuanto mayores sean las muestras, lasmedias muestrales se agruparán alrededorde la media del universo en forma másestrecha.

Cuanto mayor sea una muestra, mayor serála confianza que se tenga en su media.





Los intervalos de confianza de la media nos danlos porcentajes de seguridad que hacen a lamedia muestral representativa de la media deluniverso, lo que viene dado por la fórmula:


)/( nskx ± , donde s = error estándar de la muestra




Cuando no se trata de medias sino de proporciones,los valores del error se representan por:

Para valores de p inferiores a 30% o superiores a 70%se necesita una muestra de más de 100 elementos,si se desea mayor exactitud.


npq /



Estimación delEstimación deltamaño de la muestratamaño de la muestra

Las fórmulas utilizadas dependen de si el tamañode la población es conocido o no.Si se conoce el tamaño de la población:


1. Se determina el error máximo en losresultados, en general de 10%.




2. Se conoce en el mercado la situación queguarda la característica o el fenómenoinvestigado. Si no se conoce, se dan los valoresmáximos de probabilidad de que ocurra elevento y de que no ocurra (0.50 y 0.50)

Estos valores se asignan a las literales p y q.MARCELA BENASSINIwww.benassini.com




Se determina el intervalo de confianza con elque se va a trabajar:

x ± s = 68% de los casos

x ± 2s = 95% de los casos

x ± 3s = 99% de los casosMARCELA BENASSINIwww.benassini.com




Se aplica la fórmula:

O bien:


pqNs

pqNn

4)1(

42

+!= para 95%

pqNs

pqNn

9)1(

92

+!= para 99%




Para las fórmulas anteriores:


n = tamaño de la muestra

p = probabilidad de que se realice el evento

q = probabilidad de que no se realice el evento

s = error permitido al cuadrado

N = tamaño de la población, cuando es finita




Cuando no se conoce el tamaño de la población,o ésta es infinita, se utilizan las siguientes fórmulas:


2

4

s

pqn =

2

9

s

pqn = intervalo de confianza de 99%

intervalo de confianza de 95%




Mientras mayor precisión se requiera, el tamañode la muestra será mayor, igual que los costos y eltiempo.




CASO 8CASO 8

GRUPOGRUPOEMPACADOREMPACADOR

NACIONALNACIONAL

¿Cómo fue determinado el tamaño de lamuestra? ¿Podrían hacerse mejoras?

¿Estás de acuerdo en la manera en que lamuestra fue asignada entre las diversas células?Comenta.




CASO 8CASO 8

GRUPO EMPACADOR NACIONALGRUPO EMPACADOR NACIONAL

3. ¿Los resultados de esta muestra darían un cuadroexacto de tu país? Si, no, ¿de qué modo podríanser ajustados los resultados para brindar unamedida precisa?

4. ¿El método de selección de la muestra tendríacomo resultado algunos sesgos? Comenta.




Fin del octavocapítulo ¡GRACIAS!

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