pablo moreno morales
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MUESTREOINVESTIGACIÓN DE MERCADOS
PROFESOR: JAIRO ALBERTO SANTOYO
PABLO CESARMORENO MORALES
El muestreo
•Para entender el muestreo hay que tener en cuenta tres conceptos clave:
Universo
Población
Muestra
Universo•Es la unidad más grande y contiene varias
poblaciones del mismo tipo
Población•Conjunto de elementos que contiene las
características que nos interesan en un estudio concreto
•En la mayoría de los casos es difícil trabajar con la totalidad de la población
Muestra•Es la parte representativa de una población.
•Debe reproducir lo mejor posible las características de la población
Conceptos básicos sobre muestras•Base de la muestra: censo, registro…
donde las unidades de la población están individualizadas
•Unidad de la muestra: cada uno de los elementos en que se subdivide la base de la muestra y figuran numerados e individualizados en ella.
Características necesarias para una buena muestra
1. Comprenden parte de la población y no su totalidad.
2. Representan lo más exactamente posible la población
3. La ausencia de distorsión en la elección de los elementos de la muestra.
Relación entre población y muestra•Relación cuantitativa: se refiere a los
conceptos de: ▫Fracción de muestreo: porcentaje que
representa la muestra respecto a la población
▫Coeficiente de elevación: número inverso a la fracción de muestreo, es decir, la cantidad por la que hay que multiplicar la muestra para obtener la población
Relación entre población y muestra
Universo hipotético
Universo
Población
Muestra
Tipos de muestreo
Probabilístico
Aleatorio simple
Aleatorio sistemáticoAleatorio
estratificadoAleatorio por conglomerad
os No probabilístico
Por cuotas
Opinático
Casual
Muestreo no probabilístico•En ocasiones, el muestreo probabilístico
resulta costoso y se acude a métodos no probabilísticos.
•No sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos.
Muestreo probabilístico
Aquellos en los que todos los individuos tiene la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una
muestra. Sólo estos métodos nos aseguran la representatividad de
la muestra.
Se basa en el principio de
equiprobabilidad
Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio simple
▫Seleccionar al azar un número de elementos que previamente se ha definido
1•Asignar un número a cada
individuo de la población (base de la muestra)
2•Elegir mecánicamente
(aleatoriamente) tantos sujetos como sea necesario para el tamaño de la muestra
Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio simple
Ventajas• Sencillo
• Facilita el cálculo de medidas y varianzas• Existen paquetes informáticos para analizar los datos
Inconvenientes• Se necesita un listado completo de toda la población.
• En muestras pequeñas es posible que no se represente adecuadamente la población
Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio sistemático
1 •Numerar todos los elementos de la población
2 •Extraer aleatoriamente un único número
3 •Sumar al número elegido el coeficiente de elevación
Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio sistemático
Ventajas• Fácil de aplicar
• No siempre es necesario un listado de toda la población
• Asegura una cobertura de unidades de todos los tipos
Inconvenientes• Pueden darse periodicidades
Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio estratificado
▫Se utiliza en los casos en los que la población no sea homogénea, debido a que está distribuida en estratos.
Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio estratificado
Ventajas • Tiende a asegurar que la muestra represente
adecuadamente la totalidad de la población• Se obtienen estimaciones más precisas
Inconvenientes• Se ha de conocer la distribución en la
población de las variables utilizadas
Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio por conglomerados
▫Se utiliza cuando la unidad de la muestra es un grupo de elementos
Ventajas• Muy eficiente cuando la población es muy grande y
dispersa• No es preciso tener un listado de toda de la población
Inconvenientes• El error estándar es mayor y su cálculo más complejo