tecnicas muestreo

Inves&gando el Mercado Técnicas de Muestreo

Estudio de Mercado Ingeniería Civil Industrial

MUESTREO

Uno de los obje&vos principales de la estadís&ca inferencial es es&mar caracterís&cas poblacionales. Uno de los obje&vos del estudio de merrcado es determinar valores poblacionales.

-‐  Gustos

-‐  Preferencias

-‐  Habitos

-‐  Condiciones

-‐  Etc.

POBLACION:

Una población estadís?ca se define como “un conjunto de elementos medibles o clasificables .

Condiciones: a)  La población ?ene que estar formada por individuos o elementos de una

misma especie inequívocamente definidos. b)  Los individuos o elementos de la población difieren en una caracterís?ca

medible o clasificable, que es la variable o el atributo a estudiar (parámetros).

Una población es el agregado de valores unitarios, donde la unidad es el objeto observado y el valor es el aspecto observado del objeto.

una población en sen?do estadís?co es un conjunto de datos referidos a determinada caracterís?ca o atributo de los individuos.

Ej: -‐  Las edades de todos los individuos de un país. -‐  El color de todas las ratas de una ciudad. -‐  El peso de las manzanas que se encuentran en un cajón. -‐  El tamaño de los salmones en una pisicultura. En los estudios de mercado las poblaciones se deben definir, y

pueden ser representadas geográficamente,o por otra condición.

Una población de N individuos c/u de dimensión xi Vale: De otra forma, el total se puede expresar: Dos enfoques: 1.-‐ Objeto de observación el individuo. 2.-‐ Objeto de observación la zona geográfica o grupos de interés.

∑=

=

=

N

i NxiX

dondexNX

1

∑=

=N

iixX

1

Parámetros poblacionales: Media aritmé?ca de la población: Varianza y desviación Upica:

N

xN

ii∑

=

−= 1

2

2)( µ

σ

N

xN

ii∑

== 1µ

N

xN

ii∑

=

−= 1

2)( µσ

Varianza Desviación típica

Parámetros poblacionales: Coeficiente de variación: Los datos de la totalidad de una población pueden obtenerse a través

de un censo. Sin embargo, en la mayoría de los casos no es posible obtenerlos por razones de esfuerzo, ?empo y dinero, razón por la cual se extrae, de la población, una muestra, mediante un procedimiento llamado muestreo.

100*µσ

=cv

Muestreo Se llama muestra a un subconjunto de la

población, preferiblemente representa?vo de la misma.

¿por qué?

EFICIENCIA

Población

Muestra

Clasificación de técnicas de muestreo

Técnicas de Muestreo

No Probabilístico Probabilistico

Muestreo Sistemático

Muestreo Estratificado

Muestreo Aleatorio Simple

Muestreo con Estimadores

Muestreo PPS

Muestreo 3 P


•  Es la forma más sencilla de realizar un muestreo. Consiste en seleccionar n unidades muestrales de tal forma que todas tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas.

•  Es el muestreo base para los otros diseños de muestreo.

•  Es aplicable a cualquier población, cuya estructura permita el acceso a la unidad muestral.

•  Puede resultar “ineficiente”, en lo prác&co.


•  El MAS, puede ser con reemplazo (o con reposición); o sin reemplazo (o sin reposición).

•  Si el numero de elementos de la población es muy grande (poblaciones infinitas) la dis&nción es irrelevante.

•  En general en poblaciones finitas, un mismo elemento n veces, no proporciona información relevante.

•  Se considera necesario enumerar la población, para la asignación aleatoria.

MAS – Es&madores

MAS -‐ Es&madores

MAS – Es&madores

En algunas ocasiones conviene, emplear como resultado de la es&mación, un valor (medio o total), para el cual exista una probabilidad alfa del verdadero valor poblacional, se le llama mínima es&mación confiable (MEC)

MAS – Es&madores

Ejemplo •  En un supermercado, se toma una muestra de 10 clientes para tener una idea, del gasto promedio, de los clientes.

•  Se podrá aceptar que la media de compra son 43.000 Que tamaño de muestra deberíamos tener, para un error máximo de 5%.

Numero Valor 1 89.854 2 104.769 3 39.946 4 93.241 5 20.828 6 50.683 7 79.373 8 20.372 9 62.802 10 89.278

Muestreo Sistemá&co

•  Para seleccionar la muestra, se toma la primera unidad al azar, y las subsiguientes, se seleccionan según un patrón.

•  En cuanto a muestreos de campo (territorio), asegura un recorrido por toda la población, y se ob&ene un menor error de es&mación que el MAS, para el mismo tamaño muestral.

•  Puede implicar un sesgo, que debe ser evaluado, como algunas coincidencias o accidentes, etc.

Muestreo Sistemá&co •  Toda la red sistemá&ca cons&tuye una sola unidad muestral independiente.

•  El promedio de las n unidades de la red, expandido a totales, &ene como esperanza el valor poblacional Y/A. Proporciona es&maciones insesgadas de los parámetros poblacionales.

•  Dado que se trata de una sola unidad muestral aleatoria independiente, no es posible determinar insegadamente el error de es&mación, el que solo puede aproximarse bajo supuestos.

Es&madores

Es&madores

Error de es&mación •  Procedimiento 1. supone población al azar, no existe correlación en unidades con&guas, se aplica MAS.

Es&madores

•  Procedimiento 2:Se asume quwe la población se divide en n estratos, cada uno con M elementos. Todos los elementos dentro de cada estrato &enen una media común.

Es&madores

•  Procedimiento 3: Considera diferencias sucesivas por línea de muestreo.

Ejemplo

•  Se realizó un muestreo sistemá&co, de los consumidores de cerveza en una ciudad del sur de Chile. Se encontraron los siguientes resultados. Determine, los límites confidenciales.

Litros de cerveza consumidos Linea 1 2 3 4 1 12,4 14,7 0,6 0 2 21,2 18,3 16,5 5,3 3 27,1 14,7 24,2 5,9 4 10 17,7 1,8 4,1

Muestreo Estra&ficado

•  Consiste en dividir una población en subpoblaciones, o estratos que son muestreados en forma independiente.

•  Se generan es&maciones por estrato y una es&mación global de sus parámetros.

•  Los estratos pueden cons&tuirse por dis&ntos criterios, edad, GSE, estructura familiar, etc.

•  No necesariamente deben ser con&nuos. Su tamaño debe determinarse sin error.


•  La población se divide en L estratos, cuya dimensión y limites se conocen, siendo Yh, el total del estrato h.

•  En el estrato h, se distribuye una muestra independiente de tamaño nh.


•  Es&madores •  El total poblacional se es&ma insesgadamente:

•  Varianza de los es&madores •  Error de Es&mación •  Limites confidenciales •  Error muestral


•  Asumiendo MAS en los estratos •  Total poblacional •  Media poblacional •  Tamaño rela&vo del estrato •  Error de es&mación de media poblacional

•  Limites confidenciales. Idem a MAS


•  Distribución de la muestra en los estratos. •  Distribución proporcional •  Distribución óp&ma

Ejemplo

•  Se &enen los siguientes datos:

•  La muestra se distribuyó proporcionalmente. •  Es&me el consumo anual promedio, con sus límites confidenciales y sugiera como se debió haber asignado la muestra de manera óp&ma

Estrato 1 Estrato 2 Estrato 3 Estrato 4 470 490 540 450 510 500 480 560 500 470 500 460 550 520 470 440 550 470 580 500

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