¿A quién y a cuántos entrevistar? INVESTIGACIÓN DE MERCADOS LIC, RICARDO SOTO RAMÍREZ Muestreo ¿A quién y a cuántos entrevistar?

INTRODUCCIÓN Ahora debemos seleccionar a quiénes vamos a aplicar el cuestionario. Parece sencillo, pero no lo es. Conforme nuestra investigación comprende un mayor número de variables y su campo de acción geográfica es más amplio, la forma de seleccionar a los entrevistados es también más compleja.

FUNDAMENTOS Existe la creencia de que es mejor entrevistar a toda o a la mayor parte de la población que se desea estudiar, a pesar de los altos costos que ello implica. Sin embargo, la razón de ser del muestreo es la minimización del tiempo y el dinero que se emplean en la labor de campo.

DEFINICIÓN Y PROBLEMAS BÁSICOS Muestreo es la parte de la estadística que se ocupa de la selección, la agrupación y el estudio de elementos representativos de cierta población, con el fin de obtener inferencia.

MUESTREO Para que la muestra alcance los objetivos establecidos debe reunir las siguientes caracterísitcas: Ser representativa: Todos los elementos deben presentar las mismas cualidades y característcas del universo. Ser suficiente: La cantidad de elementos seleccionados, si bien tiene que ser répresentativa del universo, debe estar libre de errores.

Las ventajas de utilizar muestras y no universos son: MUESTREO Las ventajas de utilizar muestras y no universos son: Menor costo:(ahorra dinero) al tomar una minima parte del universo Menor tiempo:(ahorra tiempo) rapidez en obtención de información al estudiar una pequeña parte del universo. Control: una muestra permite un mayor control sobre los elementos a entrevistar, asi como de la información. Confiabilidad: Una vez comprobada la representatividad de una muestra, podrá emplearse con entera confianza el procedimiento de selección.

Conceptos Basicos En Muestreo Universo: Es el conjunto de todos los elementos sobre los que deseamos hacer alguna inferencia, también es conocido como población o grupo objetivo (target group). Muestra: Es el número de elementos seleccionados del universo para un determinado estudio. Es la parte del universo que debe presentar los mismos fenómenos que ocurren en aquél, con el fin de estudiarlos y medirlos. Ej. (analogía) “Ama de casa que desea saber si ha puesto suficiente sal en la sopa” Censo: Es cuando se estudia la totalidad del universo. Se refiere cuando la muestra es igual al universo o población

Conceptos Basicos En Muestreo Error muestral: Es el error estadístico considerado desde la determinación de la muestra, se expresa como “más o menos X por ciento”, siempre se debe indicar en el estudio, ya que resalta el hecho de que ninguna muestra es capaz de reflejar exactamente las características de la población. Error no muestral: Tienen gran impacto en el estudio, son las fallas generadas por el mal diseño del cuestionario, la mala aplicación de éste, mentiras dichas por el entrevistado, no localizar al entrevistado, error de codificación, etc..

Conceptos Basicos En Muestreo Unidad de Muestreo: Es un elemento elegido del universo para el estudio. Elemento que se encuentra disponible para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo. En el muestreo de una sola etapa, las unidades de muestreo y los elementos son los mismos. Individuos, Productos, Almacenes, Compañias, Familias, etc. Pueden ser unidades Ej. Unidades de Muestreo: Cias. que compran más de 90 millones de pesos en químicos por año. Alcance: Ciudad capital Tiempo: octubre de 2004

Conceptos Basicos En Muestreo Marco muestral: es la lista de todas las unidades de muestreo en la población. La muestra se toma de esa LISTA. Puede ser una lista de clase, lista de votantes, una lista de empleados, individuos o un mapa. Alcance: es la cobertura y representación total de una población sobre la cual se infiere. Tamaño de la muestra: cantidad de elementos que se tomarán de la población. Ej. Unidades de Muestreo: mujeres 16-30 años de edad. Alcance: Guadalajara, Monterrey y D.F. Tiempo: oct-dic de 2004

Definición del universo o población que se estudia PROBLEMA 1 Definición del universo o población que se estudia La población que se pretende estudiar debe definirse rigurosamente, ya que de la forma como ésto se haga. dependerá la calidad de la muestra seleccionada y el éxito de los resultados. Por tanto ademas de identificar nuestro universo debemos delimitar con determinados parametros nuestra población de estudio.

EJEMPLO La población a definir en un estudio para una empresa que produce neumáticos deberá tener en cuenta: Si se realizará con personas jóvenes y maduras Si se llevará a cabo con cualquier tipo de automóvil Si es exclusivamente para autos con matrícula de la capital del país Si cuando menos uno de los neumáticos debe ser de la marca que el investigador necesita.

Definición de las variables PROBLEMA 2 Definición de las variables que se estudian Las variables a estudiar deben ser fáciles de relacionarse con la muestra. Por ejemplo, si investigamos la conducta de compra de una tarjeta de crédito para jóvenes, la muestra debe comprender tanto a la gente joven como a los padres, que son quienes realizarán los depósitos.

Los problemas básicos del proceso de diseño de la muestra son:

Determinación de las unidades de muestreo Por ejemplo, si vamos a estudiar la probabilidad de que una nueva golosina sea aceptada entre niños consumidores de golosinas, deberemos definir qué es un niño consumidor de golosinas: ¿Podemos considerar a cualquier niño, cuál es el límite de edad, de que nivel socioeconómico, de que género, cuándo se considera que consume golosinas, etc.?

Estimación de las características de la población a partir de la muestra Al finalizar el estudio de mercado, la calidad de los datos obtenidos a través de la muestra, deberá ser tan alta, que pueda utilizarse para obtener muy buenas conclusiones SOBRE EL COMPORTAMIENTO de la población en su totalidad. Este trabajo debe ser tan fino como el trozo de una manzana totalmente homogénea. Este trozo nos debe permitir apreciar la calidad de la manzana en su totalidad.

La mayoría de los estimados tiende a agruparse alrededor de la población Al tomar una tercera, una cuarta y una quinta muestras, todas tienden a agruparse al valor verdadero de la población.

TIPOS DE MUESTREO Para realizar un estudio de mercado, tenemos dos caminos: Aplicar un muestreo probabilístico Aplicar un muestreo no probabilístico

muestra Método de selección de la PROBABILÍSTICO: Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para la muestra, Además, esta probabilidad es conocida. El criterio del entrevistador no influye en la selección, por eso es el muestreo más objetivo y científico. Este método permite tener una representatividad real del universo, Para realizarlo debemos contar con un marco de muestreo correspondiente a todo el universo. Sus desventajas son el costo

Muestra Método de selección de la NO PROBABILÍSTICO: La selección de los elementos de muestreo es dejado a criterio del entrevistador. No cumplen una selección rigurosa. Es más económico, porque no necesariamente todos los elementos de la población pueden ser incluidos en la muestra.

Clasificación De Técnicas De Muestreo Diseños de Muestra Muestras No Probabilisticas Muestras Probabilísticas Aleatorias simples Sistemáticas Estratificadas Proporcionadas Desproporcionadas Por conglomerados / De grupo De área De conveniencia De juicio Bola de nieve De cuota

Muestreo al azar simple Es el tipo de muestreo probabilístico más simple. Todos los elementos tienen igual oportunidad de ser seleccionados en la muestra y esta oportunidad es conocida. Existe una serie de técnicas básicas para hacer este tipo de muestreo. Selección de una lista de todas las muestras posibles Tabla de números aleatorios

Estimación de intervalos de confianza Los valores que obtenemos de las muestras son estimadaos de los valores de la población. Si obtuviéramos varias muestras y en cada una de ellas calculáramos el valor de la media, veríamos que las medias de esas muestras tienden a ser la media de la población.

MUESTREO POR ZONAS ó ÁREAS Por áreas: Se utiliza cuando no hay una lista de las casas de una zona, puede tener el número de etapas que el investigador desee. Se utiliza generalmente un mapa, de donde se seleccionean de manera aleatoria un número determinado de colonias, para después seleccionar nuevamente de manera aleatoria un número definido de manzanas o calles, después se seleccionan al azar, o sistematicamente las casas en las que se realizará la entrevista. A este tipo de muestreo por áreas, dado que se utilizan diversos muestreos, se le denomina: “muestreo polietápico”. Procedimiento:1.Se seleccionan las manzanas en un mapa. 2. Se seleccionan los hogares en esas manzanas. 3. Se seleccionan las personas en el hogar. 4. Se aplica el cuestionario.

MUESTREO ESTRATIFICADO Es muy parecido al anterior, pero se aplica a grupos predeterminados que tienen caracteristicas homogeneas y son mutuamente excluyentes. La estratificación puede ser de dos tipos: Directamente proporcional al tamaño del estrato. Desproporcional al tamaño del estrato.

Consiste en dividir a la población en estratos. Por ejemplo: MUESTREO SISTEMÁTICO Consiste en dividir a la población en estratos. Por ejemplo: A partir de una lista de 100 establecimientos de comestibles, se desea una muestra al azar de 20. Entonces dividimos 100/20=5, que es el salto sistemático. Se extrae un número al azar entre 1 y 5. Vamos a suponer que es el 2. Así, se incluyen en la muestra de establecimientos los numerados 2, 7, 12, 17, 22, ...97

MUESTREO POR CONGLOMERADOS Se seleccionan grupos de observación en lugar de elementos: Por ejemplo: Suponiendo que se desea muestrear al 50% de una población formada por cuatro grupos y por dos elementos, se pueden seleccionar al azar cuatro grupos y posteriormente aplicar el muestreo a todos sus componentes.

Muestreo no probabilístico o sin probabilidad En este tipo de muestreo está cualquier método en que la oportunidad de seleccionar un elemento determinado de la población es desconocida. Puede ser de varios tipos: De conveniencia Por juicio Por cuotas Por bola de nieve

Muestreo no probabilístico En este tipo de muestreo está cualquier método en que la oportunidad de seleccionar un elemento determinado de la población es desconocida. Puede ser de varios tipos: De conveniencia Por juicio Por cuotas Por bola de nieve Un caso es la típica entrevista al ¨Hombre de la calle¨, que sólo debe utilizarse en casos especiales. Se sugiere utilizarlo para la prueba de custionario, pero no para la encuesta definitiva.

Muestreo No Probabilistico Muestras de Conveniencia. Llamada también muestra accidental, ya que los elementos se integran por accidente, pués simplemente están en el lugar y momento en que se realiza el estudio. Se deja la selección de los elementos a los entrevistadores. Problema: ¿los elementos incluidos son representativos de la población prevista? Util: en diseños exploratorios Generar ideas y percepciones

Muestreo no probabilístico En este tipo de muestreo está cualquier método en que la oportunidad de seleccionar un elemento determinado de la población es desconocida. Puede ser de varios tipos: De conveniencia Por juicio Por cuotas Por bola de nieve Un especialista selecciona lo que considera la mejor muestra para un estudio especifico. Un gerente de ventas puede analizar la lista de establecimientos representativos y pedir al investigador enfocarse a estos.

Muestreo No Probabilistico Muestras de Juicio Lamada también muestra intencionada, en la que se selecciona a los elementos que la integran por que se espera que sirvan para el propósito de la investigación. Muestra de bola de nieve Variante de muestra de juicio, que se basa en la capacidad del investigador para localizar a un conjunto inicial de participantes con las características buscadas, a los cuales se utiliza como informantes para identificar a otros más con esas mismas características.

Muestreo no probabilistico En este tipo de muestreo está cualquier método en que la oportunidad de seleccionar un elemento determinado de la población es desconocida. Puede ser de varios tipos: De conveniencia Por juicio Por cuotas Por bola de nieve Se selecciona una caracteristíca importante a estudiar y se determina la parte del universo que tiene cada categoría de características. Es decir, se segmenta la muestra en pequeños grupos especificos.

Muestreo No Probabilistico Muestras de Cuota Seleccionada de manera que la proporción de elementos que poseen ciertas características sea idéntica a la que ocurre en la población; se asigna a cada trabajador de campo una cuota, que especifica las características de las personas con las que debe establecer contacto.

Muestreo no probabilistico En este tipo de muestreo está cualquier método en que la oportunidad de seleccionar un elemento determinado de la población es desconocida. Puede ser de varios tipos: De conveniencia Por juicio Por cuotas Por bola de nieve Se refiere a una variedad de procedimientos donde los entrevistados iniciales se seleccionan con métodos probabilísticos y los adicionales son referidos de estos.

Muestreo No Probabilistico Muestras de Juicio Lamada también muestra intencionada, en la que se selecciona a los elementos que la integran por que se espera que sirvan para el propósito de la investigación. Muestra de bola de nieve Variante de muestra de juicio, que se basa en la capacidad del investigador para localizar a un conjunto inicial de participantes con las características buscadas, a los cuales se utiliza como informantes para identificar a otros más con esas mismas características.

DETERMINACIÓN DE LA MUESTRA Primero definamos qué es Universo: Se entiende como universo a un total de elementos que reúnen ciertas características homogéneas, los cuales son objeto de una investigación El universo puede ser finito cuando la población objeto del estudio es menor a 500,000 sujetos o infinito cuando es mayor a éste número

MUESTRA Es una parte del universo que debe presentar los mismos fenómenos que ocurren en aquel, es decir, debe tener las mismas características que tiene éste, con el fin de estudiarlos y medirlos.

MUESTRA Para alcanzar sus objetivos, la muestra debe reunir las siguientes características: REPRESENTATIVIDAD SUFICIENCIA Menor tiempo Menor costo VENTAJAS Mayor confiabilidad Mayor Control

MUESTRA EN POBLACIONES INFINITAS La fórmula para poblaciones infinitas es la siguiente: ²pq n e2 en donde: = nivel de confianza p = probabilidad a favor q = probabilidad en contra n = número de elementos e = error de estimación

MUESTRA EN POBLACIONES FINITAS La fórmula para poblaciones finitas es la siguiente: ²Npq n e2 (N-1)+ pq en donde: = nivel de confianza p = probabilidad a favor q = probabilidad en contra n = número de elementos e = error de estimación N= Universo