Investigación de Mercados I

Fundamentos de muestreo 4.

CONCEPTOS BASICOS DE MUESTREO 4.1.

El muestreo es una de las herramientas más importantes de la investigación de mercados. El muestreo es la recolección, análisis e interpretación de los datos del mercado, que incluye el estudio detallado de un numero relativamente pequeño de informadores, tomado de un grupo mayor.

Definiciones MUESTRA: Parte de la población que seleccionamos, medimos y observamos ELEMENTO: Es la unidad acerca de la cual se solicita información (ie. personas, productos...) POBLACION O UNIVERSO: Es el total de elementos definidos antes de la selección de la muestra. Está definido en términos de: Elemento de muestreo (Nuestro producto) Unidad de muestreo (Farmacias, Tiendas..) Alcance (Delegación Coyoacán) Tiempo (5 al 12 de mayo)

UNIDAD DE MUESTREO: Elementos disponibles para su selección en alguna etapa del proceso de muestreo (un hogar, un adolecente, un hospital, etc.) MARCO MUESTRAL: Es una lista de todas las unidades de muestreo disponibles para su selección en una etapa del proceso de muestreo (ie. lista de clase, directorio telefónico...) POBLACION DE ESTUDIO: Conjunto de elementos del cual se toma la muestra

Proceso de muestreo y recolección de datos Definir la población en términos de elementos, unidades, alcance y tiempo Identificar el marco muestral Determinar el tamaño de la muestra Seleccionar el procedimiento muestral Seleccionar la muestra físicamente

Pasos para formar una muestra Conocer el público objetivo (universo) que es el total de elementos que reúnen ciertas características homogéneas y son objeto de una investigación Determinar el método de selección de la muestra

METODOS DE MUESTREO PROBABILISTICO Muestreo simple aleatorio Muestreo aleatorio estratificado Muestreo sistemático Muestreo de áreas Muestreo por etapas Muestreo por etapas múltiples (polietápico) Muestreo repetido Muestreo maestro Muestreo de fases múltiples NO PROBABILISTICO Muestreo por cuotas Muestreo de conveniencia Muestreo de criterio o de juicio

1° Muestreo por cuotas o dirigido El universo se divide en grupos basándose en características tales como: edad, ingresos, población y sitio de residencia. En éste método, las personas a las que se va a entrevistar no se escogen al azar. Los investigadores entrevistan una cantidad determinada de individuos de cada estrato, luego determina sus propias cuotas de individuos a los que deberán entrevistar en la forma que les parezca más conveniente. Posteriormente realizan un porcentaje dado de las entrevistas en ciertas partes del país en ciudades de diversos tamaños.

2º Muestreo de conveniencia: Se utiliza cuando es fácil hacer la selección de la muestra. Los participantes se eligen porque el investigador puede localizar sin dificultad (las de la calle). La información recopilada al usar esta técnica tiene muy poco valor para los encargados de tomar decisiones, cuando se trata de dilemas importantes de mktg.

3º Muestreo de criterio o de juicio: Se utiliza cuando la muestra se selecciona de acuerdo a la opinión de una persona que conoce los objetos o los individuos que van estudiados. Esta técnica puede ser muy eficiente o totalmente inaplicable, dependiendo del criterio de los que seleccionen la muestra. Sólo se utiliza cuando se requieren unas cuantas entrevistas para obtener una información general y poco confiable.

METODOS PROBABILISTICOS O AL AZAR Este método está basado en la ley de probabilidades y el requisito indispensable para seleccionar una muestra aleatoria, es que todos los elementos que la integran, tengan la misma probabilidad de formar parte de ella.

1º MUESTREO SIMPLE ALEATORIO: Requiere que todos los objetos o personas que se van a seleccionar, formen una lista o estén disponibles TAMAÑO DE LA MUESTRA Tener en forma de lista todos los elementos que integran el universo investigado Utilizar una tabla de números aleatorios, para determinar los elementos que van a integrar la muestra

2º MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO: Es la división de una población o universo, en partes significativas, tomando como base características tales como: clase socioeconómica, región, sexo, grupo de edad, etc.., a fin de investigar la situación de grupos con características homogéneas.

3º MUESTREO SISTEMATICO: Se usa con frecuencia en la investigación de mercados y constituye una técnica muy rápida y muy sencilla para seleccionar muestras. Esta técnica es especialmente útil para efectuar encuestas por correo y teléfono.

4º MUESTREO POR AREAS: Es la selección de una muestra tomada de un área particular de una población, y su nombre deriva de la diversidad de etapas que deben seguirse para determinar la muestra. 1º Elegir manzanas de un mapa 2ª Elegir hogares dentro de esas manzanas 3ª Elegir las personas dentro de los hogares seleccionados

Pasos: Determinar el número promedio de viviendas por manzana Total de familias = promedio de familia por manzana Total de manzanas Fijar un salto mínimo de hogares para la realización de cada entrevista (a mayor salto de hogares, mayor dispersión). Es recomendable tomar saltos no menores de 4 hogares ni más de 10. Determinar el número de entrevistas a realizar por manzana. Promedio de familias por manzana = N° entrev. x manzana Salto mínimo para realizar c/entrevista Determinar el tamaño de muestra.

5º MUESTREO POR ETAPAS: Ocurre cuando los sujetos de la encuesta se encuentran concentrados en un número pequeño de grupos y se eligen aleatoriamente algunos de estos para formar la muestra. 6° MUESTREO POR ETAPAS MULTIPLES (POLIETAPICO): Se seleccionan 2 o más etapas sucesivas, en cada etapa se toma una muestra hasta que se consigan las unidades finales de muestreo

7º MUESTREO REPETIDO: Divide la muestra en varias sub-muestras valiéndose para todos del mismo método aleatorio; cada sub-muestra será la población completa en miniatura 8º MUESTREO MAESTRO: Cuando hay probabilidad de repetición en el muestreo, tratándose de una población estática, es útil determinar una muestra maestra tomada al azar.

9º MUESTREO DE FASES MULTILPLES: Las unidades son las mismas todo el tiempo, pero según la fase, a unas se les pide más información que a otras.

Determinación del tamaño de la muestra POBLACIONES FINITAS Son poblaciones poco numerosas (ie. alumnos de una escuela, empleados de una fábrica, miembros de un club) Una muestra debe ser representativa del universo estudiado y por lo tanto, su selección debe hacerse en forma aleatoria, es decir, cada elemento debe tener la misma probabilidad de formar parte de la muestra. POBLACIONES INFINITAS Se trata de poblaciones muy grandes

Tamaño de la muestra Para el tamaño de la muestra existen 2 formulas que pueden utilizarse cuando no se conoce el tamaño de la muestra, pero se conoce el error con el que se trabaja: por lo general el error máximo es del 10% Variaciones mayores hacen dudar de la validez de la Información.

Es indispensable conocer, o por lo menos tener una idea de la situación que guarda en el mercado el fenómeno o característica investigada, de lo contrario, se debe ponderar el 50% de probabilidad de que se realice el evento (p), y 50% de probabilidad de que no se realice el evento (q). Cuando se trabaja con un intervalo de confianza del 99% se utiliza la siguiente formula: n = 9pq s2

Cuando se trabaja con un intervalo de confianza del 95% se utiliza la siguiente formula: n = 4pq s2 Donde: 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.

Cuando se trabaja con un intervalo de confianza del 95% se utiliza la siguiente formula: n = 4pq s2 s = 9pq n intervalo de confianza del 99% s = 4pq n intervalo de confianza del 95%

Ejemplo: Se sabe que 30% de los habitantes de Veracruz consumen café; se quiere saber que tamaño de muestra deberá seleccionarse, si se desea obtener una muestra representativa y que los datos tengan un error del 1%, y qué tamaño se requiere si el error permitido es del 2%. El intervalo de confianza para ambos casos es de 95%. Formula: n = 4pq s2 Datos: n = tamaño de la muestra. p = .30 probabilidad de que se realice el evento. q = .70 probabilidad de que no se realice el evento. s = .01 error permitido. s = .02 a) n = 4(0.30 x 0.70) = 0.84 = 8400 habitantes 0.012 0.0001 b) n = 4(0.30 x 0.70) = 0.84 = 2100 habitantes 0.022 0.0004