Muestreo Tomado de: Investigación de mercados. Naresh K. Malhotra Paola Andrea Ortiz

Conceptos Población o universo: Suma de todos los elementos que comparten un conjunto común de características. Censo: numeración completa de los elementos de la población u objetos de estudio. Muestra: Subgrupo de elementos de la población seleccionado para aplicar el estudio

Conceptos Sirve para garantizar el enfoque en el público objetivo de las investigaciones. Muestreo Sirve para mediar las restricciones: costo y tiempo.

Diseño del muestreo Definir la población meta Determinar el marco de muestreo Seleccionar las técnicas de muestreo Determinar el tamaño de la muestra Llevar a cabo el proceso de muestreo

Diseño del muestreo Definir la población meta Determinar el marco de muestreo Seleccionar las técnicas de muestreo Determinar el tamaño de la muestra Llevar a cabo el proceso de muestreo

Diseño del muestreo Población meta Conjunto de elementos u objetos que poseen la información buscada por el investigador. Se debe definir a quién incluir y a quien no incluir Debe definirse en términos de los elementos, las unidades de muestreo, la extensión y el tiempo.

Diseño del muestreo Población meta Elemento: objeto sobre el cual se desea información. Unidad de muestreo: es el elemento o persona que podrá incluirse en la muestra y que dará las respuestas. Extensión: los límites geográficos considerados. Tiempo: el periodo en el que se planea tomar los datos de la muestra.

Diseño del muestreo Ejemplo Población meta Nueva marca de arepas de queso Elemento: Familias que consumen arepas al desayuno; amas de casa Unidad de muestreo: hogares con línea telefónica fija; supermercados; restaurantes que vendan arepas de queso. Extensión: Valle de Aburrá; Medellín; Barrio Belén. Tiempo: Diciembre de 2015.

Diseño del muestreo Definir la población meta Determinar el marco de muestreo Seleccionar las técnicas de muestreo Determinar el tamaño de la muestra Llevar a cabo el proceso de muestreo

Diseño del muestreo Marco de muestreo Listado o conjunto de instrucciones para identificar la población meta. Directorio telefónico Base de datos comprada Guía telefónica especializada Software de selección aleatoria Base de datos comprada Listado de hogares DANE

Diseño del muestreo Definir la población meta Determinar el marco de muestreo Seleccionar las técnicas de muestreo Determinar el tamaño de la muestra Llevar a cabo el proceso de muestreo

Diseño del muestreo Técnica de muestreo Técnicas de muestreo No probabilístico Por juicio Por conveniencia Bola de nieve Probabilístico M.A.S Sistemático Estratificado Conglomerados

Criterio del investigador Diseño del muestreo Técnica de muestreo Criterio del investigador Técnicas de muestreo No probabilístico Por juicio Por conveniencia Bola de nieve Probabilístico M.A.S Sistemático Estratificado Conglomerados

Diseño del muestreo Técnica de muestreo Técnicas de muestreo Criterio del investigador Técnicas de muestreo No probabilístico Por juicio Por conveniencia Bola de nieve Probabilístico M.A.S Sistemático Estratificado Conglomerados Soportado en estadística

Muestreo no probabilístico Diseño del muestreo Técnica de muestreo Muestreo por conveniencia: Sesiones de grupo. Pruebas piloto de cuestionarios. En general para herramientas cualitativas Es aquel en el que se hacen contactos con unidades de muestreo a las que se puede acceder fácilmente. Muestreo no probabilístico

Muestreo no probabilístico Diseño del muestreo Técnica de muestreo Muestreo por juicio: Sesiones de grupo. Pruebas piloto de cuestionarios. En general para herramientas cualitativas Se solicita a un “juez” o persona con conocimientos en un área específica, que de ideas sobre el elemento muestral que debe incluirse. Muestreo no probabilístico

Muestreo no probabilístico Diseño del muestreo Técnica de muestreo Muestreo de bola de nieve Se selecciona un grupo inicial de encuestados: Jefes de compras que realicen compras > 200 millones año. Sugieren más personas con las características específicas de la población del estudio. Muestreo no probabilístico

Diseño del muestreo Técnica de muestreo Técnicas de muestreo No probabilístico Por juicio Por conveniencia Bola de nieve Probabilístico M.A.S Sistemático Estratificado

Muestreo probabilístico Diseño del muestreo Técnica de muestreo Muestreo aleatorio simple Muestreo sistemático Se selecciona un punto inicial aleatorio y luego se elige el siguiente cada n-ésimo elemento (Tamaño del intervalo) Generación de números aleatorios para determinar qué elementos se incluirán en la muestra Población: 5000 Muestra: 250Tamaño del intervalo=5000/250 = 20 Se escoge un número aleatorio del 1 al 20 = 15 15, 30, 45, 60, 75, 90… Desventaja: Muestras extendidas en amplias zonas geográficas Muestreo probabilístico

Muestreo probabilístico Diseño del muestreo Técnica de muestreo Muestreo estratificado Los criterios de estratificación deben guardar relación con las variables de interés de la investigación. Se divide la población en subpoblaciones o estratos. Dentro de cada estrato se toman elementos mediante un procedimiento aleatorio. Mujeres que toman Yogurt en la mañana Hombres que toman Yogurt en la mañana Niños que toman Yogurt en la mañana Mujeres que toman Yogurt en la tarde y noche Hombres que toman Yogurt en la tarde y noche Niños que toman Yogurt en la tarde y noche Dentro de cada estrato los elementos deben homogéneos Los elementos de los estratos deben ser heterogéneos entre si. Muestreo probabilístico

Diseño del muestreo Definir la población meta Determinar el marco de muestreo Seleccionar las técnicas de muestreo Determinar el tamaño de la muestra Llevar a cabo el proceso de muestreo

Diseño del muestreo Tamaño de muestra Factores a tener en cuenta: Variabilidad de las características de la población: cuanto mayor variabilidad exista, mayor será el tamaño de la muestra. Nivel de confianza deseado: cuanto más alto sea el nivel de confianza deseado, mayor será el tamaño de la muestra. Grado de precisión deseado: cuanto menor error muestral se pretenda, mayor será el tamaño de la muestra.

Valores tomados de la tabla de distribución normal Diseño del muestreo Tamaño de muestra Varianza Proporción Especifique el nivel de precisión Especifique el nivel de confianza Determine el valor z asociado con el NC Error asumido (e): +/- 5% Error asumido (e): +/- 5% NC: 95% NC: 95% Z = 1.96 Z = 1.96 Valores tomados de la tabla de distribución normal

Diseño del muestreo Tamaño de muestra Los valores Z más utilizados y sus niveles de confianza son:

Diseño del muestreo Tamaño de muestra Varianza Proporción P Determine la desviación estándar de la población / proporción Determine el tamaño de la muestra Si el tamaño de la muestra en mayor al 10% de la población aplique el factor de corrección finita. P

Diseño del muestreo Tamaño de muestra El margen de error es la estimación de la variación que podría tener unos resultados, en caso que el mismo estudio se realizara en una muestra diferente de la misma población El grado de confiabilidad o nivel de confianza, se refiere a la probabilidad que la muestra represente las características de la población.