Capítulo 9 - Muestreo Diseño Y Procedimientos PDF

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CAPÍTULO 9 – MUESTREO: DISEÑO Y PROCEDIMIENTOS MUESTRA O CENSO  

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Una población es la suma de todos los elementos que comparten algún conjunto de características El objetivo de la mayoría de proyectos es recolectar información sobre las características de una población específica mediante la realización de un censo o la obtención de una muestra. Un censo implica contar a todos los elementos de una población, mientras que una muestra es un subgrupo de la población, el cual se selecciona para el proyecto de investigación de mercados. En caso la población sea pequeña, se recomienda realizar un censo, pues resulta más factible y deseable. Si el costo de los errores de muestreo es alto, se recomienda realizar un censo. Los errores de muestreo son aquellos que resultan cuando la muestra específica seleccionada representa de forma imperfecta a la población de interés. Los errores ajenos al muestreo son atribuibles a fuentes diferentes al muestreo, las cuales resultan de diversas causas, como errores en la definición del problema, el enfoque, el escalamiento, el diseño, etc. El alto costo de los errores ajenos al muestreo, favorece el uso del muestreo.

Definición de la población meta 

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La población meta es el conjunto de elementos u objetos que poseen la información buscada por el investigador y acerca de los cuales se harán inferencias. Una inferencia implica proyectar o generalizar los resultados de la muestra a la población meta La población meta se debe definir en términos de los elementos, las unidades de muestreo, la extensión y el tiempo. Un elemento es el objeto sobre el cual se desea información La unidad de muestreo es un elemento, o una unidad que contiene al elemento, que está disponible para la selección en alguna etapa del proceso de muestreo, como una familia.

EL PROCESO DE DISEÑO DEL MUESTREO Determinación del marco de muestreo El proceso consta de cinco pasos:     

Definir la población meta Determinar el marco de muestreo Seleccionar una técnica de muestreo Determinar el tamaño de la muestra Llevar a cabo el proceso del muestreo

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El marco de muestreo es la representación de los elementos de la población meta Consiste en un listado o una serie de instrucciones para identificar la población meta Si no es posible recabar una lista, el menos habrá que especificar algunas instrucciones para identificar la población meta.

Elección de una técnica de muestreo  

Implica elegir entre el muestreo probabilístico y el no probabilístico Si la unidad de muestreo es diferente al elemento, es necesario especificar con precisión cómo seleccionar los elementos dentro de la unidad de muestreo

Realización del proceso de muestreo 

 Determinación del tamaño de la muestra   

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El tamaño de la muestra se refiere al número de elementos que se deben incluir en el estudio Determinar el tamaño de la muestra es complicado y supone varias consideraciones tanto cualitativas como estadísticas Factores cualitativos: Importancia de la decisión, la naturaleza de la investigación, la naturaleza del análisis, tamaños de muestras utilizadas en estudios similares y restricciones de recursos. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, el costo de cada unidad de información será mayor y su beneficio menor La decisión sobre el tamaño de la muestra debe estar guiada por la consideración de las restricciones de recursos Aspectos estadísticos: Variabilidad (varianza) de las características que se miden y otros factores.

Requiere una especificación detallada de cómo se llevarán a cabo las decisiones del diseño de muestreo relacionadas con la población, el marco de muestreo, la unidad de muestreo, las técnicas de muestreo y el tamaño de la muestra. Es necesario proporcionar información detallada para todas las decisiones del diseño de muestreo

CLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE MUESTREO  

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Se clasifican, en general, como probabilísticas y no probabilísticas El muestreo no probabilístico se basa en el juicio personal del investigador, y no en el azar, para seleccionar a los elementos de la muestra El investigador decide de manera arbitraria o consciente qué elementos incluirá en la muestra No permiten evaluar objetivamente los errores de muestreo

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En el muestreo probabilístico las unidades de muestreo se seleccionan al azar, lo cual permite que sea posible determinar la precisión de las estimaciones muestrales de las características de interés. EL investigador puede hacer inferencias o proyecciones de la población meta de donde se extrajo la muestra

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Las muestras por conveniencia no se recomiendan para la investigación descriptiva o causal, aunque pueden usarse en la investigación exploratoria para generar ideas, información o hipótesis. Son útiles en los focus groups, las pruebas piloto de cuestionarios o los estudios piloto, pero incluso en esos casos, hay que tener cautela al interpretar los resultados.

Muestreo por juicio  

 TÉCNICAS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICOS Muestreo por conveniencia   

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Busca obtener una muestra de elementos convenientes Muchas veces los encuestados son seleccionados porque se encuentran en el lugar y momento adecuado Algunos ejemplos de muestreo por conveniencia son: 1. Se recurre a estudiantes, grupos de la iglesia y miembros de organizaciones sociales para integrar la muestra, 2. Entrevistas en centros comerciales, sin calificar a los encuestados, 3. Uso de listas de cuentas de crédito de las tiendas departamentales y 4. Entrevistas con “gente en la calle”. Es la técnica más económica y la que menos tiempos consume Las unidades de muestreo son accesibles, sencillas de medir y cooperativas Las muestras por conveniencia no son representativas de ninguna población definible, por lo que a nivel teórico no tiene sentido hacer generalizaciones a alguna población a partir de una muestra por conveniencia

Los elementos de la población se seleccionan con base en el juicio del investigador El investigador utiliza su juicio o experiencia para elegir a los elementos que se incluirán en la muestra porque considera que son representativos de la población de interés, o que de alguna otra manera son adecuados Algunos ejemplos son: mercados de prueba seleccionados para determinar el potencial de un nuevo producto, ingenieros de compras elegidos en una investigación de mercados industriales, porque se les considera representativo de la compañía e indicadores de distritos electorales seleccionados para investigar la conducta de emisión de sufragios.

Muestreo por cuotas    

Puede considerarse como un muestreo por juicio restringido de dos etapas La primera etapa consiste en desarrollar categorías de control, o cuotas, de los elementos de la población Las características de control relevantes, que pueden incluir sexo, edad y raza, se identifican con base en el juicio Las cuotas aseguran que la composición de la muestra sea igual a la composición de la población con respecto a las características de interés.

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En la segunda etapa, se seleccionan los elementos de la muestra con base en la conveniencia o el juicio. Una vez que se han asignado las cuotas, hay una libertad considerable para seleccionar los elementos que se incluirán en la muestra El muestreo por cuotas pretende obtener muestras representativas a un costo relativamente bajo Sus ventajas son los costos bajos y la mayor conveniencia que representa para los entrevistadores poder seleccionar a los elementos de cada cuota El muestreo por cuotas obtiene resultados similares a los del muestreo probabilístico convencional

TÉCNICAS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO Muestreo aleatorio simple 

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Muestreo de bola de nieve 

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En este tipo se selecciona a un grupo de encuestados, por lo general al azar, y después de entrevistarlos se les solicita que identifiquen a otras personas que pertenezcan a la población meta de interés Este proceso puede realizarse en cadena para obtener referencias de las referencias, lo cual origina un efecto de “bola de nieve” Uno de los objetivos principales consiste en estimar las características que son poco comunes en la población Los ejemplos incluyen a usuarios de servicios gubernamentales o sociales específicos Se emplea en la investigación industrial de comprador-vendedor, para identificar parejas de compradores-vendedores La mayor ventaja del muestreo de bola de nieve es que incrementa en forma considerable la probabilidad de localizar las características deseadas en la población

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Cada elemento de la población tiene una probabilidad de selección igual y conocida, y cada elemento se selecciona de manera independiente de cualquier otro elemento La muestra se extrae del marco de muestreo usando un procedimiento aleatorio Para obtener una muestra aleatoria simple, el investigador primero recopila el marco de muestreo en el que a cada elemento se le asigna un número de identificación único, luego, se generan número aleatorios para determinar qué elementos se incluirán en la muestra. Los números aleatorios pueden generarse mediante una rutina de cómputo o una tabla Tiene muchas características convenientes, como el hecho de que es fácil de entender, además de que los resultados de la muestra pueden extrapolarse a la población meta Este método tiene algunas desventajas: Primero, resulta difícil construir un marco de muestreo que permita extraer una muestra aleatoria simple. Segundo, el MAS llega a generar muestras muy grandes o extendidas en amplias zonas geográficas, lo cual incrementa el tiempo y el costo de la recopilación de datos. Tercero, el MAS a menudo ofrece menor precisión que otras técnicas de muestreo probabilístico. Cuarto, es probable que el MAS no genere una muestra representativa Por estas razones, en la investigación de mercados no suele emplearse el MAS, es más común utilizar procedimientos como el muestreo sistemático

Muestreo sistemático  

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Se selecciona un punto de inicio aleatorio y luego se elige de manera sucesiva para i-ésimo elemento del marco de muestreo Difiere del MAS en que solo el elemento inicial se selecciona al azar y los elementos restantes se seleccionan de manera sistemática, es decir, al añadir i al número de elemento previo En muestreo aleatorio simple todos los elementos se seleccionan al azar Para hacer un muestreo sistemático, el investigador supone que los elementos de la población están ordenados de alguna manera. Cuando el orden de los elementos está relacionado con la característica de interés, el muestreo sistemático aumenta la representatividad de la muestra Es menos costoso y más sencillo que el muestreo aleatorio simple, porque la selección aleatoria se hace solo una vez. Además, los números aleatorios no tienen que concordar con los elementos individuales como en el MAS. Puede utilizarse sin conocer la composición del marco de muestreo

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Muestreo por conglomerados 

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Muestreo estratificado  

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Es un proceso de dos pasos en el que la población se divide en subpoblaciones o estratos Los estratos tienen que ser mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos, por lo que cada elemento de la población debe asignarse a un único estrato, sin omitir ningún elemento de la población A diferencia del muestreo por cuotas, en el muestreo estratificado los elementos de la muestra se seleccionan de manera probabilística y no con base en la conveniencia o en el juicio Un objetivo importante del muestreo estratificado consiste en incrementar la precisión sin aumentar el costo Los criterios para la selección de las variables de estratificación incluyen homogeneidad, heterogeneidad, relación y costo.

Las variables que suelen usarse para la estratificación incluyen características demográficas, tipo de cliente, tamaño de la empresa o tipo de industria. Puede asegurar que todas las subpoblaciones importantes estén representadas en la muestra, ya que se incluyen todos los estratos

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La población meta se dividen primero en subpoblaciones o conglomerados mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos Luego, se selecciona una muestra aleatoria de conglomerados con base en una técnica de muestreo probabilísticos, como el muestreo aleatorio simple Para cada conglomerado seleccionado se incluyen todos los elementos de la muestra, o se toma una muestra de elementos en forma probabilística La principal diferencia entre el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado es que en el primero solo se elige una muestra de subpoblaciones (conglomerado), mientras que en el muestreo estratificado se seleccionan todas las subpoblaciones (estratos) Su objetivo se basa en incrementar la eficiencia del muestreo mediante la reducción de los costos, mientras que el objetivo del muestreo estratificado es incrementar la precisión. Los elementos dentro de un conglomerado deben ser tan heterogéneos (diferentes) como sea posible, aunque los conglomerados deben ser tan homogéneos (similares) como sea posible Una forma común de muestreo por conglomerados es el muestreo por áreas, en el cual los conglomerados están formados por áreas geográficas como condados, zonas habitacionales o manzanas. Produce muestras relativamente y que es difícil formar conglomerados heterogéneos.

ELECCIÓN ENTRE MUESTREO PROBABILÍSTICO Y EL NO PROBABILÍSTICO 

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INVESTIGACIÓN DE MERCADOS Y SOCIAL MEDIA

Debe basar en consideraciones como la naturaleza de la investigación, la magnitud relativa de los errores de muestreo y de otro tipo, además de tomar en cuenta algunos factores estadísticos y operacionales Si los errores ajenos al muestreo son un factor importante, entonces sería factible el muestreo no probabilístico Si los errores de muestreo son más importantes, es mejor utilizar e muestreo probabilístico. No obstante, es más costoso y requiere más tiempo que el muestreo no probabilístico.

MUESTREO POR INTERNET

LA ÉTICA EN LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS 

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Las técnicas de muestreo probabilístico se pueden utilizar al seleccionar encuestados al azar y enviarles invitaciones por correo electrónico para que visiten el sitio web donde está publicada la encuesta

INVESTIGACIÓN DE MERCADOS INTERNACIONALES  

Es difícil el desarrollo de un marco de muestreo adecuado Debido a la carencia de marcos de muestreo adecuados, la falta de acceso a ciertos encuestados y el dominio de la entrevista personal, en la investigación de mercados internacionales no es común el uso de las técnicas de muestreo probabilístico

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El investigador debe desarrollar un diseño que permita controlar los errores de muestreo y los ajenos al muestreo Cuando resulte conveniente, se debe usar el muestreo probabilístico. Si se utiliza el muestreo no probabilístico, tiene que hacerse un esfuerzo para obtener una muestra representativa. Tratar muestras no probabilísticas como si lo fueran y extrapolar los resultados a la población meta es engañoso y falto de ética....