Tarea 1 Tercer Parcial INVESTIGACION DE LOS MERCADOS PDF

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MUY BUENAS TAREAS QUE BUSCAMOS Y ANALIZAMOS, LES SERVIRA MUCHO DENADA Y ADIOS OCUPO EL DOCUMENTO GRATIS, ESPERO QUE PUEDAN COMPRENDER...

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Contenido Investigar lo siguiente:...............................................................................................2 1.

Que es el muestreo aleatorio simple..............................................................2

2.

Que es el muestreo aleatorio sistemático.....................................................3

3.

Que es el muestreo aleatorio estratificado....................................................3

4.

Que es el Muestreo aleatorio por conglomerado..........................................5

5.

Que es el muestreo por cuotas.......................................................................6

6.

Que es el muestreo intencional o por conveniencia....................................7

7.

Que es el muestreo por bola de nieve...........................................................7

8.

Que es el muestreo discrecional....................................................................8

9.

Mencione las ventajas de cada uno de los muestreos mencionados........9

10. Mencione un ejemplo de cada uno de los muestreos mencionados.........11 Bibliografía...............................................................................................................14

Universidad Católica de Honduras “Nuestra señora reina de la paz”

Asignatura Investigación de mercados II

Catedrático/a Lic. Héctor Mercadal

Asignación Cuestionario

Alumno/a Andrea Marcela Carranza Romero 0405200200177

Fecha 21/11/2021

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Investigar lo siguiente: 1. Que es el muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, la misma probabilidad de ser seleccionado. El muestreo aleatorio simple no es tan utilizado en investigaciones del consumidor, sobre todo porque es complicado obtener un marco de muestreo donde extraer al azar y no querrás darle a todas las unidades de la muestra una probabilidad igual de ser elegidas, ya que usualmente para hacer una investigación de este tipo se requiere a usuarios de tiendas o consumidores de ciertos productos o ciertas áreas específicas para ser las unidades de muestreo. No olvidemos que una parte muy importante del muestreo consiste en tener el tamaño de la muestra correcta, para no tener un error de muestreo, el cual debe ser el mínimo posible.

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2. Que es el muestreo aleatorio sistemático El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico que se basa en enlistar a toda una población, elegir de forma aleatoria al primer individuo para la muestra y luego, a partir de un intervalo definido por el investigador, seleccionar al resto de los individuos que conformarán la muestra. El muestreo sistemático es una técnica de muestreo aleatorio que los investigadores eligen con frecuencia por su sencillez y calidad regular. En el muestreo aleatorio sistemático, el investigador primero escoge aleatoriamente la primera pieza o sujeto de la población. A continuación, el investigador seleccionará a cada enésimo sujeto de la lista El procedimiento del muestreo aleatorio sistemático es muy fácil y se puede hacer manualmente. Los resultados son representativos de la población a menos que se repitan ciertas características de la población por cada enésimo individuo, lo que es muy poco probable. El proceso de obtención de la muestra sistemática es muy similar a una progresión aritmética. Número de inicio. El investigador selecciona un número entero que debe ser menor al número total de individuos en la población. Este número entero corresponderá al primer sujeto. Intervalo. El investigador elige otro número entero que servirá como la diferencia constante entre dos números consecutivos en la progresión. El número entero se selecciona típicamente de modo que el investigador obtenga el tamaño de la muestra correcto.

3. Que es el muestreo aleatorio estratificado El muestreo estratificado es uno de los tipos de muestreo probabilístico del que podemos hacer uso. Te invito a que sigas leyendo para conocer más de sus debilidades y fortalezas. El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos, y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada 3

segmento. Las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una sola muestra. Este procedimiento de muestreo se refiere a veces como” muestreo de cuota aleatorio”. Aquí te comparto algunas consideraciones para tener el mejor muestreo. Pasos de selección para un muestreo estratificado. Hay ocho pasos principales en la selección de una muestra aleatoria estratificada:

Define la población objetivo. Identifica la variable o variables de estratificación y determinar el número de estratos a usarse. Las variables de estratificación deben estar relacionados con el propósito de estudio. Si el propósito del estudio es hacer estimaciones de los subgrupos, las variables de estratificación deben estar relacionados con esos subgrupos. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple, y la agrupación, y haz los ajustes cuando sea necesario. Divide el marco de muestreo en estratos, categorías de la estratificación de la o las variables, creando un marco de muestreo para cada estrato. Dentro del estrato las diferencias deben reducirse al mínimo, y las diferencias entre los estratos deben maximizarse. Los estratos no deben estar superpuestos, en conjunto, debe constituir toda la población. Los estratos deben ser independientes y mutuamente exclusivos del subconjunto de la población. Cada elemento de la la población debe estar en un sólo estrato. Asigna un número único a cada elemento. Determina el tamaño de la muestra para cada estrato. La distribución numérica de los elementos incluidos en la muestra a través de los diversos estratos determina el tipo de muestreo a implementar. Puede ser un muestreo proporcional estratificado o uno de los diversos tipos de muestreo estratificado desproporcionado. Selecciona al azar el número específico de elementos de cada estrato.

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4. Que es el Muestreo aleatorio por conglomerado El muestreo por conglomerados nos ayuda cuando es imposible o poco práctico crear un marco de muestreo de una población objetivo debido a que está muy dispersa geográficamente y el costo de la recopilación de datos es relativamente alto. El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones. Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez. Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono. Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados 

Definir la población objetivo.



Determinar el tamaño de la muestra deseada.



Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.



Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario.Idealmente, los grupos serían tan heterogéneos como la población, mutuamente excluyentes, y colectivamente exhaustivos. La duplicación de elementos de la muestra puede aparecer si elementos de la población pertenecen a más de un grupo. La omisión dará lugar a un sesgo de cobertura.



Determinar el número de grupos que se seleccione. Esto se puede hacer dividiendo el tamaño de la muestra por el número promedio estimado de elementos de la población en cada grupo. En la medida en que la homogeneidad y la heterogeneidad de los grupos sean diferentes a la de la 5

población, el número del grupo aumenta e incrementa la precisión. Por otra parte, si las diferencias aumentan, la precisión disminuye. 

Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

5. Que es el muestreo por cuotas El muestreo por cuotas es un método de muestreo no probabilístico en el que los investigadores pueden formar una muestra que involucre a individuos que representan a una población y que se eligen de acuerdo con sus rasgos o cualidades. Los investigadores pueden decidir el rasgo según el cual se llevará a cabo la selección del subconjunto de la muestra para que ésta pueda ser efectiva en la recolección de datos y que puedan generalizar a toda la población. El subconjunto final se decidirá sólo de acuerdo con el conocimiento de la población por parte del entrevistador o investigador. En las etapas iniciales de un estudio, los investigadores pueden recolectar datos representativos de una muestra formada utilizando el método de muestreo por cuotas. Es muy similar al muestreo estratificado, que es un método de muestreo probabilístico. La principal diferencia entre estas dos técnicas es que, en el muestreo por cuotas, los elementos de la muestra no se seleccionan aleatoriamente de cada estrato como se hace en el muestreo aleatorio estratificado. Por lo general, los investigadores prefieren técnicas de muestreo no probabilísticas, como el muestreo por conveniencia y el muestreo por cuotas, en situaciones en las que existen restricciones financieras o de tiempo para la investigación. Además, en algunos casos en los que la velocidad de la investigación es más valiosa que la precisión de los resultados obtenidos, se recurre a este método de muestreo. Hay dos puntos principales que un investigador debe tener en cuenta, para la creación de estratos precisos: 

Comprensión de todos los elementos de una población



Intención de investigación

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6. Que es el muestreo intencional o por conveniencia El muestreo por conveniencia es una técnica de muestreo no probabilístico y no aleatorio utilizada para crear muestras de acuerdo a la facilidad de acceso, la disponibilidad de las personas de formar parte de la muestra, en un intervalo de tiempo dado o cualquier otra especificación práctica de un elemento particular. El investigador elige a los miembros solo por su proximidad y no considera si realmente estos representan muestra representativa de toda la población o no. Cuando se utiliza esta técnica, se pueden observar hábitos, opiniones, y puntos de vista de manera más fácil. Los investigadores utilizan técnicas de muestreo en situaciones en las que hay grandes poblaciones para ser evaluadas, ya que, en la mayoría de los casos, es casi imposible realizar pruebas a toda una población.

El muestreo por conveniencia es la técnica de muestreo que se utiliza de manera más común, ya que es extremadamente rápida, sencilla, económica y, además, los miembros suelen estar accesibles para ser parte de la muestra. Esta técnica se utiliza cuando no existen criterios que deban considerarse para que una persona pueda ser parte de la muestra. Cada elemento de la población puede ser un participante y es elegible para ser parte de la muestra. Estos participantes comúnmente dependen de la proximidad al investigador.

7. Que es el muestreo por bola de nieve El muestreo de bola de nieve es un tipo de muestreo no probabilístico que se utiliza cuando los participantes potenciales son difíciles de encontrar o si la muestra está limitada a un subgrupo muy pequeño de la población. Es este tipo de muestreo los participantes de una investigación reclutan a otros participantes para una prueba o estudio. Aquí los investigadores usan su propio juicio para elegir a los participantes, a diferencia del muestreo aleatorio simple donde las probabilidades de que cualquier miembro se elija son las mismas. 7

El muestreo de bola de nieve consiste en dos pasos: 

Identificar sujetos potenciales en la población. A menudo, sólo uno o dos sujetos pueden ser encontrados inicialmente.



Pedir a esos sujetos que recluten a otras personas. Los participantes deben ser conscientes de que no tienen que proporcionar ningún otro nombre.

En otras palabras, el método de muestreo de bola de nieve se basa en referencias de sujetos iniciales para generar sujetos adicionales, de ahí deriva su nombre “bola de nieve”. Cuando se aplica este método de muestreo, los miembros del grupo de muestra se reclutan a través de una remisión en cadena. Estos pasos se repiten hasta que se encuentra el tamaño de muestra necesario. Éticamente, no se debe pedir a los participantes del estudio que identifiquen a otros participantes potenciales. Más bien, se les debe pedir que alienten a otros a que se participen. 8. Que es el muestreo discrecional El muestreo discrecional es un tipo de muestreo en el que un investigador selecciona una muestra basada en su conocimiento sobre el tema. La muestra es elegida a partir de un criterio profesional y puede basarse en la experiencia de investigaciones realizadas con anterioridad o en el conocimiento que el investigador tiene sobre la población. El muestreo discrecional es considerado un muestreo no probabilístico. Características del muestreo discrecional: 

Se aplican en situaciones donde existe una persona experta en el tema capaz de selecciona una muestra representativa y arrojar resultados precisos.



Este muestreo también es llamado muestreo deliberado, crítico o muestreo de juicio o muestreo intencional, ya que las personas son seleccionadas gracias al conocimiento del investigador sobre el tema.

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

Es difícil estimar cuán cerca de la realidad se encuentra esta estimación. De hecho, la relevancia de los resultados depende de la experiencia del investigador.

9. Mencione las ventajas de cada uno de los muestreos mencionados ✔

Ventajas del muestreo aleatorio simple. 

El desarrollo de la informática ha permitido que diseñar una muestra aleatoria simple sea extremadamente rápido y fiable.



De esta forma, al usar muestreo aleatorio simple nos aseguramos la obtención de muestras representativas, de manera que la única fuente de error que va a afectar a mis resultados va a ser el azar.

✔

Ventajas del muestreo aleatorio sistemático. 

Permite obtener buenas propiedades de representatividad.



Es un sistema muy rápido y simple, ya que evita la necesidad de generar números aleatorios de individuos en la muestra. . Evita la necesidad de usar diferentes estratos, aunque existe variedad de individuos en cada fragmento.



Ventajas del muestreo aleatorio estratificado. ✔



Al usar el muestreo estratificado, se aprovecha el conocimiento que el investigador tiene sobre la población.



La utilización de un muestreo estratificado permite al investigador utilizar diferentes procedimientos de muestreo dentro de los diferentes estratos.

Ventajas del muestreo aleatorio por conglomerado. ✔

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

El muestreo por conglomerados permite muestreos posteriores debido a que los grupos incluidos en la muestra son elementos agregados.



Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere menos tiempo, dinero y mano de obra.

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Ventajas del muestreo de cuotas.



Debido a la participación de una cuota para la creación de muestras, este proceso de muestreo es rápido y sencillo.



Usando el muestreo por cuotas y las preguntas de investigación apropiadas, la interpretación de la información es un proceso muy conveniente para el investigador.

Ventajas del muestreo intencional o por conveniencia. ✔

✔

✔



Se ahorra tiempo, ya que no hay que cumplir con requisitos rigurosos para seleccionar la muestra, lo que vuelve más breve esta fase.



Es más económica, no se requieren grandes inversiones para desarrollar un estudio.

Ventajas del muestreo por bola de nieve. 

El proceso de implementación es corto, barato, simple y rentable.



Tiene la capacidad de reclutar poblaciones ocultas y recopilar datos primarios de forma rentable

Ventajas del muestreo discrecional. 

Permite obtener información de un grupo específico de personas.



Es un muestreo con poco costo y poco uso de tiempo.

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10. Mencione un ejemplo de cada uno de los muestreos mencionados.

1. Ejemplo de muestreo aleatorio simple Una empresa tiene 120 empleados. Se quiere extraer una muestra de 30 de ellos. Enumera a los empleados del 1 al 120. Sortea 30 números entre los 120 trabajadores. La muestra estará formada por los 30 empleados que salieron seleccionados de los números obtenidos. En resumen, el muestreo aleatorio simple es como hacer un sorteo, afortunadamente existen herramientas que facilitan la automatización y le da seriedad a este proceso.

2. Ejemplo del muestreo sistemático Supongamos que poseemos una población de 1000 individuos y necesitamos obtener una muestra de 100 de ellos. Para ello, dividiremos en primer lugar el total de la población en 100 fragmentos aleatorios de 10 individuos. Luego, seleccionaremos un número al azar entre el 1 y 10. Si el número obtenido al azar es el 6, a partir del individuo número 6 de la población se definirá nuestra muestra. Es decir que a partir de él se irán completando intervalos de 10, es decir: 6, 16, 26, 36, 46 hasta el 996.

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3. Ejemplo del muestreo estratificado. 4. Ejemplo de muestreo aleatorio conglomerado. Caso 1: nivel de participación de los padres en los estudios de sus hijos desde kínder hasta nivel preparatoria Niña estudiando. Una escuela privada en México quiere conocer qué tanto participan los padres en la educación de sus hijos antes de la próxima asamblea entre padres y docentes, por lo que enviará la encuesta Compromiso de los padres que crearon nuestros expertos en metodología de encuestas. Sin embargo, como se pretende realizar entrevistas posteriores, la escuela decide no enviarla a todos los padres de familia, ya que su matrícula es de aproximadamente 4000 estudiantes. Los conglomerados formados son heterogéneos porque están conformados por padres de familia que tienen hijos en diferente nivel escolar, pero los une el hecho de que sus hijos están inscritos en la misma escuela. 5. Ejemplo de muestreo de cuotas. El Director de una empresa tecnológica con 500 empleados (población) quiere investigar sobre el uso de un nuevo software entre la plantilla. Para ello, divide a los trabajadores en estratos según su rango de edad. Estrato 1 2 3

Edad 18 – 30 31 – 60 61 – 100

Cantidad 150 300 50

Porcentaje 30% 60% 10%

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De esta forma quedan establecidos los diferentes estratos dentro de una población global de 500 empleados. En el Estrato 1 tenemos 150 trabajadores con edades comprendidas entre los 18 y los 30 años. Representan el 30%. En el Estrato 2 hay 300 empleados con edades entre los 31 años y los 60. Son el 60% de la plantilla. En el Estrato 3 hay 50 trabajadores con edades entre los 61 y los 100 años. Representan el 10% del total. De cada uno de los estratos, la persona encargada de la investigación, elegirá por con...