EL PROCESO DE MUESTREO En una investigación de mercados existen dos alternativas: obtener información de todos los elementos de la población o bien analizar únicamente un conjunto representativo de elementos del colectivo total. En el primer caso se lleva a cabo una investigación de todo el censo y en el segundo se realiza un muestreo o selección de la población con el fin de generalizar los resultados posteriormente. Por motivos económicos, imperativos de tiempo y problemas de disponibilidad de censos, la práctica habitual es aplicar técnicas de muestreo en la mayoría de los estudios de mercado. La Figura 6.1 describe el proceso de muestreo que consiste en definir la población objeto de estudio y sus características, determinar el procedimiento más apropiado para la selección de un conjunto de elementos muestrales representativos de la población y designar el número de elementos muestrales adecuado a los objetivos del estudio. Antes de desarrollar las etapas del proceso de muestreo es conveniente conocer los conceptos básicos utilizados en esta fase de la investigación (Cuadro 6.1).

CUADRO 6.1 CONCEPTOS BÁSICOS DE MUESTREO

POBLACIÓN Conjunto total de elementos objeto de estudio.

También se denomina universo o colectivo. La población puede estar formada por personas, hogares, instituciones u objetos.

MARCO Conjunto de elementos de la población total disponibles para la selección de la muestra. En ocasiones todos los elementos de la población están disponibles y, por tanto, el marco es igual a la población. En otros casos no se produce esa igualdad.

UNIDAD MUESTRAL Unidad seleccionada de la población para la aplicación de la técnica de investigación. Puede ser un elemento poblacional único o un conjunto de elementos.

MUESTRA Conjunto de unidades muestrales seleccionadas para la aplicación de la técnica.

MÉTODO DE MUESTREO Procedimiento utilizado para seleccionar de forma representativa las unidades muestrales.

TAMAÑO DE LA MUESTRA Número de unidades muestrales que componen la muestra seleccionada. Es un factor determinante del nivel de validez de las respuestas.

ERROR DE MUESTREO Error cometido al no tratar toda la población. Es un error admitido y controlado al generalizar los resultados de una muestra obtenida aleatoriamente a la población total.

ERROR NO MUESTRAL Error ajeno al proceso de muestreo difícil de acotar y motivado principalmente por una elevada tasa de no respuesta, errores de diseño de cuestionario, sesgos del entrevistador, etc. Un control riguroso de todo el proceso de realización del estudio reduce este tipo de errores que pueden restar gran parte de la validez de los resultados.

DISPERSIÓN Medida estadística del nivel de variación de la opinión del colectivo total sobre el tema analizado respecto al valor medio.

INFERENCIA ESTADÍSTICA Proceso de proyección o estimación de resultados válidos para una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra de esa población

ESTIMADOR Valor muestral utilizado para inferir un valor poblacional.

INTERVALO DE CONFIANZA Intervalo con un determinada probabilidad de incluir el valor poblacional. Este intervalo se determina a partir de los resultados muestrales y el error de muestreo.

NIVEL DE CONFIANZA Probabilidad de obtener un intervalo de confianza concreto.

La primera etapa del proceso de muestreo consiste en identificar la población objetivo; por consiguiente, es necesario determinar con exactitud la composición y características de los integrantes de la población objeto de estudio y del marco disponible para la realización de la investigación. El tema tratado, la técnica de obtención de información utilizada y el lugar de realización del trabajo de campo son aspectos a considerar en la definición del universo disponible para la realización del estudio. La información necesaria para identificar la población se obtiene normalmente a través de fuentes secundarias. A continuación se realiza la selección del método de muestreo. En el Cuadro 6.2 se muestran los procedimientos más habituales de selección de unidades muestrales representativas de una población. MÉTODOS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

• Muestreo por conveniencia. • Muestreo por criterio. • Muestreo por cuotas. • Muestreo de bola de nieve.

MÉTODOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO

• Muestreo aleatorio simple. • Muestreo sistemático. • Muestreo estratificado. • Muestreo por conglomerados. • Muestreo por etapas. • Muestreo por rutas.

La clasificación más extendida y utilizada de los procedimientos de muestreo diferencia entre métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Las diferencias fundamentales entre ambos tipos de muestreo residen en la posibilidad de conocer la probabilidad de selección de cada unidad del colectivo objetivo y en el procedimiento de captación utilizado.

• Muestreo no probabilístico o no aleatorio: en este tipo de procedimientos los miembros de la población no tienen una probabilidad conocida de pertenecer a la muestra. La elección de la muestra se realiza a través de un procedimiento no aleatorio, que normalmente es el criterio del investigador o del entrevistador. Estos métodos no permiten establecer las desviaciones sufridas en los resultados de la investigación y, por tanto, las estimaciones obtenidas no pueden generalizarse estadísticamente a la totalidad de la población.

• Muestreo probabilístico o aleatorio: en este caso todos los miembros

de la población tienen una probabilidad distinta de cero de ser seleccionados como unidad muestra!. Esta probabilidad puede ser calculada de antemano y no es necesario que sea igual para todos los elementos. Esto es posible si al escoger las unidades de la muestra se utiliza un procedimiento aleatorio o de azar. El muestreo probabilístico permite evaluar y controlar las desviaciones cometidas en las estimaciones de las características objeto de estudio y, por tanto,

realizar proyecciones o conclusiones de los resultados muestrales con respecto a la población total. La principal dificultad es la necesidad de tener definido y censado el marco de la población.

Normalmente los métodos no probabilísticos se utilizan en estudios exploratorios o intencionales, en los cuales no es necesario proyectar los resultados. En estos casos se obtiene información con el rigor necesario y con un coste más reducido. Por tanto, los resultados de un estudio con muestreo no probabilístico pueden ser totalmente válidos siempre que se utilicen adecuadamente y se asuman sus limitaciones. Finalmente, la última etapa del proceso de muestreo consiste en calcular el tamaño de la muestra. El planteamiento es diferente según el tipo de muestreo utilizado: no probabilístico o probabilístico. Cuando el procedimiento de muestreo utilizado es de tipo no probabilístico, no se puede calcular estadísticamente el tamaño muestral y la decisión se basa en el criterio del investigador. Por el contrario, cuando el procedimiento de muestreo es probabilístico, es posible evaluar y controlar la precisión de las estimaciones mediante la determinación del tamaño muestral adecuado y del error de muestreo cometido. 2. MÉTODOS DE MUESTREO 2.1. Métodos de muestreo no probabilístico Los métodos de muestreo no probabilístico más utilizados son el muestreo por conveniencia, el muestreo por criterio, el muestreo por cuotas y el muestreo de bola de nieve.

• Muestreo por conveniencia: este procedimiento consiste en seleccionar las unidades muestrales más convenientes para el estudio o en permitir que la participación de la muestra sea totalmente voluntaria. Por tanto, no existe control de la composición de la muestra y la representatividad de los resultados es cuestionable. Este procedimiento se utiliza únicamente en estudios exploratorios, de generación de ideas, pretest de cuestionarios, algunas encuestas por correo, etc.

• Muestreo por criterio: el método de muestreo por criterio se basa en el

criterio o juicio del investigador para seleccionar unidades muestrales representativas. La experiencia del investigador y su conocimiento del tema y del colectivo implicado sirven de base para determinar el criterio a seguir en la selección muestral. El muestreo por criterio se utiliza principalmente en estudios experimentales o de prueba.

• Muestreo por cuotas: en primer lugar se realiza una estratificación de

la muestra que garantice la variedad de criterios y características del colectivo objeto de estudio y, posteriormente, se aplica un muestreo por criterio para seleccionar las unidades muestrales de cada estrato. La estratificación se basa en criterios demográficos, socioeconómicos,

geográficos, de personalidad, estilos de vida o conducta comercial con el fin de conseguir una muestra representativa de las características de la población. Es el método no probabilístico más utilizado en investigación de mercados.

• Muestreo de bola de nieve: el método consiste en solicitar de las

propias unidades muestrales captadas la identificación de posibles nuevos elementos de la muestra pertenecientes al colectivo objetivo. Este procedimiento es apropiado para poblaciones reducidas y muy especializadas que presentan dificultades para su identificación.

EJEMPLOS: MUESTREO NO PROBABILÍSTICO MUESTREO POR CONVENIENCIA Estudio exploratorio del consumo de tabaco entre los jóvenes: el investigador selecciona por conveniencia determinados puntos de la ciudad donde habitualmente se concentran los jóvenes y entrevista a un número que considera razonable sin utilizar ningún otro criterio de selección adicional. Este procedimiento facilita la captación de unidades muestrales válidas para el estudio. MUESTREO POR CRITERIO Estudio de prueba de una campaña publicitaria de una agencia de viajes en las marquesinas de las paradas de autobuses: el investigador decide implantar la campaña y realizar un estudio para conocer sus efectos únicamente en tres ciudades españolas que considera representativas del mercado nacional. La selección de las ciudades se basa en su experiencia y criterio personal. MUESTREO POR CUOTAS El mismo estudio anterior de la agencia de viajes pero con estratificación muestral por sexo y edad: el investigador considera que los efectos de la campaña pueden sufrir variaciones importantes en función del sexo y la edad de los individuos entrevistados. Por tanto, se establecen las cuotas adecuadas en la muestra para asegurar la representación de dichas variables de estratificación. Por ejemplo, si la población está compuesta de un 60% de hombres y un 40% de mujeres, se estratifica de igual forma la muestra, y posteriormente se repite el proceso con la variable edad. MUESTREO DE BOLA DE NIEVE Estudio de coleccionistas de juguetes antiguos: los primeros coleccionistas captados para el estudio pueden facilitar la identificación de otros posibles entrevistados.

2.2. Métodos de muestreo probabilístico La aplicación de muestreo probabilístico exige censar previamente los elementos de la población o marco disponible. La información necesaria se puede obtener de fuentes de datos secundarios facilitados por diferentes organismos e instituciones. Los procedimientos probabilísticos más frecuentemente utilizados son los siguientes:

• Muestreo aleatorio simple: una vez censado el marco de la población se asigna un número a cada miembro y se eligen aleatoriamente las unidades muestrales. Los procedimientos aleatorio s de elección más utilizados son los sorteos y las tablas de números aleatorios. La elección por tablas de números aleatorio s funciona de la siguiente forma: una vez censada y numerada la población se escoge una tabla de números aIeatorios al azar y se van seleccionando las unidades muestrales que coinciden con los números de la tabla.

Muestreo sistemático: es un procedimiento basado en el anterior que permite simplificar el proceso de selección cuando el tamaño de la muestra es elevado. En primer lugar se calcula el «coeficiente de elevación». A continuación se elige al azar, por sorteo o mediante tablas de números aleatorios, un número inferior al coeficiente de elevación. La primera unidad muestra) es el número elegido, la segunda unidad muestral se determina agregando a ese primer número el coeficiente de elevación y así sucesivamente hasta completar el tamaño de la muestra.

EJEMPLO: MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Cuando el tamaño de la muestra es 1.000: es necesario obtener 1.000 números por sorteo o por tablas aleatorias que nos permitan seleccionar 1.000 unidades muestrales del censo poblacionaI numerado previamente. Si utilizamos un libro de tablas de números aIeatorios y la hoja seleccionada al azar es la siguiente:

343 546 345 123 234 978 456 345 432 567 541 004 098 345 065 231 045 412 657 934 323 122 456 434 098 233 122

.....

.....

.....

.....

.....

.....

.....

..... .....

1.ª unidad muestral: la correspondiente al primer número de la tabla 343. 2.ª unidad muestral: segundo número de la tabla 567.

Muestreo estratificado: en los anteriores métodos de muestreo probabilístico todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra. Esto no es siempre aconsejable, ya que con frecuencia existen segmentos definidos dentro de la población con características y tamaños muy diferentes y es necesario obtener cierta representatividad de todos ellos. El muestreo estratificado determina el número de elementos a seleccionar de cada segmento, necesarios para formar una muestra representativa. Posteriormente, a través de cualquier otro procedimiento probabilístico se seleccionan las unidades muestrales de cada estrato. El método continúa siendo aleatorio pero con cierto control de la composición. Para realizar la estratificación de la muestra los procedimientos más utilizados son los siguientes:

• Afijación simple: en este caso se reparte la muestra total en partes iguales para cada estrato.

• Afijación proporcional: cuando la muestra se reparte

proporcionalmente a la población de cada estrato.

• Afijación óptima: en este caso se reparte la muestra teniendo en cuenta la población y la dispersión de respuesta de cada estrato. Una medida apropiada para medir la dispersión es la desviación típica (S) calculada en función de los datos del pretest o de una investigación anterior. En cualquier caso, normalmente resulta arriesgada esta estimación y por tanto este procedimiento se utiliza en un número muy reducido de investigaciones.

Tamaño población Coeficiente de elevación =

Tamaño muestra

EJEMPLO: MUESTREO SISTEMÁTICO

Tamaño de población: 10.000 individuos Tamaño de muestra: 1.000 unidades Coeficiente de elevación = 10.000/1.000 = 10 Número elegido al azar < 10 = 3 1.ª unidad muestral = número 3 del censo. 2.ª unidad muestral = 3 + 10 = número 13 del censo. 3.ª unidad muestral = 13 + 10 = número 23 del censo.

Cuando se utiliza este método de muestreo, un paso previo es determinar la variable o variables de estratificación que se van a utilizar. El investigador, partiendo de su conocimiento del tema objeto de estudio y del colectivo a entrevistar, tiene que seleccionar aquellas variables de estratificación que considere que pueden influir en los resultados de la investigación y que, por consiguiente, es conveniente que estén correctamente representadas en la muestra. Por ejemplo, si considera que es importante obtener información de consumidores de diferentes provincias españolas para captar mejor la variedad de opiniones a nivel nacional, una variable de estratificación adecuada será la provincia de residencia.

• Muestreo por conglomerados: en ocasiones, con el fin de ahorrar tiempo y disminuir costes, se divide la población total en conglomerados o grupos de unidades muestrales. En este muestreo la unidad muestral no son los individuos, sino un conjunto de individuos que, en determinados aspectos, se puede considerar que forman una unidad o conglomerado. Por tanto, el muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente (sorteo, tablas...) un número de conglomerados cuya suma total de elementos proporcione el tamaño muestral buscado. En vez de censar toda la población solamente es necesario censar los conglomerados para simplificar el proceso. El inconveniente principal es el riesgo de obtener unidades muestrales con

EJEMPLO: MUESTREO ESTRATIFICADO

Universo = 10.000 habitantes de un pueblo. Tamaño de muestra = 600. Distribución del universo por edades:

- Grupo A: 1.500 habitantes menores de 18 años. - Grupo B: 6.500 habitantes con edades comprendidas entre los 18 y

los 60 años. - Grupo C: 2.000 vecinos mayores de 60 años.

• AFIJACIÓN SIMPLE:

- Grupo A: 600/3 = 200 - Grupo B: 600/3 = 200 - Grupo C: 600/3 = 200

• AFIJACIÓN PROPORCIONAL:

- Grupo A: 600 x (1.500/10.000) = 90 - Grupo B: 600 x (6.500/10.000) = 390 - Grupo C: 600 x (2.000/10.000) = 120

características similares por pertenecer al mismo conglomerado, disminuyendo consecuentemente el nivel de representatividad.

• Muestreo por etapas: este método de muestreo es una variante del anterior y consiste en muestrear aleatoriamente conglomerados dentro de cada conglomerado hasta llegar a la unidad muestral buscada. Según el número de etapas necesarias para realizar la selección muestral se denomina muestreo bietápico (dos etapas) o polietápico (varias etapas).

EJEMPLO: MUESTREO POR CONGLOMERADOS

En el caso de una encuesta realizada a los dueños/encargados de bares de una ciudad, se censan y numeran únicamente las calles de la ciudad y se van seleccionando aleatoriamente hasta obtener el número necesario de bares de la muestra. Tamaño de muestra = 800 bares 1.ª calle seleccionada = 4 bares 2.ª calle seleccionada = 8 bares 3.ª calle seleccionada = 3 bares ...................... Total = 800 bares

EJEMPLO: MUESTREO POR ETAPAS

Estudio realizado a farmacéuticos de Cataluña:

1. Seleccionar aleatoriamente una zona geográfica de Cataluña. 2. Dentro de la zona seleccionar aleatoriamente dos localidades con

población superior a los 20.000 habitantes. 3. Dentro de las localidades seleccionar aleatoriamente tres calles. 4. Dentro de cada calle seleccionar aleatoriamente una farmacia. 5. Repetir el proceso hasta completar el tamaño muestral.

• Muestreo por rutas aleatorias: este método permite al entrevistador seleccionar personalmente las unidades muestrales a través de procedimientos aleatorios, siguiendo una serie de criterios previos fijados por el investigador. Se utiliza principalmente cuando se realizan encuestas personales en grandes ciudades en el hogar del entrevistado. El método consiste en seguir una ruta o proceso de decisiones hasta seleccionar la unidad muestral. Algunas decisiones se realizan según criterios previamente fijados por el investigador y otras decisiones según procedimientos de azar.

En este procedimiento es imprescindible la existencia de un manual del entrevistador que incluya las normas y los elementos necesarios para realizar la selección muestral. El contenido de este manual hace referencia a tres aspectos fundamentales:

a) Definición de la ruta: itinerario que debe seguir el entrevistador para realizar las entrevistas.

- El punto de partida es el lugar donde se inicia la ruta. Normalmente corresponde a una dirección concreta o a un edificio en el caso de pequeños núcleos urbanos donde no existe un trazado urbanístico apropiado.

- La longitud de la ruta está en función del número de entrevistas a

realizar y las dificultades con que el entrevistador se puede encontrar a lo largo de la misma (sustituciones, negativas...).

b) Seguimiento de la ruta: normas de selección y sustitución de edificios, plantas, viviendas y personas.

- Tablas de selección aleatorias: tablas de números aleatorio s adecuadas a las diferentes decisiones de elección que se plantean a lo largo del trabajo de campo: portal, piso, puerta, miembro del hogar, etc.

- Normas de insistencia y sustitución: número máximo de repetición

de visitas y procedimientos de sustitución.

c) Hoja de ruta: documento donde el entrevistador refleja con el máximo detalle la ruta seguida y todas las incidencias producidas. Este documento tiene una doble utilidad: servir de ayuda al entrevistador para la realización correcta de la ruta y facilitar al supervisor el control del trabajo de campo.

3. DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE L4\ MUESTRA Y DEL ERROR DE MUESTREO 3.1. Planteamiento general Como se ha expuesto anteriormente, los métodos de muestreo probabilístico o aleatorio permiten determinar el error cometido en la generalización de resultados y, por tanto, el tamaño muestral asociado a dicho error. El tamaño de la muestra depende de los siguientes factores:

• Tamaño del colectivo: en principio, cuanto mayor sea el tamaño del colectivo, mayor tendrá que ser el tamaño de la muestra para obtener validez en los resultados, y viceversa. Aunque como ya veremos más adelante, esta influencia del tamaño del colectivo solo se cumple para poblaciones finitas.

• Error de muestreo: para un colectivo dado, cuanto mayor sea el tamaño de

la muestra, menor será el error de muestreo cometido, y viceversa. Al obtener un mayor número de respuestas menor será el error cometido al generalizar los resultados.

• Dispersión poblacional: cuanto mayor sea la dispersión de opinión del

colectivo sobre el tema objeto de estudio, mayor tendrá que ser el tamaño de la muestra para captar esa variedad de criterios de la población total, y VIceversa.

• Presupuesto disponible: cuanto mayor sea el tamaño de la muestra

utilizada, mayor será el presupuesto de realización del trabajo de campo, y viceversa. En general el objetivo es minimizar este presupuesto para un nivel determinado de validez de las respuestas.

El proceso necesario para determinar el error de muestreo y el tamaño de la muestra en muestreo probabilístico es el siguiente:

1) Determinar el tamaño de la población: en el caso de poblaciones finitas es preciso delimitar con cierta exactitud el tamaño total del colectivo objetivo; en poblaciones no finitas se simplifica el proceso y no es necesario disponer del tamaño total:

• poblaciones finitas: ≤ 100.000 elementos; • poblaciones no finitas: > 100.000 elementos.

Existe un límite de tamaño poblacional (aproximadamente 100.000 unidades) a partir del cual el tamaño de la muestra no depende principalmente de la dimensión de la población.

2) Determinar el nivel de dispersión de las respuestas: existen dos posibilidades:

• calcular el dato estadísticamente a partir de los resultados de un

pretest o de estudios previos;

• suponer la dispersión más desfavorable; esto no implica un gran incremento en el tamaño de la muestra y, por tanto, es la opción utilizada en la práctica con mayor frecuencia.

3) Determinar el error de muestreo admitido: normalmente se considera aceptable un error no superior al 5%.

4) Calcular estadísticamente el tamaño de la muestra: dado un tamaño de población y un nivel de dispersión, se determina el tamaño de muestra que minimiza equilibrada y simultáneamente el error de muestreo y el presupuesto del trabajo de campo.

La situación de partida en algunas ocasiones es diferente. El tamaño de la muestra puede estar condicionado por temas presupuestarios, nivel de accesibilidad al colectivo, falta de respuestas, problemas del trabajo de campo, etc. En estos casos el procedimiento es a la inversa: en función del tamaño del colectivo, de la dispersión y del tamaño de muestra utilizado, se calcula el error de muestreo cometido. Los métodos de muestreo probabilístico siguen planteamientos metodológicos diferentes, alcanzando distintos niveles de precisión en las estimaciones. Por consiguiente, el procedimiento utilizado de cálculo estadístico del tamaño muestral también es diferente. El planteamiento más utilizado es muestreo aleatorio simple. 3.2. Aplicación en muestreo aleatorio simple El método de muestreo aleatorio simple plantea el procedimiento más sencillo de muestreo probabilístico para determinar el tamaño de la muestra y el error de muestreo. Además, es el método más exigente en la fijación del tamaño muestral para un determinado error de muestreo. En la práctica es uno de los procedimientos más utilizados para determinar el tamaño muestral y el error de muestreo con un elevado nivel de fiabilidad en los resultados. Antes de pasar al desarrollo estadístico conviene especificar la nomenclatura a utilizar (Figura 6.2).

Según la Teoóa Estadística de Muestras, un buen estimador de la proporción poblacional (Pp) es la proporción muestral (Pm) que es una variable aleatoria continua que se distribuye normalmente. Por tanto la proporción poblacional está comprendida en el siguiente intervalo:

Pm – K ≤ Pp ≤ Pm+ K Dependiendo de los niveles de confianza de una distribución normal (68%,95% o 99%) el error es distinto (1 S, 2S o 3S) y por tanto también serán diferentes los extremos del intervalo:

PROB (Pm - S s Pp s Pm + S) = 0,68 PROB (Pm - 2 S s Pp s Pm + 2 S) = 0,95 PROB (Pm - 3 S s Pp s Pm + 3 S) = 0,99

La desviación típica (S) viene expresada por:

( )nN

ppnNS1

1−

−−=

En algunas ocasiones la dispersión (p) se obtiene de los resultados de un pretest pero la práctica habitual es suponer la dispersión máxima (p = 0,5) porque no implica un gran incremento en el tamaño de la muestra y, por tanto, es la opción menos arriesgada.

EJEMPLO: ESTIMACIÓN POR INTERVALO

Los resultados de un estudio son los siguientes: el 65% de los individuos de la muestra consumen agua mineral y el error muestral cometido es el 6%. Para un nivel de confianza del 95%, el porcentaje de individuos de la población total que consumen agua mineral estará comprendido entre el 59% y el 71 %.

PROB (Pm - K ≤ Pp ≤ Pm + K) = 0,95 PROB (65% - 5% ≤ Pp ≤ 65% + 5%) = 0,95 PROB (59% ≤ Pp ≤ 71%) = 0,95

El cálculo del tamaño muestral depende del nivel de confianza admitido:

• Nivel de confianza 68%: K = 1S • Nivel de confianza 95%: K = 2S • Nivel de confianza 99%: K = 3S

Para un nivel de confianza del 95% el error sería igual a:

( )nN

ppnNSK1

122−

−−==

El cuadro 6.3 recoge la comulación utilizada para el cálculo del tamaño de la muestra y el error de muestreo para poblaciones finitas y no finitas y un nivel de confianza estadístico normalmente admitido del 95%.

Aplicando la formulación propuesta se han elaborado tablas para calcular el tamaño muestral y el error cometido que simplifican el proceso de muestreo (Cuadros 6.4ª y 6.4b).

EJEMPLO: CÁLCULO DE ERROR DE MUESTREO

Estimación del error muestral cometido en un estudio de mercado realizado a una muestra de 1.000 consumidores de una población total de 10.000 individuos.

• N = 10.000 • N = 1.000 • P = 0,5 (dispersión máxima) • Nivel de confianza 95%

K = 0,03 Error muestral = 3% Si el 50% de los individuos de la muestra consumen el producto A y el error es de 3%, para un nivel de confianza del 95% el porcentaje de individuos de la población total que consumen el producto A estará comprendido entre el 47% y el 53%.

4. TRABAJO DE CAMPO Esta etapa del proceso de investigación consiste en la aplicación de la metodología de obtención de información previamente diseñada (cualitativa o cuantitativa) a una muestra o conjunto de elementos representativos del colectivo total. Esta selección se realiza siguiendo las pautas establecidas en el diseño muestral. El planteamiento y la realización del trabajo de campo son totalmente diferentes cuando se aplica metodología cualitativa (reunión de grupo, entrevista en profundidad, etc.) que en el caso de aplicar metodología cuantitativa (encuesta, panel, etc.). Como el proceso metodológico de las técnicas cualitativas y los paneles es desarrollado completamente en otros capítulos del manual, dedicaremos una especial atención en este apartado al trabajo de campo en encuestas. En una encuesta la etapa de recogida de información reviste una especial complejidad por la necesidad habitual de tener que delegar este trabajo a un equipo de personas ajenas al investigador. Este equipo de entrevistadores asume una gran responsabilidad, porque en función del rigor aplicado en la realización de su trabajo los resultados del estudio tendrán una mayor o menor validez. Por tanto, es absolutamente necesario que el investigador controle rigurosamente la realización de esta fase de la investigación con el objeto de garantizar la calidad de los resultados. Para nada sirve una encuesta dirigida por un investigador con gran prestigio y experiencia, con un cuestionario cuidadosamente diseñado y testado y con un avanzado programa informático de codificación y análisis estadístico de información si los «datos» no son obtenidos correctamente. Por este motivo es aconsejable, y afortunadamente una práctica cada vez más frecuente, utilizar una red de campo profesional y especializada para la realización de esta fase del estudio de mercado. Una red de campo profesional permite obtener una mayor calidad en la información obtenida y en muchas ocasiones un considerable ahorro, porque por su elevado nivel de trabajo y de especialización consigue ofrecer una excelente relación calidad-precio en sus resultados.

El equipo humano de una red de campo está compuesto normalmente por un elevado número de personas con diferentes tareas a realizar:

• Director del estudio: es la persona responsable del estudio y la encargada de coordinar a los responsables de campo, calidad e informático.

• Responsable de campo: es el encargado de seleccionar, formar y coordinar al equipo de entrevistadores, definir las pautas a seguir en el muestreo y entregar y recoger los cuestionarios cumplimentados.

• Responsable de calidad: es el responsable de los equipos de supervisión, depuración y codificación de los cuestionarios.

• Responsable informático: es la persona encargada de coordinar el equipo de grabación de los datos en soporte informático.

• Equipo de entrevistadores: grupo de encuestadores encargados de captar a los entrevistados y conseguir la cumplimentación de los cuestionarios.

• Equipo de supervisión personal: son los encargados de supervisar personalmente (seguimiento especial) el trabajo realizado por los entrevistadores. Normalmente se revisan entre un 10% y un 15% del total de cuestionarios realizados por cada entrevistador.

• Equipo de supervisión telefónica: en ocasiones existe otro grupo de supervisores que realizan un control telefónico adicional del trabajo realizado por los entrevistadores (aproximadamente otro 15% de cuestionarios recibidos).

• Equipo de grabación: finalmente existe un último grupo de personas encargadas de grabar los cuestionarios en soporte informático.

El nivel de profesionalidad de este equipo y los numerosos controles efectuados en el proceso permiten garantizar un nivel aceptable de calidad en la información resultante de un trabajo de campo. 5. PROCESO SECUENCIAL DE LA RECOGIDA DE DATOS Con el objetivo de ofrecer una visión global de todo el proceso secuencial de muestreo y trabajo de campo, la Figura 6.3 muestra las etapas de dicho proceso: 1) Definición del colectivo objetivo de la investigación 2) Selección del método

de muestreo a. Métodos de muestreo no probabilístico b. Métodos de muestreo probabilístico

3) Realización del trabajo de campo 4) Control, revisión y depuración.

Fuente. Investigación y técnicas de mercado de Angel Fernández Nogales Libros profesionales de empresa ESIC