MUESTREOINVESTIGACIÓN DE MERCADOS

PROFESOR: JAIRO ALBERTO SANTOYO

PABLO CESARMORENO MORALES

El muestreo

•Para entender el muestreo hay que tener en cuenta tres conceptos clave:

Universo

Población

Muestra

Universo•Es la unidad más grande y contiene varias

poblaciones del mismo tipo

Población•Conjunto de elementos que contiene las

características que nos interesan en un estudio concreto

•En la mayoría de los casos es difícil trabajar con la totalidad de la población

Muestra•Es la parte representativa de una población.

•Debe reproducir lo mejor posible las características de la población

Conceptos básicos sobre muestras•Base de la muestra: censo, registro…

donde las unidades de la población están individualizadas

•Unidad de la muestra: cada uno de los elementos en que se subdivide la base de la muestra y figuran numerados e individualizados en ella.

Características necesarias para una buena muestra

1. Comprenden parte de la población y no su totalidad.

2. Representan lo más exactamente posible la población

3. La ausencia de distorsión en la elección de los elementos de la muestra.

Relación entre población y muestra•Relación cuantitativa: se refiere a los

conceptos de: ▫Fracción de muestreo: porcentaje que

representa la muestra respecto a la población

▫Coeficiente de elevación: número inverso a la fracción de muestreo, es decir, la cantidad por la que hay que multiplicar la muestra para obtener la población

Relación entre población y muestra

Universo hipotético

Universo

Población

Muestra

Tipos de muestreo

Probabilístico

Aleatorio simple

Aleatorio sistemáticoAleatorio

estratificadoAleatorio por conglomerad

os No probabilístico

Por cuotas

Opinático

Casual

Muestreo no probabilístico•En ocasiones, el muestreo probabilístico

resulta costoso y se acude a métodos no probabilísticos.

•No sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos.

Muestreo probabilístico

Aquellos en los que todos los individuos tiene la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una

muestra. Sólo estos métodos nos aseguran la representatividad de

la muestra.

Se basa en el principio de

equiprobabilidad

Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio simple

▫Seleccionar al azar un número de elementos que previamente se ha definido

1•Asignar un número a cada

individuo de la población (base de la muestra)

2•Elegir mecánicamente

(aleatoriamente) tantos sujetos como sea necesario para el tamaño de la muestra

Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio simple

Ventajas• Sencillo

• Facilita el cálculo de medidas y varianzas• Existen paquetes informáticos para analizar los datos

Inconvenientes• Se necesita un listado completo de toda la población.

• En muestras pequeñas es posible que no se represente adecuadamente la población

Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio sistemático

1 •Numerar todos los elementos de la población

2 •Extraer aleatoriamente un único número

3 •Sumar al número elegido el coeficiente de elevación

Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio sistemático

Ventajas• Fácil de aplicar

• No siempre es necesario un listado de toda la población

• Asegura una cobertura de unidades de todos los tipos

Inconvenientes• Pueden darse periodicidades

Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio estratificado

▫Se utiliza en los casos en los que la población no sea homogénea, debido a que está distribuida en estratos.

Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio estratificado

Ventajas • Tiende a asegurar que la muestra represente

adecuadamente la totalidad de la población• Se obtienen estimaciones más precisas

Inconvenientes• Se ha de conocer la distribución en la

población de las variables utilizadas

Muestreo probabilístico•Muestreo aleatorio por conglomerados

▫Se utiliza cuando la unidad de la muestra es un grupo de elementos

Ventajas• Muy eficiente cuando la población es muy grande y

dispersa• No es preciso tener un listado de toda de la población

Inconvenientes• El error estándar es mayor y su cálculo más complejo