El muestreo como técnica de investigación

El concepto de muestreo y su alcance es un aspecto tan importante como básico como técnica de investigación de mercados.

¿Qué es el muestreo en la investigación de mercados?, el muestreo es otra herramienta de investigación del mercado, junto con los diferentes tipos de encuestas, la función básica del muestreo es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer
inferencias sobre dicha población. Conviene recordar cuando utilizar la encuesta como herramienta adecuada en el análisis del mercado.

¿Qué es es el universo?, la población objeto de estudio es la llamada universo y el conjunto de elementos que sean suficientemente representativo se denomina Muestra.

Esta muestra servirá para extrapolar los datos obtenidos a la población objeto de estudio.

Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas, ahora bien, en el ámbito de la economía las poblaciones son finitas.

Población y muestra de una investigación

Se denomina muestra a un subconjunto de individuos o segmentos de población que pertenecen a un universo determinado y que se selecciona para representar la población total.

Normalmente los investigadores optan por muestras debido a:

  1. La dificultad de disponer de censos.
  2.  Porque los costes son más económicos.
  3.  Menos tiempo para recabar la información.
  4. Es menos complicado el control y mayor calidad.

Como conclusión decir que el objetivo final es caracterizar la población objeto de estudio a través de ciertos parámetros, que pueden ser medias, totales y proporciones.

También decir que se deben tener en cuenta los errores de muestreo, porque  de la muestra se obtiene una información que probablemente no coincidiría exactamente si se seleccionara otra muestra alternativa de la misma población.

A nivel general con la muestra se deben tomar decisiones en base a:

  1. La unidad de muestra que se utilizará, es decir ¿a quién?
  2. El tamaño de la muestra, qué tamaño deberá tener esa muestra. ¿a cuántas ?
  3. Y por último el procedimiento de muestreo que se utilizará, ¿cómo se seleccionarán?

Es decir que hay que tener en cuenta las variables de: rapidez economía, calidad y tiempo.

Cómo sacar la muestra de una población?

Definición de la población objetivo y variables de población. Primero se identifica la población objeto de estudio, la composición y características, el espacio geográfico, el tiempo necesario y el marco disponible para realizar la investigación. A estas características se le denomina variables o fuerzas del macroentorno.

Por ejemplo, si se pretende conocer el porcentaje de teléfonos fijos que existe en las casas en una determinada población, el universo lo formarían los hogares de esa determinada población, no todas las personas de la población, ya que el teléfono fijo se asocia al hogar, donde se comparte, no al individuo. Por lo tanto el universo sería los hogares y los elementos del universo o población cada uno de dichos hogares.

Fuentes de información secundarias

Ejemplo de muestra de población.

Población finita: estudiantes de la Universidad de Alicante

Y población infinita: población mundial.

¿Qué son las unidades de muestreo?

Es la unidad de población a partir del cual se selecciona la muestra, es una muestra representativa de una población. Pueden ser barrios, familiar, sectores, distribuidores, etc.

¿Qué es el marco muestral?

El marco muestral hace referencia a la población y muestra estadística, es decir que es un listado de todas las unidades de muestreo, y por lo tanto, cubre toda la población. Por ejemplo un listado de alumnos, una lista de distribuidores, hasta un plano de calles.

Este marco de muestreo normalmente se obtiene a través de fuentes de información secundarias, como por ejemplo el padrón municipal o censo electoral.

Hay que tener en cuenta que obtener el marco de muestra puede no ser posible a veces debido a:

  1. A la no existencia de un marco perfecto.
  2. Por el elevado coste que supondría crearlo o adquirirlo.
  3. Y a la existencia de impedimentos legales.

Por lo tanto se puede optar por alguna de las siguientes posibilidades:

  1. Crear el marco de una primera etapa de la investigación. A veces se utiliza el muestreo doble que consiste en seleccionar una primera muestra de gran tamaño con objetivos y costes mínimos de recogida para obtener una segunda muestra mejor pero ya muy costosos.
  2. Tener en cuenta el marco alternativo que se aproxime más. Es menos ajustado y puede producir sesgos importantes. Por ejemplo diseñar un sondeo electoral utilizando la guía telefónica.
  3. Realizar diseños especiales de recogida de información mediante métodos ¹no probabilísticos de rutas aleatorias y muestreo por cuotas y métodos ²probabilísticos por muestreo conglomerados.

También puede suceder que el marco muestral disponible no esté actualizado, por lo que

  1. Algunas unidades no estén incluidas.
  2. O algunas muestras estén erróneamente incluidas.
  3. Porque algunas muestras estén repetidas.

Cuando se produce en estos casos se procede a:

  1. Cuantificar el error mediante un pretest a una pequeña muestra representativa.
  2. Pero si el error es muy elevado se desestima el marco.
  3. Realizar un muestreo por conglomerados para reducir las áreas donde se realiza la investigación.

Selección de un método de muestreo

Para la selección del método de muestra dependerá de los siguientes casos:

  1. Del marco disponible.
  2. Tiempo disponible o necesario para efectuar el estudio.
  3. Presupuesto asignado.
  4. Y de los objetivos (grado de precisión).

Métodos de muestreo

Nos encontramos con las diferentes clases de muestreo.

Puede ser un muestreo aleatorio o muestreo estadístico y muestreo no probabilístico o muestreo no aleatorio

La diferencia entre los dos es la utilización del azar para la utilización de la muestra y la utilización de un listado

Muestreo no probabilístico o muestreo no aleatorio.

  1. Muestreo de conveniencia
  2. y muestreo discrecional.

Técnicas de muestreo probabilístico

Los métodos de muestreo probabilístico son cinco

  1. El muestreo probabilístico simple, es un muestreo al azar simple.
  2. La muestra sistemática
  3. El muestreo estratificado o  La Estratificación estadística.
  4. Muestreo por conglomerados o muestreo por áreas, muestreo aleatorio por conglomerados.
  5. y muestreo por itinerarios aleatorios.

Determinación del tamaño de la muestra

La muestra será el número de individuos que van a ser observados, o entrevistados o encuestados. Y existen diversos factores que van a condicionar este tamaño y se pueden diferenciar en:

Factores cuantitativos

  1. El tipo de muestra a utilizar.
  2. La frecuencia de las circunstancias a medir.
  3. Dispersión o varianza del fenómeno investigado.
  4. Y la fiabilidad del logro.

Factores cualitativos, el muestreo cualitativo.

  1.  Naturaleza de la investigación
  2. El tamaño muestral que se haya podido utilizar en estudios anteriores
  3. La importancia de la decisión que se va a tomar.
  4. Además de la tasa de respuesta esperada.
  5. Y por último el tiempo y el presupuesto.

Definición del plan de muestreo.

Una vez definido todos los aspectos antes mencionados se deberá plasmar todo por escrito, haciendo una descripción de todos los efectos en un documento y el porqué de cada uno de las decisiones. Y teniendo en cuenta que todos los datos obtenidos de la investigación de mercados serán analizados minuciosamente antes de poner código y tabular la información, es por eso que hay que evitar los posibles errores en la recogida de información.

Cómo realizar un muestreo, una posible estructura del plan:

  1. Título y autores.
  2. Tema u objetivos de la investigación.
  3. Población objetivo.
  4. Marco muestral y fuentes.
  5. Tipo de muestreo seleccionados.
  6. Tamaño de la muestra.
  7. Plan de trabajo detallado.
  8. Posibles controles.
  9. Posible anexos.

Selección de la muestra

En este procedimiento se va a seleccionar los elementos que van a formar parte de la muestra representativa, y cómo sacar una muestra representativa.

Se deben realizar los siguientes funciones:

  1. Localizar y seleccionar de forma física cada elemento de la muestra.
  2. Verificar que los criterios de selección se cumplan.
  3. Contactar con el individuo a estudiar.
  4. Confirmar su participación.
  5. Indicar la fecha y lugar programados.
  6. Verificar la existencia o realización de la prueba.

Técnicas de muestreo no probabilístico.

El azar no juega un papel fundamental en la elección de los sujetos, por lo que la representatividad del total de la población queda en entredicho.

En ocasiones es muy costoso ejecutar muestreos probabilísticos por lo que se recurre a los muestreos no probabilísticos.

En los no probabilísticos se puede destacar:

El muestreo de conveniencia

La muestra de conveniencia consiste en seleccionar la muestra según conviene al investigador

  1. Una muestra de conveniencia estadística es más simple y económica.
  2. de acuerdo con la facilidad de acceso, disponibilidad e incluso que pueden ser mejores informantes. Por ejemplo si se pretende estudiar en qué categoría de hoteles se aloja el personal directivo de una empresa cuando viaja, se puede entrevistar a estos directivos o a sus secretarias/os. Las/os secretarias/os  en este caso sería más accesibles además que conocen perfectamente la información.
  3. Se suelen utilizar para estudios exploratorios, generar ideas,etc.
  4. Se aplica a estudiantes, transeúntes o personas que acuden a lugares con gran afluencia de público. Por ejemplo en un estudio exploratorio de fidelidad de marca el investigador podría seleccionar por conveniencia un centro comercial donde sabe que la marca tiene un alto porcentaje de ventas, entrevistando a un grupo de compradores de la marca.
  5. En este tipo de muestreo es útil indicar que las muestras es diferente a la ideal, apuntando los elementos que podrían quedar fuera durante el proceso de selección o los individuos que están sobrerrepresentados en la muestra. Se suele utilizar en las pruebas piloto.

Muestreo discrecional

Y también denominado muestreo por juicio o criterios objetivos.

El investigador selecciona, a su juicio, un conjunto de elementos que cree que van ha ser representativos.

En ocasiones se solicita un experto en el tema a estudiar para que elija. Por ejemplo el investigador selecciona 10 fábricas de muebles, según el experto, que mejor representa la problemática del sector en la provincia de Alicante.

El coste es muy bajo y rápido, pero depende mucho de la experiencia del investigador

Dentro de este método se encuentra la muestra bola de nieve. El cual consiste en ir identificando posibles sujetos a medida en que se realiza la entrevista.

Se suele utilizar para el estudio de poblaciones minoritarias o excluidas, como inmigrante sin papeles por ejemplo.

Este muestreo no permite hacer estimaciones, pero si servir para explicar una situación.

Técnicas de muestreo probabilístico.

Son los que se basa en el principio de equiprobabilidad, es decir que todos los individuos disponen de la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra. El investigador debe tener en cuenta la posibilidad de completar la utilización de las técnicas de muestreo no probabilístico con las técnicas probabilísticas.

Muestreo probabilístico simple.

En el muestreo simple el procedimiento a seguir es asignar un número a cada individuo de la población. A través de algún medio se elige de forma aleatoria tantos sujetos como sean necesarios para completar el tamaño de la muestra.

Este procedimiento puede tener poco utilidad cuando la población sea muy grande, debido a la heterogeneidad.

El muestreo simple puede ser de dos tipos:

  1. Sin reemplazamiento. Implica que las unidades o elementos que ya se han seleccionado no se devuelven a la población, por lo que la probabilidad de que salga un elemento determinado depende de las extracciones anteriores, es decir, se trata de una población finita.
  2. Muestreo con reemplazo. Es un muestreo con reposición, supone que todos los elementos son devueltos a la población una vez analizados y pueden volver a formar parte de otra muestra, por lo que se puede considerar de población infinita.

Ventajas del muestreo probabilístico

  1. Sencillez
  2. Fácil comprensión
  3. Cálculo rápido de medidas
  4. Existen paquetes informáticos para analizar los datos.

Inconvenientes del muestreo probabilístico

  1. Disponer de un listado completo de toda la población.
  2. Cuando se trabaja con muestras pequeñas o heterogéneas puede que no representa la población adecuadamente.
  3. Cuando la población sea demasiado grande puede no ser una técnica adecuada.
  4. Puede resultar caro y necesitar mucho tiempo.

Muestreo probabilístico sistemático

Es muy utilizado porque permite simplificar el proceso de selección cuando el tamaño de la muestra es elevado.

La muestra al azar sistemático consiste en ordenar previamente a los individuos de la población. Después se elige uno al azar y a continuación, a intervalos constantes, se eligen el resto de los individuos de la muestra.

Procedimiento

  1. Se lista a todos los individuos de la muestra, asignándole un número a cada uno.
  2.  Cada elemento tiene una probabilidad igual y conocida de formar parte de la muestra.
  3. Posteriormente se debe calcular el coeficiente de elevación, que es la proporción existente entre el número de individuos que componen la población y el número de individuos de la muestra estadística.

Ce = N/n  fórmula para muestreo aleatorio simple

Por ejemplo en una base de datos de 100 individuos, se pretende extraer una muestra de 10 elementos, por lo tanto C sería: 100/10 =  10.

Se elige un número al azar inferior al del coeficiente de elevación que sería el número de arranque, por ejemplo el cinco. Luego se eligen los individuos sumando el coeficiente de elevación al número de arranque y el número obtenido es el segundo elemento y así sucesivamente.

1º elemento 5

2º elemento 15 (5 + 10)

3º elemento 25 (15+10)

4º elemento 35 (25+10)

Ventajas de la muestra sistemática

  1. Fácil de aplicar.
  2.  Se puede utilizar con grandes muestras.
  3. Además puede asegurar una buena cobertura.

Inconveniente del muestreo aleatorio sistemático  

  1. Si el coeficiente de elevación es decimal puede plantear problemas con la probabilidad de formar parte de la muestra por alguna.

Muestra probabilístico estratificado.

En la muestra por estratos o muestreo estratificado la aleatoriedad no es una garantía de representación, por eso el muestreo aleatorio estratificado trata de subsanar las dificultades que presentan los anteriores técnicas y suele reducir el error de la muestra para un tamaño dado.

También permite incrementar la previsión de los estimadores (media, desviación típica) sin incrementar el tamaño de la muestra.

Se pretende que todos los estratos de interés estén representados,  por ejemplo, la religión, estado civil, profesión, población de residencia, sexo.

El procedimiento para el muestreo probabilístico estratificado

  1. Primero se identifican las variables relevantes que ayuden a obtener estratos homogéneos.
  2. Después la división de estratos. Cualquier elemento debe pertenecer a un estrato y debe tener un tamaño suficiente y no ser demasiados en número.
  3. Y por último seleccionar la muestra. A mayor número total de elementos del estrato mayor tamaño de la muestra.

Por afijación proporcional. Se mantiene en la muestra las mismas proporciones de los estratos de la población

        Y afijación simple cuando todos los estratos tienen el mismo número.

Por ejemplo, en una investigación sobre las actitudes políticas de la población universitaria española y con la finalidad de garantizar la presencia en la muestra de los diferentes niveles académicos, se decide la estratificación de la población universitaria por nivel académico. La muestra global está integrada por 2.500 unidades.

Nivel de estudios universitarios.

Primer ciclo 45%

Segundo ciclo 39%

Tercer ciclo 16%

  • Afijación simple 2500/3 = 833 de cada estrato se elige el mismo número de unidades muestrales.
  • Y afijación proporcional: 0,45 × 2.500 = 1.125

0,39 × 2.500 = 975

0,16 × 2.500 = 400

Al primer estrato le corresponderá un mayor tamaño de muestra porque reúne un volumen de población más amplia. En cambio, a tercer estrato solo se le asigna 400 unidades muestrales.

Ventaja del muestreo estratificado

  1. Produce estimaciones con menos errores.
  2. Evita muestras con valores extremos.
  3. Se pueden combinar distintos tipos de muestreo
  4. Facilita la coordinación del trabajo de campo.

Inconveniente del muestreo estratificado

  1. Es necesario disponer de conocimientos previos de la población.
  2. También es más complicado de llevar a cabo.
  3. Y por último decir que es más caro.

Muestreo probabilístico por conglomerados.

En este método de investigación de muestreo conglomerado se sustituye los elementos o unidades de población por unidades de muestreo más amplias que contienen un grupo de aquellas (colegio, hospitales, empresas de un determinado sector) .

Procedimiento:

  1. Se comienza identificando los conglomerados y elaborando un marco que liste todos los conglomerados de la población.
  2. Los conglomerados deben ser homogéneos entre sí.
  3. El tamaño de la muestra dependerá del tamaño del conglomerado, del número de conglomerados y del grado de parecido entre sus elementos.

Por ejemplo si se quiere llevar acabo una encuesta mediante entrevista personal a 1300 médicos para conocer su opinión sobre un nuevo laboratorio farmacéutico.

Primero se lista todos los hospitales públicos y privados. (Marco de muestra inicial). En segundo lugar las variables de estratificación: dispersión geográfica y tipo de hospital. Y en tercer lugar elegidos los hospitales, seleccionar una muestra de especialidades mediante selección aleatoria.

Diferencias entre muestreo por conglomerados y muestreo estratificado

La diferencia principal entre muestreo por conglomerados y muestreo estratificado es la inclusión de conglomerados o estrados.

En el muestreo aleatorio estratificado, se realiza una muestra con todos los estratos de la población, mientras que la muestra por conglomerados el investigador solo selecciona aleatoriamente un número de conglomerados de la colección de conglomerados de toda la población.

Por lo tanto solo se realiza una muestra sobre una cantidad de conglomerado. Los demás queda sin representación.

Ventajas de la muestra por conglomerados.

Esta técnica de muestreo es barata, rápida y fácil. En lugar de realizar un muestreo de todo un país como el muestreo aleatorio simple, el investigador puede asignar sus recursos limitados a los pocos conglomerados o áreas seleccionadas aleatoriamente cuando se usa muestras por conglomerados

Inconvenientes del muestreo por conglomerados.

Esta también es una técnica de muestreo probabilístico con una posibilidad de error de muestreo acto. Esto se produce por las conglomerados limitados incluidos en la muestra, dejando una parte importante de la población si muestrear.

Muestra probabilístico por itinerarios aleatorios.

Muestreo según autores, dependiendo del autor, este tipo de muestreo si incluye entre las técnicas no probabilísticas, probabilísticas, o pseudoprobabilísticas.

Consiste en establecer una área de muestra donde se define un punto de partida que se denomina unidad de arranque, a partir del cual se sigue una pauta definida. Por ejemplo, situado frente a la puerta del Ayuntamiento de la localidad X, toma la primera calle a la derecha y dobla en la primera calle a la izquierda, y así sucesivamente.

Su finalidad es asegurar una cobertura geográfica determinada o suplir la falta de censo. Por lo tanto, la selección de la muestra se realiza durante el trabajo de campo.

Se suele utilizar para realizar encuestas personales en grandes ciudades, el marco muestral es un plano.

El entrevistador debe reflejar en un documento la ruta seguida así como las que se deciden.

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