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Resumen Capitulo 16 de Inteligencia de Mercados, Diseños y procedimientos de muestreo


Enviado por   •  21 de Octubre de 2018  •  Resúmenes  •  1.235 Palabras (5 Páginas)  •  331 Visitas

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Una muestra es una subserie o una parte de una comunidad más grande. El propósito del muestreo es estimar una característica desconocida de una población. Una población es cualquier grupo de entidades completo que comparte características comunes. El término elemento de la población se refiere a un miembro individual de la población. Un censo es la investigación de todos los elementos individuales que integran la población.[pic 1]

Una lista de elementos entre la cual se toma la muestra se conoce como marco muestral, que también es la población de trabajo, porque estas unidades al final proporcionarán unidades para el análisis. El directorio inverso proporciona, en un formato distinto, la misma información que contiene un directorio telefónico. Los listados pueden ser por ciudad y domicilio de calle o por número telefónico, más que en orden alfabético por apellido. Un error de marco muestral ocurre cuando ciertos elementos de la muestra son excluidos, o cuando toda la población no está representada debidamente en el marco.

La unidad de muestra es un elemento único o grupo de elementos sujetos a selección en la muestra. Si la población meta ha sido dividida primero en unidades, como los vuelos de la aerolínea, debe usarse una terminología adicional. Una unidad seleccionada en la primera etapa del muestreo es llamada la unidad muestra primaria (UMP). Una unidad seleccionada en etapas sucesivas del muestreo es llamada unidad muestra secundaria o (si tres etapas son necesarias) unidad muestra terciaria. Cuando no hay lista de elementos de la población, por lo general la unidad de muestreo es distinta del elemento de la población.


El error de muestreo aleatorio es la diferencia entre el resultado de la muestra y el resultado de un censo realizado usando procedimientos idénticos. Por supuesto, el resultado de un censo es desconocido a menos que se realice, lo cual sucede pocas veces.

En el muestreo probabilístico cada elemento de la población tiene una probabilidad de selección conocida no igual a cero. La muestra aleatoria sencilla, en la que cada miembro de la población tiene una probabilidad igual de ser seleccionado, es la mejor muestra probabilística conocida.

En el muestreo no probabilístico la probabilidad de que cualquier miembro en particular de la población sea escogido es desconocida. En esta categoría la selección de unidades de muestreo es bastante arbitraria, ya que los investigadores dependen mucho del juicio personal.

El muestreo de conveniencia se refiere al que obtiene a personas o unidades convenientemente disponibles. Un equipo de investigación determina que el método más conveniente y económico es instalar un puesto de entrevistas desde el cual interceptar a los consumidores en un centro comercial.

El muestreo de juicios (de propósito) es una técnica de muestreo no probabilístico en la que un individuo experimentado selecciona la muestra con base en su juicio personal acerca de alguna característica apropiada requerida por el miembro de la muestra.

El propósito del muestreo de cuota es asegurar que los diversos subgrupos de una población sean representados, con base en las características pertinentes, en el grado exacto que el investigador desea. El muestreo estratificado, un procedimiento de muestreo probabilístico descrito en la sección siguiente también tiene este objetivo, pero no debe ser confundido con el muestreo de cuota. En éste el entrevistador tiene una cuota a alcanzar.

Una variedad de procedimientos conocida como muestreo de bola de nieve incluye el uso de métodos probabilísticos en la selección inicial de encuestados para luego obtener participantes adicionales mediante información proporcionada por los primeros elementos. Esta técnica es empleada para ubicar a miembros de una población rara por referencias.


El procedimiento que asegura a cada elemento de la población una oportunidad igual de ser incluido en la muestra se llama
muestreo aleatorio simple. Los ejemplos incluyen tomar nombres de un sombrero o seleccionar el billete ganador de la rifa de una urna grande.

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