Muestreo.

INTRODUCCION.

Toda investigación de campo que se pretenda realizar en el área de Mercadeo, amerita tener presente que en muchos casos, es imposible realizar el estudio con todos los elementos de la población, llamada también “universo”, no solo por lo extremo del numero de elementos sino también por los costos que ello implica, tanto de tiempo, como en recursos humanos, materiales y económicos.

De allí que resulta no solo conveniente. Sino también ventajosos, tomar muestras que permitan obtener información válida y confiable sobre los aspectos investigados y ese es el propósito fundamental de esta breve investigación.

Muestreo.

Definición: Es el procedimiento mediante el cual se extraen algunos elementos de una población. Solo de esa parte de la población se obtiene información para a través de ella estimar ciertas características importantes de la población.

Muestreo frente al censo:

Muestreo frente al censo.

Ventajas del muestreo:

 Ahorro de dinero debido a que se consideran menos unidades para trabajar.

 Ahorro de tiempo, dado que el número de mediciones solo es de una parte representativa de la población.

 Mayor precisión, la muestra puede ser mas precisa porque reduce la magnitud de los errores no muéstrales, debido a que: Existen menos personal necesario para hacer las mediciones ( u observaciones)., Hay personal con mejor preparación., puede variar las condiciones del estudio si se demora su ejecución.

 conveniencia, es conveniente el uso de una muestra si el estudio ocasiona la destrucción de la unidad estudiada.

 Ejemplo: para verificar la letalidad de un veneno para ratas se experimenta con una muestra de estos animales.

Desventajas del muestreo:

 Las estimaciones resultantes del muestreo están afectadas al inevitable error de muestreo.

 La información proveniente de una muestra no proporciona información tipo inventario para cada uno de lo elementos de la población.

 Las estimaciones no pueden subdividirse para pequeños dominios de análisis, considerando que no todos ellos pueden estar representados debidamente en la muestra.

 Requiere de personal especializado y experimentado.

Procedimiento muestral.

1. Determinar la población y los parámetros pertinentes: Se hace en función a los objetivos del estudio, seleccionando la población más adecuada y los parámetros de la población que interesa conocer. Ejemplos: Los estudiantes del último semestre del IUETAEB; los propietarios de un automóvil Chevrolet, etc.

2. Escoger el marco muestral apropiado: Lo común es que el marco muestral con que se trabaja, represente todos los miembros de la población.

3. Escoger entre el muestreo probabilístico y no probabilístico: se debe tener presente que el muestreo probabilístico ofrece la ventaja de permitir el cálculo del error muestral de la medición, en tanto que el muestreo no probabilístico no la ofrece, además de introducir un alto grado de subjetividad por el juicio del investigador al escoger la muestra.

4. Escoger un método de muestreo: Se refiere a precisar cuál procedimiento: probabilístico o no, se aplicará en la selección.

5. Determinar el tamaño necesario de la muestra: los dos métodos principales para determinar el tamaño de la muestra y lograr cierto grado de exactitud son: el tradicional, referido a la medida de la población y el Bayesiano.

6. Seleccionar la muestra: este proceso se hace en función al procedimiento probabilístico o no probabilístico que se haya escogido.

7. Validar la muestra: consiste en conocer si la muestra que se ha escogido es una sección transversal, representativa de la población, para ello se puede comparar las características de la muestra, con las de la población de donde se extrajo.

Muestreo fijo o secuencial.

el muestreo fijo implica un muestreo de tamaño constante que se determinó antes de recopilar datos; mientras que el muestreo secuencial, el tamaño de muestreo no es fijo y se recopilan datos secuencialmente, o sea después de la recopilación de datos, si no se logró suficiente evidencia para tomar decisiones necesarias con las informaciones que se tienen, continuarán recopilándose mas datos; una vez que se verificará si se obtuvo suficiente evidencia; si no, se continuará recopilando datos hasta que llegue a un punto en que se encuentre la evidencia necesaria para la toma de decisión.

Polietápico o aplicada.

En el muestreo polietápico las unidades que finalmente componen la muestra se determinan en etapas sucesivas. Se trata de un caso particular del muestreo por conglomerados, en el que la unidad final de muestreo no son los conglomerados sino subdivisiones de éstos. Por tanto, será interesante aplicarlo cuando los conglomerados contengan un elevado número de individuos y resulte aconsejable hacer una selección entre ellos.

Si únicamente se desarrollaran dos etapas, el procedimiento consistiría en la selección de conglomerados, en la primera etapa, y la selección de individuos en la segunda.

No obstante, el muestreo polietápico puede extenderse a más de dos etapas dando lugar a una selección sucesiva de unidades de primera etapa, éstas a su vez en unidades de tercera etapa y así hasta alcanzar las unidades que finalmente constituirán la muestra. Estas unidades finales no necesariamente han de ser los individuos. En cada etapa, la selección de unidades podrá hacerse siguiendo procedimientos de muestreo aleatorio simple, sistemático o por estrados.

Muestras no probabilísticas: se utilizan cuando la selección de un elemento que formará parte e la muestra se basa en el criterio del investigador. No todos los elementos de la población tiene una probabilidad conocida de pertenecer a la muestra.

Selección de una muestra:

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Se puede decir que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus necesidades al que llamamos población. De la población es conveniente extraer muestras representativas del universo. Se debe definir en le plan, y justificar, los universos en estudio, el tamaño de la muestra, el método a utilizar, y el proceso de selección de las unidades de análisis. En realidad, pocas veces es posible medir a la población por lo que obtendremos o seleccionaremos y, desde luego, esperamos que este subgrupo sea un reflejo fiel de la población. Para seleccionar una muestra lo primero que hay que definir es la unidad de análisis (personas, organizaciones, periódicos, situaciones, eventos). El sobre qué o quiénes se van a recolectar datos depende del planteamiento del problema a investigar y de los alcances del estudio. Estas acciones nos llevaran al siguiente paso, que consiste en delimitar una población.

Selección de juicio:

Una muestra es llamada muestra de juicio cuando sus elementos son seleccionados mediante juicio personal. La persona que selecciona los elementos de la muestra, usualmente es un experto en la medida dada. Una muestra de juicio es llamada una muestra probabilística, puesto que este método está basado en los puntos de vista subjetivos de una persona y la teoría de la probabilidad no puede ser empleada para medir el error de muestreo, Las principales ventajas de una muestra de juicio son la facilidad de obtenerla y que el costo usualmente es bajo.

EJEMPLOS.

Muestreo probabilístico

Consiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir varios tipos de muestreo:

Muestreo aleatorio simple

Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los “n” elementos que contiene la muestra.

Muestreo aleatorio sistemático

Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.

2, 6, 10, 14,..., 98

Muestreo aleatorio estratificado

Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.

En una fábrica que consta de 600 trabajadores queremos tomar una muestra de 20. Sabemos que hay 200 trabajadores en la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en la D.

Un muestreo puede hacerse con o sin reposición, y la población de partida puede ser infinita o finita.

En todo nuestro estudio vamos a limitarnos a una población de partida infinita o a muestreo con reposición.

Si consideremos todas las posibles muestras de tamaño n en una población, para cada muestra podemos calcular un estadístico (media, desviación típica, proporción. . .) que variará de una a otra.

Así obtenemos una distribución del estadístico que se llama distribución muestral.

Por conglomerado.

En una investigación en la que se trata de conocer el grado de satisfacción laboral los profesores de instituto necesitamos una muestra de 700 sujetos. Ante la dificultad de acceder individualmente a estos sujetos se decide hacer una muestra por conglomerados. Sabiendo que el número de profesores por instituto es aproximadamente de 35, los pasos a seguir serian los siguientes:

1.- recoger un listado de todos los institutos.

2.- asignar un número a cada uno de ellos.

3.- Elegir por muestreo aleatorio simple o sistemático los 20 institutos (700/35=20) que nos proporcionará los 700 profesores que necesitamos.

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