Apicultura

Objetivo:

Definir los elementos del cálculo de una muestra para una investigación de mercados.

Diseñar un instrumento de investigación (cuestionario) para una Investigación de mercado con base al objetivo.

Calcular el tamaño de muestra “n”

Margen de Error

El margen de error es un cálculo estadístico que los encuestadores informan junto con los resultados de sus encuestas. Representa la cantidad aproximada de variación que puedes esperar si utilizas la misma encuesta con una muestra diferente. Por ejemplo, supongamos que una encuesta muestra que el 40% de las personas votarían "no" sobre una propuesta, y el margen de error es de 4%. Si condujeras la misma encuesta con otra muestra al azar de tamaño similar, podrías esperar que del 36 al 44% de las personas que respondieran también votarían "no". El margen de error básicamente te dice qué tan precisos son los resultados de una encuesta, donde los márgenes de error más pequeños significan una precisión mayor. Existen muchas fórmulas para calcular el margen de error, y este artículo te mostrará las tres de las ecuaciones más simples y más comúnmente utilizadas.

Primero, para calcular el margen de error con las siguientes fórmulas necesitas reunir un par de partes de datos de la encuesta. La más importante es el tamaño de la muestra "n" también llamado universo, que es simplemente el número de personas que respondieron a tu encuesta. También necesitas la proporción "p" de personas que dieron una respuesta en particular, expresada como decimal. Si conoces el tamaño total de la población de la que extrajiste la muestra, puedes llamar a este número "N" para representar el número total de personas.

2. Para una muestra extraída de una población muy grande (N mayor que 1.000.000) calcula que un "margen de error de intervalo confiable del 95%" con la fórmula: MOE = (1,96)sqrt[p(1-p)/(n)] Como puedes ver, si la población total es lo suficientemente grande, sólo importa el tamaño de la muestra al azar. Si la encuesta tiene múltiples respuestas y hay muchos valores posibles para p, elige el valor que esté más cerca de 0,5.

3. Por ejemplo, supón que una encuesta de 800 californianos muestra que el 35% de las personas que respondieron están en favor de una proposición, el 45% están en contra y el 20% están indecisos. Entonces utilizamos p=0,45 y n=800. Por lo tanto, el margen de error para un intervalo de confianza del 95% es: (1,96)sqrt[(0,45)(0,55)/(800)] = 0,0345, o aproximadamente el 3,5%. Esto significa que podemos estar 95% seguros de que una encuesta repetida daría resultados que sólo difieren aproximadamente 3,5% en cualquier dirección.

4. Para propósitos prácticos, las personas frecuentemente utilizan la fórmula de margen de error simplificada, dada por la ecuación: MOE = 0,98sqrt(1/n) Esta fórmula simplificada se obtiene reemplazando p con 5. Si tienes inclinaciones matemáticas, puede revisar que estas sustituciones darán como resultado la fórmula de arriba. Como esta fórmula da un valor más grande que la fórmula anterior, es frecuentemente llamada el "máximo margen de error". Si utilizamos el ejemplo previo, obtendremos un margen de error de 0,0346, que es aproximadamente del 3,5% de nuevo.

5. Las dos fórmulas de arriba funcionan para las muestras al azar extraídas de una población extremadamente grande. Sin embargo, cuando el total de la población para una encuesta es mucho menor, se utiliza una fórmula diferente para el margen de error. La fórmula para el margen de error con la "corrección para la población finita" es MOE = 0,98sqrt[(N-n)/(Nn-n)]6. Por ejemplo, supón que un colegio pequeño tiene 2.500 estudiantes y 800 de ellos responden a una encuesta. Con la fórmula de arriba, calculamos que el margen de error será de: 0,98sqrt[1700/2000000-800] = ,0286 Así que los resultados de esta encuesta tendrán un margen de error de aproximadamente el 3%.

Nivel de confianza

El nivel confianza se indica por 1-α y habitualmente se da en porcentaje (1-α)%. Hablamos de nivel de confianza y no de probabilidad (la probabilidad implica eventos aleatorios) ya que una vez extraída la muestra, el intervalo de confianza estará definido al igual que la media poblacional (μ)y solo se confía si contendrá al verdadero valor del parámetro o no, lo que si conlleva una probabilidad es que si repetimos el proceso con muchas medias muéstrales podríamos afirmar que el (1-α)% de los intervalos así construidos contendría al verdadero valor del parámetro.

Los valores que se suelen utilizar para el nivel de confianza son el 95%, 99% y 99,9%

Tamaño del universo

En estadística el tamaño de la muestra es el número de sujetos que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.

El tamaño de una muestra es el número de individuos que contiene.

Una fórmula muy extendida que orienta sobre el cálculo del tamaño de la muestra para datos globales es la siguiente1 :

N: es el tamaño de la población o universo (número total de posibles encuestados).

Y k: es una constante que depende del nivel de confianza que asignemos. El nivel de confianza indica la probabilidad de que los resultados de nuestra investigación sean ciertos: un 95,5 % de confianza es lo mismo que decir que nos podemos equivocar con una probabilidad del 4,5%. Los valores de k se obtienen de la tabla de la distribución normal estándar N(0,1).

Los valores de k más utilizados y sus niveles de confianza son:

Valor de k 1,15 1,28 1,44 1,65 1,96 2,24 2,58

Nivel de confianza 75% 80% 85% 90% 95% 97,5% 99%

(Por tanto si pretendemos obtener un nivel de confianza del 95% necesitamos poner en la fórmula k=1,96)

Donde e: es el error muestral deseado, en tanto por uno. El error muestral es la diferencia que puede haber entre el resultado que obtenemos preguntando a una muestra de la población y el que obtendríamos si preguntáramos al total de ella.

Heterogeneidad

Variedad, diversidad, composición de un todo de partes de distinta naturaleza, la heterogeneidad de su público dice mucho en su favor.

Frecuente disparidad o contraposición de finalidades subjetivas y objetivas en la realización de un mismo hecho.

Para este caso de estudio nuestro universo es de 500, también proponemos un Margen de error del 5%, el nivel de confianza de 95% y su nivel de heterogeneidad del 50%, como se muestra en la figura, de lo cual obtenemos

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