El muestreo

Cuando se debe recoger información procedente de una población, ésta no se investiga en su totalidad. Para la investigación de mercados el empleo de muestras se basa en las siguientes razones:

• Economía. Estudiar una población completa es más costoso que estudiar sólo una parte de ella.

• Rapidez. Estudiar la población completa requiere más tiempo que analizar parte de ella.

• Precisión. Cuando se aplica el estudio sobre toda la población no surgen errores de muestreo, pero si surgen otro tipo de errores debidos a que entrevistar a la población requiere más encuestadores, más personal administrativo, etc. Esta situación hace difícil contar con personas altamente calificadas y la supervisión se hará más difícil, aspectos que ponen en riesgo la calidad del trabajo. El censo incorpora mayores errores ajenos al muestreo y, en conjunto, puede ser menos preciso que el estudio de una muestra.

• Accesibilidad. No es frecuente que el investigador tenga la suerte de conocer con exactitud la cantidad de elementos que componen la población, o no tiene la facilidad de acceder a todos.

• Simplicidad. En ocasiones no es preciso conocer con exactitud una determinada realidad, sino que puede ser suficiente tener una idea aproximada de la misma.

Conceptos fundamentales

Población. Es el agregado de todas las unidades de las cuales se desea obtener información.

Muestra. Es una parte de las unidades que forman la población.

Unidades de muestreo. Son los elementos que están disponibles para su selección.

Marco muestral. Es la lista de las unidades de muestreo y debe ser tal que:

• Cada elemento de la población figure en él.

• Cada elemento de la población figure sólo una vez.

• Sólo contenga los elementos de la población.

Alcance. Es la cobertura y representación total de una población sobre la cual se infiere.

Muestreo. Es el procedimiento por el cual se obtiene una muestra. Existen dos tipos de muestro: i) probabilístico y ii) no probabilístico.

Muestreo probabilístico

En el muestreo probabilístico las unidades muestrales se seleccionan mediante un proceso al azar, por lo que su elección es totalmente aleatoria. Sus características son:

• Las muestras se seleccionan al azar, no son seleccionadas por los investigadores.

• Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.

• Se puede conocer el error y la confianza de las estimaciones.

• Los resultados se pueden generalizar.

• Es el único método que puede evaluar la representatividad de la muestra.

• Es más costoso que el muestro no probabilístico.

• Es, en general, más lento y complicado que el muestreo no probabilístico.

Tipos de muestreo probabilístico

Muestreo no probabilístico

El muestreo no probabilístico consiste en la elección de una muestra según el juicio del equipo investigador. Las características más comunes de este tipo de muestreo son:

• La selección de la muestra no es aleatoria, sino que se basa en el criterio del investigador.

• No se apoya en ninguna teoría de probabilidad por lo que no es posible calcular la precisión.

• Los costos y la dificultad del diseño son más reducidos al no disponer de un marco muestral.

• No es posible calcular los errores ni la confianza de las estimaciones.

Tipos de muestreo no probabilístico

Tamaño de la muestra

La muestra es el número de elementos elegidos, de un universo, para que los resultados puedan extrapolarse al mismo, y con la condición de que sean representativos de la población. El tamaño de la muestra depende de tres aspectos:

• Del error permitido.

• Del nivel de confianza con el que se desea el error.

• Del carácter finito o infinito de la población.

Las fórmulas generales que permiten determinar el tamaño de la muestra son las siguientes:

• Para poblaciones infinitas (más de 100.000 habitantes):

• Para poblaciones finitas (menos de 100.000 habitantes):

Donde,

n: Número de elementos de la muestra.

N: Número de elementos del universo.

P: Proporción-desconocida-de individuos que poseen las características en la población.

Q: 1-P

z: Valor crítico correspondiente al nivel de confianza elegido.

e = Margen de error permitido (a determinar por el director del estudio).

Cuando el valor de P y de Q no se conozca, o cuando la encuesta se realice sobre diferentes aspectos en los que estos valores pueden ser diferentes, es conveniente tomar el caso más favorable, es decir, aquel que necesite el máximo tamaño de la muestra, lo cual ocurre para P = Q = 50%, luego, P = 50% y Q = 50%.