UDEP/ 200

INVESTIGACIN DE

MERCADOS

Muestreo

Prof. Ana Luca Martnez A.

Etapas del Proceso de Investigacin

Determinacin del mtodo para

recopilacin de datos

Diseo de la muestra y

recopilacin de los datos

Preparacin del informe de

investigacin

Formulacin del Problema Anlisis e Interpretacin de los

datos

Determinacin del Diseo de

Investigacin

Diseo de los formularios para la

recopilacin de datos

Gestin Comercial UDEP/ 2004

Qu entendemos por muestreo?

Poblacin TODOS los posibles

individuos, objetos

mediciones y conteos

Un PARMETRO describe

a una Poblacin.

Muestra

PARTE representativa

de la Poblacin.

Un ESTADSTICO describe

a una Muestra.

Por qu muestreamos?

Razones pragmticas

Resultados precisos y confiables

A veces la muestra puede ser mas exacta

que un censo (debido al error no-muestral)

Para evitar la destruccin de las unidades

de la poblacin muestreada

Diseo Muestral

Paso 1

Definir la poblacin de inters

Paso 2

Escoger el

marco de

muestreo

Paso 3

Seleccionar

el mtodo de

muestreo

Paso 4

Determinar

el tamao de

la muestra

Paso 5

Desarrollar y

especificar el plan

operativo para elegir

los elementos de la

muestra

Paso 6

Ejecutar el

plan de

muestreo

1. Definir la poblacin objetivo

1. Hay que saber claramente cul es la poblacin de la cual

se desea inferir algo.

2. La poblacin puede ser: personas, empresas, hospitales,

tiendas, familias, operaciones bancarias, etc.

3. Se debe indicar claramente, quienes quedan excluidos, es

decir NO pertenecen a la poblacin.

4. La poblacin puede ser finita o infinita (a partir de 100,000

individuos).

2. Identificar el marco de muestreo

1. Lista de elementos de la cual se selecciona la muestra.

2. Lo ideal es que el marco de muestreo sea igual a la

poblacin (ejm. clientes de un banco)

3. Ejemplo: Estudio de los habitantes de la ciudad de

Huancayo. Marco de muestreo = gua telefnica.

4. El problema es que no siempre tendr acceso a toda la

poblacin, especialmente por la ausencia de listas

disponibles.

3. Determinar el mtodo de muestreo

1. Procedimientos de muestreo probabilstico.

Es aquel en el que todas las unidades de la poblacin

objetivo tienen alguna probabilidad de ser elegidas.

Necesita SIEMPRE un marco muestral y una

seleccin ALEATORIA que determine quien entra a la

muestra

2. Procedimiento de muestreo no probabilstico. Es aquel muestreo en el que algunas unidades de la

poblacin NO tienen probabilidad de ser elegidas. El

mtodo de seleccin puede ser subjetivo/discrecional

PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO

NO PROBABILISTICOS

3.1. Muestreo por Conveniencia

Tambin es llamado muestreo accidental o de riesgo

Los elementos de la muestra son seleccionados de acuerdo a la facilidad que tiene el encuestador para hacerlo.

Los investigadores comnmente utilizan muestras de conveniencia para obtener un mayor nmero de cuestionarios completados de forma rpida y econmica.

Puede ser un mtodo eficiente y eficaz para realizar exploraciones, y cuando hay necesidad urgente de estimar el valor verdadero a un costo bajo.

3.2. Muestreo de Juicios o de

Propsito

Un individuo experimentado selecciona los elementos de la muestra basndose en su juicio sobre alguna caracterstica apropiada requerida de los miembros de la muestra.

Es til para estudios muy especializados

La mayora de las pruebas de mercado y muchas pruebas de producto en centros comerciales son fundamentalmente muestras a criterio.

3.3. Muestreo por cuotas

Se basa en un principio: construir una muestra parecida al universo objeto de estudio.

Ventajas: la velocidad de recopilacin de datos, los menores costes y la comodidad son los principales ventajas de este mtodo frente a un probabilstico.

Ejemplo Caractersticas

diferenciadoras

Nivel de las

caractersticas

Proporcin

poblacional

Tamao

muestral

Sexo

Edad

Profesin del jefe

de hogar

Hombres

Mujeres

18-24 aos

25-44 aos

45-64 aos

65 o ms

Empresarios independ

Empleado mando altos

Empleado mandos medios

Obreros

Jubilados

46%

54%

14%

36%

36%

14%

12.%

8%

16%

40%

24%

23

27

7

18

18

7

6

4

8

20

12

Total 100% 50

3.4. Muestreo de Bola de nieve

Se utiliza para muestrear poblaciones extraas/raras.

Su principal ventaja es la reduccin dramtica del costo de bsqueda, aunque la calidad de la muestra se reduce en cierto grado.

PROCEDIMIENTOS DE

MUESTREO

PROBABILISTICOS

3.1. Muestreo Aleatorio Simple

Tabla de Nmeros Aleatorios

1581922396 2068577984 8262130892

0928105582 7295088579 9586111652

4112077556 3440672486 1882412963

7457477468 5435810788 9670852913

0099520858 3090908872 2039593181

Tabla de

Nmeros

Aleatorios

1 26 51 76

2 27 52 77

3 28 53 78

4 29 54 79

5 30 55 80

6 31 56 81

7 32 57 82

8 33 58 83

9 34 59 84

10 35 60 85

11 36 61 86

12 37 62 87

13 38 63 88

14 39 64 89

15 40 65 90

16 41 66 91

17 42 67 92

18 43 68 93

19 44 69 94

20 45 70 95

21 46 71 96

22 47 72 97

23 48 73 98

24 49 74 99

25 50 75 100

N = 100

Se desea una muestra n = 20

N/n = 5

Escoger un nmero aleatorio de 1-5:

Seleccionado: 4

Empezar con el 4 y escoger cada

quinto nmero

3.2. Muestreo Sistemtico

3.3. Muestreo estratificado

Son muestras probabilsticas que se diferencian por los siguientes pasos de procedimiento:

PROCEDIMIENTO

La poblacin original se divide en dos o ms subconjuntos (estratos), que son homogneos interiormente y heterogneos entre si.

a. Se seleccionan las variables para estratificar

b. Se obtiene un marco muestral para cada estrato

c. Se procede a un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato

La REPRESENTATIVIDAD de la muestra exige que todos los

estratos deben estar representados en la muestra total

POBLACIN

MUESTRA

ESTRATOS

3.4. Muestreo por Conglomerado

Est orientado a la seleccin de grupos y no de

individuos dentro de la poblacin. Consiste en dividir a la poblacin en conglomerados

homogneos entre si y con respecto a la poblacin y seleccionar al azar a algunos conglomerados que entrarn a la muestra. Dentro de cada conglomerado se puede hacer un muestreo aleatorio simple o censo.

POBLACIN

CONGLOMERADOS

MUESTRA

Muestreo Polietpico

(Muestreo de rea)

Ejemplo Distrito:

(Villa El Salvador)

Ejemplo Distrito:

(Zona Escogida Distrito)

Ejemplo Distrito:

(Manzanas Escogida Distrito)

Muestreo Estratificado y

conlomerados

Afijacin muestral Afijacin simple/uniforme: reparto la muestra total en

partes iguales para cada estrato.

Afijacin proporcional: divido a la muestra en partes

proporcionales al universo objeto de estudio de

cada estrato.

Afijacin ptima: tambin toma en cuenta la

dispersin de resultados que puede existir en

cada uno de ellos.

Ejemplo

El objetivo de una investigacin era conocer el nmero medio de cervezas que se consumen en la semana.

La poblacin objeto de estudio se defini como: individuos de ambos sexos, de 18 a 44 aos, residentes en Per en el ao 2014 que son consumidores de cerveza como mnimo una vez a la semana. Supongamos que el tamao de esta poblacin es de 5 millones de individuos.

Se decidi que el tamao de la muestra sera de 1200 encuestas y

que el criterio de estratificacin sera la edad. Se dispona de la siguiente informacin sobre el universo objeto de estudio:

Estratos Tamao estrato Desviacin tpica del n medio de

cervezas que consumen por

semana

18 a 24 aos

25 a 34 aos

35 a 44 aos

2.100.000

1.850.000

1.050.000

8,6

10,5

10,7

Total 5.000.000

En funcin de esta informacin, el reparto de la muestra sera

Estratos Afijacin simple Afijacin

proporcional

Afijacin ptima

18 a 24 aos

25 a 34 aos

35 a 44 aos

400

400

400

504*

444

252

445**

478

277

Total 1200 1200 1200

(*) 504= 1.200 x (2.100.000/5.000.000)

(**) 445= 1200 x (2.100.000x8,6)/ ((2.100.000x8,6)+(1.850.000x10,5)+(1.050.000x10,7))

Cul es el diseo de muestra

apropiada?

Grado de precisin

Recursos

Tiempo

Conocimiento previo de la poblacin

Proyecto nacional o local

Necesidad de anlisis estadstico

4. Determinar el tamao de la

muestra

Estadstica

Mtodos

Estadsticos

Estadstica

Descriptiva

Estadstica

Inferencial

Estimacin Prueba de

Hiptesis

Proceso de Estimacin

Poblacin Muestra

Estimador

Poblacin

Estimadores

Media

Proporcin

Varianza

Desv. Estndar

p

Estimador Poblacin Muestra

x

p2

s

2s

Tipos de Estimacin

Estimacin

Estimacin

Puntual

Estimacin

de Intervalo

Estimacin puntual vs Estimacin

de intervalo de confianza

Estimacin puntual: estimacin de la media

de poblacin con un valor simple,

normalmente la media de la muestra.

Intervalo de confianza: rango especfico de

nmeros dentro del cual se espera que la

media poblacional se encuentre.

Nivel de confianza: Valor en porcentaje que

nos dice la confianza que un investigador

puede tener sobre su exactitud.

Estimacin de Intervalo

Describe un intervalo de valores dentro del cual

es posible que est el parmetro de la

poblacin.

Basado en las observaciones de la muestra.

Da informacin sobre el error posible de la

estimacin.

Proporciona un grado de confianza para

determinar donde se ubica el parmetro de la

poblacin.

Intervalo de Confianza

Intervalo de Confianza Estadstica de la

Muestra

Lmite de Confianza

Inferior

Alcance de la estimacin que estamos haciendo.

Lmite de Confianza

Superior

Tamao de la muestra para

poblaciones finitas

Cuando se estiman medias:

Cuando se estiman proporciones:

222

22

SZNE

NSZn

pqZNE

NpqZn

22

2

)1(

Tamao de la muestra para

poblaciones finitas

pqzNe

pqNzn

22

2

)1(

Z: Nivel de confianza = 2 (Para un nivel de confianza de 96%)

p = q = 0,5 (Proporcin de aceptacin-rechazo)

N: Tamao de la poblacin

e: Error mximo permitido en la estimacin (error muestral)

Cuando se estiman medias:

Cuando se estiman proporciones:

Tamao de la muestra para

poblaciones infinitas

2

E

ZSn

2

2

..

E

pqZn cn

Ejemplo

Supongamos que un investigador cree que una muestra aleatoria simple mostrar que el 60% de la poblacin reconoce el nombre de un concesionario de automviles. El investigador desea estimar con una confianza del 95% (Z=1,96) y un margen de error E = 3,5% cual debe ser el tamao de la muestra.

Reemplazando frmula

2

2

..

E

pqZn cn

2

2

035,0

)4,0)(6,0()96,1(n

00125,0

)24,0()816,3(n

753n

Ejemplo

Se quiere efectuar una investigacin para saber la proporcin de fumadores que hay en el rea

metropolitana de Lima.

Universo: Totalidad de personas de ambos sexos, con

ms de 15 aos que residen en el rea metropolitana de

Lima.

Fumador: Todo aqul que fuma como mnimo 2 cigarros

al da.

E= 5%, Nivel de Confianza: 95.5%

Hallar el tamao de la muestra

Ejemplo

Ahora supongamos que de

investigaciones anteriores el investigador

sabe que la proporcin de fumadores en el

rea metropolitana de Lima es del 10%.

Se va a realizar un estudio para confirmar

la hiptesis de que Marlboro Light lo fuman

ms mujeres que hombres. Hallar la

muestra.

n= 400

No Fumador

q1 =25%

n1 = 100

Fumador

p1 =75%

n = 300

Negro

q2 =50%

n = 150

Rubio

p2 =50%

n = 150

Otras marcas

q3 =80%

n3 = 120

Marlboro

p3 =20%

n = 30

Mujeres

p4 =67%

n = 20

Hombres

q4 =33%

n = 10

Nivel de detalle

Error muestral y tamao de la

muestra

Tamao de la muestra Intervalo de confianza

50

100

200

400

1000

2000

4000

26-54% (+/- 14%)

30-50% (+/- 10%)

33-47% (+/- 7%)

35-45% (+/- 5%)

37-43% (+/- 3%)

38-42% (+/- 2%)

38-42% (+/- 2%)

5. Plan Operativo para elegir los elementos de la

muestra

1. Depende del mtodo de muestreo.

2. Ejemplo: si se usa el mtodo no probabilstico de

conveniencia, entonces para encuestar a personas que hayan

volado en el ltimo mes a Iquitos, bastar con acercarse al

aeropuerto.

3. Ejemplo: si se usa el mtodo probabilstico aleatorio simple,

entonces para encuestar a los alumnos de la Facultad de

Administracin de la UDEP, bastar con asignarles un nmero

a cada uno de los alumno de Administracin, ingresar esos

nmeros a una PC y seleccionar al azar una muestra.