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Este módulo tiene como finalidad concienciar de la importancia y dotar de herramientas a los participantes para la gestión del recurso/capital más fundamental de las empresas: "el mercado de consumo", considerando a este mercado como el conjunto de clientes y/o consumidores o usuarios de los productos o servicios que la empresa ofrece.

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Los investigadores utilizan ampliamente diferentes métodos de muestreo en los estudios de mercado, de modo que no necesitan investigar a toda la población para recoger percepciones procesables.

Hoy conoceremos las características de cada uno de estos métodos para que decidas cuál es el que necesitas llevar a cabo para que tu proyecto de investigación sea todo un éxito.

Definición de muestreo

El muestreo es una técnica de selección de miembros individuales o de un subconjunto de la población para hacer inferencias estadísticas a partir de ellos y estimar las características de toda la población.

También es un método conveniente en cuanto al tiempo y eficaz en función de los costos y, por lo tanto, constituye la base de cualquier diseño de investigación . Las técnicas de muestreo pueden utilizarse en un programa informático de encuestas de investigación para una derivación óptima.

Por ejemplo, si un fabricante de medicamentos desea investigar los efectos secundarios adversos de un medicamento en la población del país, es casi imposible llevar a cabo un estudio de investigación en el que participen todos. Para ello, el investigador elige tener una muestra de personas de cada grupo demográfico para luego investigar, dándole una retroalimentación indicativa sobre el comportamiento del medicamento.

Existen dos métodos de muestreo: El muestreo probabilístico y el no probabilístico:

Ejemplos de métodos de muestreo

Conozcamos diversos tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico que pueden aplicarse en cualquier estudio de investigación de mercado.

El muestreo de probabilidad es una técnica de muestreo en la que los investigadores eligen muestras de una población más grande utilizando un método basado en la teoría de la probabilidad. Este es uno de los métodos de muestreo que considera a todos los miembros de la población y forma muestras basadas en un proceso fijo.

Por ejemplo, en una población de 1000 miembros, cada miembro tendrá una probabilidad de 1/1000 de ser seleccionado para formar parte de una muestra. El muestreo probabilístico elimina el sesgo en la población y da a todos los miembros una oportunidad justa de ser incluidos en la muestra.

Te puede interesar: Ejemplo de encuestas por muestreo

Existen cuatro tipos de técnicas de muestreo probabilístico:

Por ejemplo, en una organización de 500 empleados, si el equipo de recursos humanos decide llevar a cabo actividades de creación de equipos, es muy probable que prefieran escoger fichas de un tazón. En este caso, cada uno de los 500 empleados tiene la misma oportunidad de ser seleccionado.

: También conocido como Muestreo por conglomerados muestreo por racimos, es un método en el que los investigadores dividen a toda la población en secciones o conglomerados que representan a una población. Los grupos se identifican e incluyen en una muestra basada en parámetros demográficos como la edad, el sexo, la ubicación, etc. Esto hace que sea muy sencillo para el creador de la encuesta obtener una inferencia efectiva a partir de la retroalimentación.

Por ejemplo, si el gobierno de los Estados Unidos desea evaluar el número de inmigrantes que viven en su territorio, puede dividirlos en grupos basados en estados como California, Texas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawai, etc. Esta forma de realizar una encuesta será más efectiva ya que los resultados se organizarán por estados y proporcionarán datos de inmigración objetivos.

Para ello es necesario seleccionar un punto de partida para la muestra y un tamaño de muestra que pueda repetirse a intervalos regulares. Este tipo de método de muestreo tiene un alcance predefinido y, por lo tanto, esta técnica de muestreo es la que menos tiempo consume.

Por ejemplo, un investigador tiene la intención de recoger una muestra sistemática de 500 personas en una población de 5000. Numera cada elemento de la población de 1 a 5.000 y elegirá a cada 10 individuos para que formen parte de la muestra (Población total/tamaño de la muestra = 5.000/500 = 10).

Por ejemplo, un investigador que desee analizar las características de las personas pertenecientes a diferentes divisiones de ingresos anuales creará estratos (grupos) según los ingresos anuales de la familia.

Por ejemplo, menos de 20.000 dólares, 21.000 a 30.000 dólares, 31.000 a 40.000 dólares, 41.000 a 50.000 dólares, etc.

Con esto, el investigador concluye las características de las personas que pertenecen a diferentes grupos de ingresos. Los comercializadores pueden analizar a qué grupos de ingresos dirigirse y a cuáles eliminar para obtener los resultados deseados.

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Usos del muestreo probabilístico

Existen múltiples usos del muestreo probabilístico:

Reducir el sesgo de la muestra: Mediante los métodos de muestreo probabilístico, el sesgo de la muestra derivada de una población es insignificante o inexistente.El muestreo probabilístico permite reunir datos de mayor calidad, ya que la muestra representa adecuadamente a la población.

Población diversa: Cuando la población es vasta y diversa, es esencial tener una representación adecuada para que los datos no se desvíen hacia un solo grupo demográfico.

Crear una muestra precisa: El muestreo probabilístico ayuda a los investigadores a planificar y crear una muestra precisa. Esto ayuda a obtener datos bien definidos.

Te compartimos nuestra calculadora de muestra

Tipos de muestreo no probabilístico con ejemplos
El método no probabilístico es uno de los métodos de muestreo que implica una recopilación de información basada en la capacidad de selección de muestras de un investigador o estadístico y no en un proceso de selección fijo.

En la mayoría de las situaciones, el resultado de una encuesta realizada con una muestra no probabilística da lugar a resultados sesgados, que pueden no representar la población objetivo deseada. Pero hay situaciones, como las etapas preliminares de la investigación o las limitaciones de costos para llevar a cabo la investigación, en las que el muestreo no probabilístico será mucho más útil que el otro tipo.
Estos cuatro tipos de muestreo no probabilístico explican mejor la finalidad de este método de muestreo:
Se suele denominar muestreo por conveniencia, debido a la facilidad con que el investigador lo realiza y se pone en contacto con los sujetos. Los investigadores casi no tienen autoridad para seleccionar los elementos de la muestra, y se hace puramente en base a la proximidad y no a la representatividad. Esta clase de métodos de muestreo no probabilístico se utiliza cuando hay limitaciones de tiempo y costo en la recogida de información. En situaciones en que hay limitaciones de recursos, como las etapas iniciales de la investigación, se utiliza un muestreo de conveniencia.

Por ejemplo, las empresas de nueva creación y las ONG suelen llevar a cabo un muestreo de conveniencia en un centro comercial para distribuir folletos de los próximos acontecimientos o de la promoción de una causa; lo hacen parándose a la entrada del centro comercial y repartiendo folletos al azar.

Por ejemplo, cuando los investigadores quieren entender el proceso de pensamiento de las personas interesadas en estudiar para su maestría. Los criterios de selección serán: "¿Está interesado en hacer su maestría en ...?" y los que responden con un "No" son excluidos de la muestra.

Por ejemplo, será extremadamente difícil encuestar a personas sin refugio o inmigrantes ilegales. En esos casos, utilizando la teoría de la bola de nieve, los investigadores pueden rastrear unas pocas categorías para entrevistar y obtener resultados.

Los investigadores también aplican este método de muestreo en situaciones en que el tema es muy delicado y no se discute abiertamente, por ejemplo, en las encuestas para reunir información sobre el VIH y el SIDA. No muchas víctimas responderán fácilmente a las preguntas. No obstante, los investigadores pueden ponerse en contacto con personas que tal vez conozcan o con voluntarios asociados a la causa para encontrar a las víctimas y reunir información.

Usos del muestreo no probabilístico

El muestreo no probabilístico se utiliza para lo siguiente:

Crear una hipótesis: Los investigadores utilizan métodos de muestreo no probabilístico para crear una hipótesis cuando se limita a no disponer de información previa. Este método ayuda a la devolución inmediata de los datos y construye una base para futuras investigaciones.

Investigación exploratoria: Los investigadores utilizan ampliamente esta técnica de muestreo cuando realizan investigaciones cualitativas, estudios piloto o investigaciones exploratorias

Limitaciones de presupuesto y tiempo: Se utiliza cuando hay limitaciones de presupuesto y tiempo, y se deben reunir algunos datos preliminares. Dado que el diseño de la encuesta no es rígido, es más fácil elegir a los encuestados al azar y hacer que tomen la encuesta o el cuestionario.

Conoce también que es un muestro de aceptación.

¿Cómo decidir qué método de muestreo utilizar?

Para cualquier investigación, es esencial elegir un método de muestreo con precisión para cumplir los objetivos de su estudio. La eficacia de su muestreo depende de varios factores. A continuación se presentan algunos pasos que los investigadores expertos siguen para decidir el mejor método de muestreo.

Anota los objetivos de la investigación. Por lo general, debe ser una combinación de costo, precisión o exactitud.

Identifica las técnicas de muestreo efectivas que potencialmente podrían lograr los objetivos de la investigación.

Pon a prueba cada uno de estos métodos y examina si ayudan a alcanzar el objetivo.

Selecciona el método que mejor funcione para la investigación.

Ahora que ya conoces los métodos de muestreo y sus subtipos, te invitamos a conocer nuestro software para encuestas , la herramienta ideal para que puedas recolectar la información de tu muestra.

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INTEGRANTES:

* Acho Chura, Cristian Walter.

* Galindo Vásquez, Richard Alejandro.

* Huertas Campos, Sergio Aldair.

* Reyes Vásquez, Helga Nicolle.

* Sifuentes Espilco, Valeria Nicole.