1. CAPÍTULO III
TÉCNICAS
DE MUESTREO
MUESTREO NO MUESTREO
PROBABILÍSTICO PROBABILÍSTICO
MUESTREO POR MUESTREO
CONVENIENCIA ALEATORIO SIMPLE
MUESTREO POR MUESTREO
JUICIO SISTEMÁTICO
MUESTREO POR MUESTREO
CUOTA ESTRATIFICADO
MUESTREO DE PROPORCIONADO
BOLA DE NIEVE
DESPROPORCIONADO
MUESTREO
DE GRUPO
OTRAS TÉCNICAS
DE MUESTREO
3.1 Métodos de muestreo no probabilísticas
El muestreo no probabilístico depende del juicio personal del investigador. El
investigador debe decidir de manera arbitraria que elementos va a incluir en la
muestra. Las muestras pueden producir estimados de las características de la
población, pero no permiten una evaluación objetiva de la precisión de los
resultados de la muestra.
Las técnicas de muestreo de este tipo que se utilizan con frecuencia son:
¾ Muestreo por conveniencia
¾ Muestreo por juicio
¾ Muestreo por cuota
¾ Muestreo de bola de nieve
3.1.1 Muestreo por conveniencia.
Busca obtener una muestra de elementos convenientes. La selección de las
unidades de muestra se deja principalmente al entrevistador, se selecciona a los
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2. entrevistados porque se encuentran en el lugar adecuado en el momento
oportuno:
¾ Estudiantes, grupos religiosos y miembros de organizaciones sociales.
¾ Entrevistas de intercepción en centros comerciales sin seleccionar a los
entrevistados de acuerdo con sus cualidades.
¾ Tiendas departamentales que emplean listas de cuentas.
¾ Cuestionarios que se incluyen en una revista.
¾ Entrevistas callejeras.
Ventajas:
¾ Técnica de muestreo menos costosa y que requiere menos tiempo.
¾ Las unidades de muestra son: accesibles, fáciles de medir y
cooperativas.
¾ Se emplean en la investigación de exploración para generar ideas,
razonamientos o hipótesis.
¾ Se usan en sesiones de grupo, cuestionarios de prueba previa o
estudios piloto (es preciso interpretar los resultados con precaución).
¾ Se emplean en encuestas extensas.
Desventajas:
¾ Están presentes muchas fuentes potenciales de tendencias en la
selección, incluyendo auto selección de los entrevistados.
¾ No son representativas de ninguna población definida.
¾ No tiene ningún sentido teórico generalizar a ninguna población.
¾ No son adecuadas para los proyectos de investigación de mercados
que comprenden inferencias sobre la población.
¾ No se recomiendan para la investigación descriptiva ni causal.
3.1.2 Muestreo por juicio.
Forma de muestreo en la cual los elementos de la población se seleccionan de
manera intencional con base en el juicio del investigador. La selección de las
unidades de muestra se deja principalmente al entrevistador, porque cree que son
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3. representativos de la población o de alguna manera los apropiados, algunos
ejemplos son:
¾ Mercados de prueba seleccionados para determinar el potencial de un
nuevo producto
¾ Jefe de adquisiciones o compra, seleccionados en una investigación de
mercados industriales porque se consideran representativos de la
compañía.
¾ Límites de liderazgo seleccionados en la investigación del
comportamiento.
¾ Testigos expertos que participan en las cortes.
¾ Tiendas departamentales seleccionadas para poner a prueba un nuevo
sistema de exhibición de mercancías.
Ventajas:
¾ Técnica de muestreo económica, conveniente y rápida.
¾ Las unidades de muestra son definidas de acuerdo al criterio del
investigador.
¾ Depende de la experiencia y creatividad del investigador.
¾ Se utilizan con frecuencia en lo proyectos de investigación de mercados
comerciales.
¾ Una extensión de esta técnica comprende cubrir cierta cuota.
¾ Puede ser útil si no se requieren inferencias amplias sobre la población.
Desventajas:
¾ Este tipo de muestreo es subjetivo y su valor depende por completo de
esta subjetividad.
¾ No son representativas de ninguna población definida.
¾ La población no está definida de forma explícita
¾ No permite generalizaciones directas a una población específica.
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4. 3.1.3 Muestreo por cuotas.
Técnica de muestreo que es un muestreo por juicio restringido de dos etapas:
¾ La primera etapa consiste en el desarrollo de categorías de control o
cuotas de los elementos de la población.
¾ En la segunda etapa, los elementos de la muestra se seleccionan con base
en la conveniencia o juicio.
A fin de desarrollar las cuotas, el investigador listas las características relevantes:
sexo, edad, raza, y determina la distribución de éstas en la población meta.
Asignadas las cuotas, existe libertad de elegir los elementos que se incluirán en la
muestra, es recomendable incluir en una muestra, una cantidad menor o mayor
de los elementos con determinadas características, algunos ejemplos del uso de
esta técnica son: mercados de prueba para determinar el hábito de lectura de
revistas, magazines, libros.
Ventajas:
¾ El muestreo por cuotas trata de obtener muestras representativas a un
costo bajo.
¾ Mayor conveniencia para el entrevistador al seleccionar los elementos
para cada cuota.
¾ En ciertas condiciones obtiene resultados cercanos a aquellos del
muestreo de probabilidad convencional.
Desventajas:
¾ No existe certeza de que la muestra sea representativa
¾ Si se pasa por alto una característica relevante para el problema, la
muestra no será representativa
¾ Con frecuencia, se omiten características de control, porque hay
dificultades prácticas, asociadas con la inclusión de muchas áreas.
¾ Muchas fuentes de tendencia en la selección están presentes en forma
potencial.
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5. ¾ Es probable que los entrevistadores vayan a áreas seleccionadas en las
que es más probable encontrar participantes calificados.
¾ No permite la evaluación del error de muestreo
3.1.4 Muestreo de bola de nieve.
Técnica de muestreo que selecciona al azar un grupo inicial de entrevistados,
posteriormente se pide a los participantes que identifiquen a otros que pertenecen
a la población meta de interés. Los entrevistados subsecuentes se eligen con
base en las referencias o información que proporcionan los entrevistados iniciales,
este proceso se lleva a cabo de forma progresiva.
Algunos ejemplos del uso de esta técnica son:
¾ Usuarios de servicios gubernamentales.
¾ Usuarios de beneficios sociales.
¾ Grupos de censos especiales.
¾ Miembros de una población minoritaria diseminada.
¾ Investigación de compradores y vendedores industriales para identificar
parejas de compradores y vendedores.
Ventajas:
¾ Incrementa en forma sustancial, la probabilidad de encontrar la
característica deseada de la población.
¾ Da como resultado una varianza de la muestra relativamente baja.
¾ Costos reducidos.
Desventajas:
¾ Aún cuando la probabilidad se utilice para la selección de los
entrevistados iniciales, la muestra final es de no probabilidad.
¾ Las referencias tendrán características parecidas a la de las personas
que los recomiendan.
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6. 3.2 Métodos de muestreo probabilísticas
Procedimiento de muestreo en el cual cada elemento de la población, tiene una
oportunidad probabilística fija de ser seleccionado para la muestra. Es posible
especificar previamente todas las muestras potenciales de un tamaño
determinado que pueden tomarse de una población, así como la probabilidad de
seleccionar cada muestra.
No es necesario que todas las muestras potenciales tengan la misma probabilidad
de selección, pero es posible especificar la probabilidad de seleccionar cualquier
muestra en particular de un tamaño determinado.
Los elementos de la muestra se seleccionan por casualidad y es posible
determinar la precisión de los estimados de la muestra acerca de las
características de interés. Puede calcularse los intervalos de confianza, que
contienen el valor real de la población con un nivel determinado de certeza.
Esto permite hacer inferencias o proyecciones acerca de la población meta de la
que se tomó la muestra. Esto requiere una definición precisa de la población
meta, y también una especificación general del marco de la muestra.
La precisión de la muestra, se refiere al nivel de incertidumbre respecto de la
característica medida. La precisión tiene una relación inversa con los errores de
muestreo pero positiva con el costo. Cuanto mayor sea la precisión, más alto es el
costo.
3.2.1 Muestreo aleatorio simple.
Técnica en la que cada elemento de la población tiene probabilidad de selección
idéntica y conocida, la muestra se toma mediante un procedimiento aleatorio a
partir del marco de la muestra. No se utiliza con mucha frecuencia en la
investigación de mercados.
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7. Proceso:
¾ El investigador debe compilar primero un marco de muestra.
¾ A cada elemento del marco, se le asigna un número de identificación único.
¾ Se generan números aleatorios, mediante una tabla o por computadora,
para determinar que elementos incluir en la muestra.
¾ Estos números deben estar incluidos en el marco de muestra, en caso
contrario se ignoran.
¾ Se prosigue con el proceso, hasta tener todos los elementos de la muestra.
Ventajas:
¾ Técnica de fácil comprensión
¾ Los resultados pueden proyectarse a la población meta.
Desventajas:
¾ Con frecuencia es difícil construir un marco que permita seleccionar una
muestra aleatoria simple.
¾ A veces producen como resultado muestras muy extensas, o
diseminadas en amplias áreas geográficas, incrementando tiempo y
costo de la recopilación de datos.
¾ Resultados con menor precisión, con error estándar más grandes, que
las otras técnicas de muestreo probabilístico.
¾ La muestra puede ser representativa o no.
¾ A pesar de que las muestras que se toman representarán a la población
en forma adecuada, es probable que una muestra determinada no
represente a la población meta.
¾ Esto es más probable si el tamaño de la muestra es reducido.
3.2.2 Muestreo sistemático.
Técnica en la que la muestra, se elige mediante la selección de un punto de inicio
aleatorio y después la elección de cada i-ésimo elemento en sucesión a partir del
marco de muestra. Los elementos deben estar ordenados mediante una
característica de interés que se investigue.
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8. Se usa con frecuencia en las entrevistas a consumidores por teléfono, por correo
y de intercepción de centros comerciales.
Proceso:
¾ El investigador debe compilar primero un marco de muestra.
¾ Se elige un punto de inicio aleatorio.
¾ El intervalo de muestra, i, se determina dividiendo el tamaño de la
población N, entre el tamaño de la muestra n, y redondeado al entero más
próximo.
¾ Se prosigue con el proceso, hasta tener todos los elementos de la muestra.
Ventajas:
¾ Es menos costoso y más fácil que el método aleatorio simple.
¾ La selección aleatoria se realiza sólo una vez.
¾ Los números aleatorios no tienen que coincidir con los elementos
individuales.
¾ En poblaciones grandes ahorra tiempo en forma considerable,
reduciendo los costos del muestreo.
¾ Se obtiene una muestra más representativa y confiable.
¾ El error de muestreo es más bajo que el muestreo aleatorio simple.
¾ Puede utilizarse incluso sin conocer la composición del marco de la
muestra.
Desventajas:
¾ Si los elementos no están ordenados con una característica de interés,
los resultados serán similares al muestreo aleatorio simple.
¾ Una muestra sencilla puede ser no representativa.
¾ Si el orden de los elementos produce un patrón cíclico, se puede reducir
lo representativo de la muestra.
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9. 3.2.3 Muestreo estratificado.
Técnica que utiliza un proceso de dos pasos para dividir la población en
subpoblaciones o estratos. Los elementos se seleccionan de cada estrato
mediante un procedimiento aleatorio.
Las variables que se utilizan para dividir la población en estratos se conocen
como variables de estratificación. Los criterios para selección de estas variables
consisten en heterogeneidad, homogeneidad, capacidad de relación y costo. Las
variables que se utilizan incluyen características: demográficas, tipo del cliente,
tamaño de la empresa o tipo de industria.
3.2.3.1 Muestreos proporcionados.
El tamaño de la muestra que se toma de cada estrato, es proporcional al tamaño
relativo de ese estrato en la población.
3.2.3.2 Muestreo desproporcionado.
El tamaño de la muestra de cada estrato, es proporcional al tamaño relativo de
ese estrato y a la desviación estándar de la distribución de la característica de
interés, entre todos los elementos de ese estrato.
Proceso:
¾ El investigador debe compilar primero un marco de muestra.
¾ Se divide el marco de muestra en estratos, recíprocamente selectos y
colectivamente exhaustivos.
¾ Los elementos se seleccionan de cada estrato por medio de un
procedimiento aleatorio, que puede ser el método simple, el sistemático u
otros tipos de muestreo.
¾ Se prosigue con el proceso, hasta tener todos los elementos de la muestra.
Ventajas:
¾ Incrementa la precisión sin aumentar los costos.
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10. ¾ Los elementos en un estrato deben ser tan homogéneos como sea
posible.
¾ Las variables de estratificación deben estar estrechamente relacionadas
con las características de interés.
¾ Es posible utilizar más de una variable de estratificación, aunque rara
vez se usan más de dos.
Desventajas:
¾ El número de estratos que van a utilizarse es cuestión de juicio.
¾ Con más de seis estratos, cualquier beneficio en la precisión se verá
superado por el incremento en el costo.
3.3 Estimadores
Al aplicar los resultados de una muestra para estimar la media de la población, se
generan dos tipos de estimaciones:
a) Estimaciones puntuales, la media de la muestra es la mejor estimación de la
media de la población. La distancia entre la media de la muestra y la media
verdadera de la población se llama error de muestreo.
b) Estimación de intervalo, se realiza con respecto a un intervalo o rango de
valores de alguna variable (como la media de la población), que el investigador
trata de estimar. Es habitual establecer la probabilidad de que el intervalo
incluya el valor verdadero de la media de la población. Esta probabilidad se
llama coeficiente de confianza, y el intervalo se llama intervalo de confianza.
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