Comercialización, presentación de temas claves y estrategias de implementación.

1. Unidad 1
Comercialización

2. Objetivo
El alumno relaciona el concepto de
comercialización y tendencia del mercado de
productos agropecuarios, asumiendo una actitud
crítica y socialmente responsable ante la realidad
que nos rodea.

3. Actividad
grupal 1
(sesión 4)
Elaboración del instrumento (borrador 2)
1. Presentar el instrumento, realizar una revisión
general y agendar la fecha tentativa de la prueba
piloto (entre el 10 y 16 de septiembre).
2. Realizar una base de datos en Excel para registrar
posteriormente las respuestas de los ítems del
instrumento.
3. Colocar información aleatoria para probar el
funcionamiento de la base de datos (probar que las
gráficas estén bien).
4. Tiempo programado 50 min.
5. Al terminar se sube a classroom de forma
individual (ya que será material de estudio para el
primer parcial) con el número de equipo asignado.

4. ¿Cuántasobservaciones/
encuestas/entrevistas/invitados
agruposfocalesdebotener?

5. Población vs
Muestra
Población se refiere al universo,
conjunto o totalidad de elementos sobre
los que se investiga o hacen estudios.
Muestra es una parte o subconjunto de
elementos que se seleccionan
previamente de una población para
realizar un estudio.

6. Cuanto más grande sea la población
consultada, más fiables serán los datos
del análisis.

7. Tipos de
muestras
La muestra probabilística o aleatoria
La muestra no probabilística, dirigida o de juicio

8. La muestra
probabilística
o aleatoria
Las muestras probabilísticas son aquellas en
las que todos los elementos de la población
tienen las mismas posibilidades de ser
escogidos.

9. Variables de
las que
depende el
tamaño de la
muestra

10. El margen de
error
También se le conoce como intervalo de confianza.
Este porcentaje te define en qué medida puedes esperar que los
resultados de tu encuesta reflejen las opiniones del universo
investigado.Cuanto menor sea el margen de error, más confianza
puedes tener en los resultados que obtienes. Cuanto mayor sea el
margen de error, más se desviarán de las opiniones de la población
total.
Este porcentaje puede variar tanto a nivel positivo, como a nivel
negativo, por lo que se expresa en términos de mas/menos (±). El
máximo aceptado en la industria generalmente es del ±5% (0.05
en su valor numérico).

11. El nivel de
confianza
Se considera como la probabilidad de que tu muestra refleje de
forma precisa la descripción de tu universo. Esta es la variable que
nos permite darle representatividad a nuestra muestra junto con
nuestro margen de error. El estándar mínimo aceptado por la
industria de investigación de mercados es del 95%(1.96 en valor
numérico)

14. Excel Formato para determinar muestras en Excel

15. Ejercicio 1. De
acuerdo con
tus fuentes
secundarias
determina el
tamaño de tu
muestra.

16. Ejercicio 2.
Considera que tu
población es
infinitay realiza
una propuesta
sobre el tamaño
de la muestra y
el nivel de
confianza
(justifica tu
respuesta).

17. Ejercicio 2.
Considera que tu
población es
finita y realiza
una propuesta
sobre el tamaño
de la muestra y
el nivel de
confianza
(justifica tu
respuesta).

18. Receso

19. La muestra
no
probabilística
Las muestras no probabilísticas son aquellas en las
que la elección de los elementos de la muestra no
depende de la probabilidad; sino de quien realiza la
muestra o de los criterios de la investigación. Esta
técnica es adecuada cuando la persona encargada
de realizar el estudio conoce las características de la
población y sabe cuál o cuáles son los perfiles que le
interesan para su muestra, en función de los
objetivos de la investigación.

20. La muestra
no
probabilística
Las muestras no probabilísticas son aquellas en las
que la elección de los elementos de la muestra no
depende de la probabilidad; sino de quien realiza la
muestra o de los criterios de la investigación. Esta
técnica es adecuada cuando la persona encargada
de realizar el estudio conoce las características de la
población y sabe cuál o cuáles son los perfiles que le
interesan para su muestra, en función de los
objetivos de la investigación.

21. Tipos
1. Muestreo por conveniencia
El muestreo por conveniencia es una técnica de muestreo no probabilística donde
las muestras de la población se seleccionan solo porque están convenientemente
disponibles para el investigador. Estas muestras se seleccionan solo porque son
fáciles de reclutar y porque el investigador no consideró seleccionar una muestra que
represente a toda la población.
Idealmente, en la investigación, es bueno analizar muestras que representen a la
población. Pero, en algunas investigaciones, la población es demasiado grande para
evaluar y considerar a toda la población.
Esta es una de las razones por las que los investigadores confían en el muestreo por
conveniencia, que es la técnica de muestreo no probabilística más común, debido a su
velocidad, costo-efectividad y facilidad de disponibilidad de la muestra.
Un ejemplo de muestreo por conveniencia sería utilizar a estudiantes voluntarios que
sean conocidos del investigador. El investigador puede enviar la encuesta a los
estudiantes y ellos en este caso actuarían como muestra.
2. Muestreo consecutivo
Esta técnica de muestreo no probabilística es muy similar al muestreo por
conveniencia (con una ligera variación). En el muestreo consecutivo el investigador
elige una sola persona o un grupo de muestra, realiza una investigación durante un
periodo de tiempo, analiza los resultados y luego pasa a otra asignatura o grupo de
sujetos si es necesario.
Esta técnica de muestreo le da al investigador la oportunidad de trabajar con muchos
temas y afinar su investigación mediante la recopilación de resultados que tienen
conocimientos vitales.

22. Tipos
3. Muestreo por cuotas
Hipotéticamente, supongamos que un investigador desea estudiar los
objetivos profesionales de los empleados de una organización. En esta organización
trabajan 500 empleados y estos son conocidos en conjunto como “población”.
Para comprender mejor una población, el investigador solo necesitará una muestra, no a
toda la población. Además, el investigador está interesado en estratos particulares dentro
de la población. Es aquí donde el muestreo por cuotas ayuda a dividir la población en
estratos o grupos.
Para estudiar los objetivos de más de 500 empleados, técnicamente la muestra
seleccionada debe tener un número proporcional de hombres y mujeres. Lo que significa
que deben haber 250 hombres y 250 mujeres. Como esto es improbable, los grupos o
estratos se seleccionan mediante el muestreo por cuotas
4.- Muestreo intencional o por juicio
En esta técnica de muestreo no probabilístico, las muestras se seleccionan
basándose únicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras
palabras, los investigadores eligen solo a aquellos que estos creen que son los
adecuados (con respecto a los atributos y la representación de una población) para
participar en un estudio de investigación.
Este no es un método científico de muestreo y la desventaja de esta técnica es que los
resultados pueden estar influenciados por nociones percibidas del investigador. Por lo
tanto, hay una gran cantidad de ambigüedad involucrada en esta técnica de
investigación. Por ejemplo, este tipo de método de muestreo se puede utilizar en
estudios piloto.

23. Tipos
5. Muestreo de bola de nieve
Este tipo de técnica de muestreo ayuda a los investigadores a encontrar muestras
cuando son difíciles de localizar. Los investigadores utilizan esta técnica cuando el
tamaño de la muestra es pequeño y no está disponible fácilmente.
Este sistema de muestreo bola de nieve funciona como el programa de referencia. Una
vez que los investigadores encuentran sujetos adecuados, se les pide a estos ayuda
para buscar a sujetos similares y así poder formar una muestra de buen tamaño.
Por ejemplo, este tipo de muestreo se puede utilizar para realizar investigaciones que
involucran una enfermedad particular en pacientes o tal vez una enfermedad rara
también. Los investigadores pueden buscar ayuda de las personas enfermas para que
estos refieran a otros que sufran de la misma dolencia y con esto formar una muestra
subjetiva para llevar a cabo el estudio.

24. Actividad
grupal 2
(sesión 4)
Tabla comparativa
1. Realizar en equipo una tabla comparativa sobre los
5 métodos de muestras no probabilísticas.
2. Nombrar un representante para comentarla en
zoom.
3. Elegir un método, si aplica para el mercado que
están analizando y justificarlo, en caso de que NO
aplique dar un ejemplo.
4. Tiempo programado 50 min.
5. Al terminar se sube a classroom de forma
individual (ya que será material de estudio para el
primer parcial) con el número de equipo asignado.

25. Sobre su
elección
Este tipo de muestreo se usa para indicar si existe un rasgo
o característica particular en una población.
Esta técnica de muestreo es ampliamente utilizada cuando
los investigadores realizan investigaciones cualitativas,
estudios piloto o investigación exploratoria.
El muestreo no probabilístico se usa cuando los
investigadores tienen un tiempo limitado para llevar a cabo
la investigación o tienen limitaciones presupuestarias.
El muestreo no probabilístico se realiza para observar si un
tema en particular necesita un análisis en profundidad.

26. Ventajas y
desventajas
Ventajas del muestreo no probabilístico
El muestreo no probabilístico es un método práctico para los
investigadores que implementan encuestas en el mundo real. Aunque
claro, cabe mencionar que los estadistas prefieren el muestreo
probabilístico porque arroja datos en forma de números. Pero la realidad
es que si se hace correctamente, el muestreo no probabilístico puede
arrojar resultados similares, si no es que de la misma calidad.
1.Obtener respuestas utilizando el muestreo no probabilístico es más
rápido y más rentable en comparación al muestreo probabilístico ya que
el investigador conoce la muestra. Comúnmente los participantes están
motivados para responder rápidamente en comparación con las
personas que se seleccionan al azar.
Desventajas del muestreo no probabilístico
En el muestreo no probabilístico, el investigador necesita pensar las
posibles razones de los sesgos. Es importante tener una muestra que
represente de cerca a la población.
Al elegir una muestra en un muestreo no probabilístico, los
investigadores deben tener cuidado con los reclutas que puedan
distorsionar los datos. Al final del día, la investigación se lleva a cabo
para obtener información valiosa y datos útiles.