EL MUESTREO

Consideraciones generales.

Denominamos población o universo al grupo total de personas de quienes se necesita obtener información. Debemos fijar sus elementos, así como su ámbito temporal y geográfico. Por ejemplo, las personas de la localidad de Valdepeñas mayores de 18 años en el año 2006.

En un estudio de mercado o investigación comercial, por razones de tiempo y dinero, es muy complicado obtener datos de toda la población o mercado meta al que nos dirigimos. Por ello el estudio se centra normalmente en una parte representativa de dicha población (muestra), que deberá reunir las mismas características y en igual o similar proporción que el universo que se quiere estudiar.

Los resultados que se obtengan realizando la encuesta, se extrapolarán posteriormente a todo el mercado meta.

El proceso por el que se elige la muestra se denomina muestreo, siendo muy importante realizar una selección correcta de la misma para conseguir datos fiables.

No obstante, existen estudios que requieren analizar todos los elementos de la población. A estos estudios censales se les denomina “no muestrales”, pues no utilizan muestra alguna.

Centrándonos en los estudios muestrales, éstos pueden ser:

A.     Probabilísticos: todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra. Los resultados que se obtienen del análisis son extrapolables al conjunto de la población.

B.     No probabilísticos: no cumplen esta condición y, por lo tanto, los resultados que se obtienen de la muestra no se pueden generalizar. Se usan, por lo tanto, en aquellas ocasiones en que no se requiere una gran precisión.

Los muestreos no probabilísticos.

En la investigación de mercados es común la obtención de muestras por métodos no probabilísticos (no aleatorios), ya que resulta difícil en estos estudios seleccionar muestras al azar, pudiendo además no estar disponibles los elementos seleccionados o negarse a realizar las encuestas. Por esta razón, estas muestras no aleatorias, se denominan también “muestras disponibles”.

Los muestreos no probabilísticos pueden ser:

A.     Por conveniencia: la muestra se selecciona por conveniencia del investigador. Un claro ejemplo de este tipo de muestreo, se daría si, estudiando la población comprendida entre 18 y 30 años,  decidieseis pasar la encuesta a los compañeros de 2º de Administración y Finanzas.

B.     De juicio: la muestra se selecciona a partir de criterios de elección basados en juicios personales. Por ejemplo, un investigador estima que un determinado centro comercial atrae a un número razonable de consumidores del mercado meta para el producto que se va a probar y, por lo tanto, decide efectuar el estudio de prueba de sabor allí.

C.     Por cuotas: la muestra se elige de manera que las características demográficas de interés (sexo, edad, etc.) están representadas en la muestra en las mismas proporciones que en la población. En cualquier caso, los entrevistados en la muestra de cuota no se eligen al azar. Un ejemplo de este tipo de muestreo, se daría si se conformase una muestra con el 60% mujeres y el 40% hombres (coincidiendo estos porcentajes con los que se dan en el mercado meta o población).

D.    De bola de nieve: en este muestreo, cada entrevistado me lleva a otro. Se utiliza sobre todo, cuando la población que se quiere estudiar es “muy peculiar”. Por ejemplo, si nuestro mercado meta son las personas aficionadas al aeromodelismo, y queremos formar una muestra representativa de esta población, nos resultaría realmente complicado confeccionar esta muestra. En estos casos, se puede utilizar el muestreo de bola de nieve, en el que cada entrevistado me conducirá a un nuevo entrevistado (pues los aficionados al aeromodelismo suelen conocerse entre sí).

Los muestreos probabilísticos.

Los muestreos probabilísticos constituyen un método científico, existiendo fórmulas para medir el grado de error que puede cometerse y la seguridad de obtener buenas estimaciones.

Entre los métodos de muestreo probabilístico se pueden destacar:

A.     Muestreo aleatorio simple: los elementos se extraen por azar, a través de bolas, papeletas, etc. Puede ser muy laborioso, por lo que sólo se emplea en poblaciones pequeñas. En cualquier caso, la probabilidad de elección de cada elemento resulta de dividir el tamaño de la muestra entre el tamaño de la población.

B.     Muestreo aleatorio sistemático: es adecuado para poblaciones numerosas en donde sus elementos figuran en listas. Los elementos de la muestra se eligen mediante intervalos determinados (por ejemplo, uno cada cien). El intervalo de salto es el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra.

C.     Muestreo aleatorio estratificado: se divide a la población de interés en grupos o estratos (por ejemplo, el masculino y el femenino), eligiendo una muestra aleatoria simple en cada uno de ellos. El factor de clasificación debe guardar una relación con el comportamiento de interés (siguiendo el ejemplo anterior, se decide estratificar por géneros porque se considera que el comportamiento ante un determinado producto varía considerablemente según se trate de hombres o de mujeres). La media global será una media ponderada de las medias muestrales de cada estrato, en donde las ponderaciones se derivan del porcentaje que representa cada estrato en relación con la población de interés.

D.    Muestreo aleatorio por áreas o conglomerados: se divide a la población en grupos (normalmente unidades geográficas), eligiendo una muestra de los grupos, para después recopilar datos de todos los elementos de cada grupo (una etapa) o de una muestra de dichos elementos (dos etapas). Ejemplo: se quiere realizar un estudio de mercado en una gran ciudad. Para reducir los costes de la recolección de datos, se divide la ciudad en cuadrantes (grupos), por ejemplo 25, y se elige una muestra de los cuadrantes (cuadrante 1, cuadrante 5, cuadrante 8, cuadrante 16, cuadrante 22). Una vez seleccionados al azar estos cinco cuadrantes, tenemos dos opciones. La primera consiste en ir puerta a puerta, recogiendo datos de todas las familias que viven en cada uno de los cuadrantes elegidos (una etapa). La segunda opción consistiría en elegir al azar una muestra de familias por cada cuadrante escogido (dos etapas).

En el muestreo aleatorio por áreas o conglomerados los elementos de cada grupo (en nuestro ejemplo, cuadrantes) deben ser tan heterogéneos como el total de la población. Sin embargo, en el ejemplo es muy probable que los residentes de cada cuadrante sean muy similares entre sí. ¿Cómo se soluciona el problema?: eligiendo una cantidad mayor de cuadrantes para el muestreo y seleccionando un número relativamente pequeño de elementos (familias) de cada cuadrante.

El tamaño de la muestra.

A mayor tamaño, mayor precisión, pero también mayor coste. Para determinar el tamaño muestral existen distintos métodos. En el caso del muestreo aleatorio simple, y de acuerdo con un criterio estadístico, el tamaño se determina mediante la aplicación de la fórmula:

Para N < 100.000 elementos.

O bien:       

Para N > 100.000 elementos.

Siendo:

·         N = tamaño de la población.

·         n = tamaño de la muestra.

·         P = porcentaje de la población (N) que tiene la característica objeto del estudio. Por ejemplo, personas que poseen automóvil.

·         Q = porcentaje de la población que no tiene dicha característica (100-P).

·         K = nivel de confianza (K=1 confianza 68,3%, K=2 confianza 95,5% y K=3 confianza 98,8%).

·         E = error muestral en %.

El nivel de confianza muestra las posibilidades de que, si se repite el estudio, se obtenga el mismo resultado. Por su parte, el error muestral es la máxima diferencia que se admite entre el valor estimado y el verdadero valor.

Si no se conocen los valores de P y Q, se optará por asignarles el valor 50 (50%) a cada uno de ellos. Este es el supuesto más desfavorable, pues requiere una muestra mayor que los demás casos.