El secreto para calcular la muestra de un estudio de mercado

La investigación de mercados es una herramienta que nos permite obtener información para solucionar problemas, disminuyendo el riesgo en la toma de decisiones. Recuerda que la información es poder 😉

Para empezar, ¿qué es el muestreo?

Es la definición de un subgrupo de elementos del total de la población a investigar (también llamado universo) que ha sido seleccionado para participar en el estudio. En pocas palabras, es investigar sólo a una parte del total de sujetos que nos interesan para obtener información relevante sobre ese grupo.

Como sabes hay muchas metodologías y técnicas de investigación, sin embargo en este artículo hablaremos de una muy particular: la encuesta o cuestionario estructurado. Esta técnica es de las más populares ya que permite obtener mucha información en un formato único encuestando a diferentes sujetos, contabilizarla y obtener resultados fácilmente.

Algo muy importante al obtener la muestra de tu estudio de mercado.

De inicio hay que definir si quieres que los resultados que te arroje la investigación se puedan proyectar a toda la población o no. Es decir, ¿Quieres que la información que obtengas describa a toda la población?

Si la respuesta es no, entonces puedes hacer un muestreo no probabilístico más sencillo, menos costoso, relativamente más flexible y que también te brinde información confiable y real. Sin embargo no podrás describir a toda la población con la información que obtengas, sólo a los sujetos que investigaste.

Si la respuesta es sí, entonces deberás hacer un muestreo probabilístico, en donde se cuente con un sustento estadístico que permita darle representatividad a la muestra, y entonces podrás generalizar los resultados de tu investigación a todo el universo. Generalmente este tipo de muestreo requerirá que inviertas más tiempo y más personal al iniciar tu investigación.

Cada una de estas técnicas de muestreo tiene diferentes opciones de realizarse. En la siguiente figura podrás ver más claras las opciones:

El muestreo más sencillo, pero menos confiable 🙁

Si decidiste hacer un muestro no probabilístico, es porque no necesariamente necesitas tener un respaldo estadístico que permita proyectar tus resultados a todo el universo que investigas. Es decir, tendrás información confiable y real pero no tendrá representatividad.

Esta representatividad lo que genera es el que el factor de riesgo en tu toma de decisiones sea medible, sin embargo con este tipo de muestreo no podrás saber cuál es este factor. Sólo obtendrás información que define a las personas que investigaste y será una guía para la toma de decisiones.

Si este tipo de muestreo cumple con tus necesidades de información, te recomendamos entonces realizar un muestreo por conveniencia, en donde tú como investigador defines la muestra de manera arbitraria, de manera que te convenga en tiempo, inversión económica, el equipo que necesitas para encuestar, así como el tiempo para analizar la información y tomar decisiones. Este tipo de estudios también se conocen como sondeos.

Ya que no tienes ningún parámetro estadístico para determinar tu muestra, puedes tomar como referencia los siguientes valores recomendados que de acuerdo a la AMA (American marketing Association), son los promedios en los estudios:

Veamos un ejemplo de muestreo no probabilístico por conveniencia.

Problema a resolver. Una empresa que vende pañales quiere conocer las principales opciones en donde las madres compran estos productos en la ciudad de San Luis Potosí capital para desarrollar una estrategia comercial integrada.

¿A cuántas personas tendríamos que entrevistar para obtener información de valor, si de acuerdo al estudio intercensal de INEGI en el año 2015, el número de mujeres que son madres en San Luis Potosí capital es 90,345?

Respuesta. Podrías definir tu muestra entre los 200 y 500 sujetos, de manera que la información que obtengas aporte un panorama real y confiable sobre el tema y puedas resolver tu problema en base a estos datos. No tendría respaldo estadístico el estudio, sin embargo contarías con un enfoque imparcial sobre tu toma de decisiones y generar resultados con tu estrategia comercial en menor tiempo.

El muestreo que disminuye tu riesgo con números 🙂

Por otro lado, si decidiste hacer un muestro probabilístico, es porque efectivamente necesitas tener un respaldo estadístico que permita proyectar tus resultados a todo el universo que investigas. Es decir, tendrás información confiable y real con representatividad cuantitativa.

Con este muestreo, tu toma de decisiones estará respaldada por números fríos que realmente disminuyan tu riesgo de fracaso e incrementen tus posibilidades de éxito.

El muestreo más popular de esta técnica probabilística es el muestreo aleatorio simple, es decir, definirás una muestra donde todos los sujetos que pertenecen al universo investigado tienen la misma posibilidad de participar.

Generalmente en las investigaciones que utilizan este tipo de muestreo la inversión de tiempo, inversión económica y el equipo de campo que necesitas para encuestar son mayores. Por ende, si tendrás mayor certeza en los datos obtenidos, pero también necesitarás considerar estos factores de inversión.

En este tipo de muestreo damos inicio por cuatro factores clave. Hay que determinar una hipótesis, definir si nuestro universo es finito o infinito, determinar un nivel de confianza o confiabilidad y finalmente un margen de error.

Definiendo la hipótesis

Una hipótesis es un enunciado que determina una situación. Se divide en hipótesis nula, la cual determina la situación donde no hay ningún cambio o efecto y la hipótesis alternativa donde si se espera alguna diferencia o efecto en la situación planteada.

Veamos un ejemplo para determinar la hipótesis en una investigación.

Un estudio busca evaluar si la situación de ofertas laborales en San Luis Potosí para personas de más de 50 años es amplia y constante. La hipótesis se determinaría de la siguiente manera:

Hipótesis nula. La oferta laboral en San Luis Potosí para hombres y mujeres de más de 50 años es amplia y constante.

Hipótesis alternativa. La oferta laboral en San Luis Potosí para hombres y mujeres de más de 50 años es limitada e intermitente.

Al determinar una hipótesis, el estudio define una inclinación positiva y negativa sobre el tema, de manera que los datos recopilados sustenten a una o a otra.

Una vez definiendo tu hipótesis nula y alternativa hay que darle valor, por lo que deberás de determinar si hay una inclinación hacia alguna hipótesis y ponderarlo en porcentaje. Por ejemplo, si hay una inclinación sobre la hipótesis nula del 80% sobre la hipótesis alternativa, entonces determinaremos un 20% a la hipótesis alternativa (en total deben de sumar un 100%, o 1 en su aplicación numérica). A esto se le conoce como variabilidad negativa de hipótesis o variabilidad positiva de hipótesis.

Algunas observaciones sobre como determinar la variabilidad negativa y positiva de hipótesis:

• Para sustentar estas inclinaciones positivas o negativas se recomienda desarrollar una investigación exploratoria previamente al estudio probabilístico, de manera que estudios realizados con anterioridad u otras fuentes de información ayuden a ponderar estos porcentajes.
• En caso de que no se tenga conocimiento previo sobre el tema, o bien si quieres manejar un enfoque equitativo e imparcial sobre las hipótesis, los valores de variabilidad negativa y positiva de hipótesis deberán de ser del 50% (0.5 en su valor numérico).

¿Universo finito o infinito?

Recordemos que nuestro universo es el total de la población a investigar, y dependiendo de su tamaño podemos utilizar dos diferentes tipos de fórmulas para obtener la muestra.

Lo realizaremos con un muestreo para universo finito cuando el universo es conocido y es menor a 100,000 sujetos. Si nuestro total de sujetos a investigar es mayor a 100,000 o es desconocido, entonces consideramos nuestro muestreo para universo infinito.

Veamos un ejemplo para definir si consideramos un muestreo para universo finito o infinito.

Se busca determinar la sensibilidad al incremento de precio en las tarifas de planes de telefonía móvil en San Luis Potosí para jóvenes adultos entre los 21 y 35 años de edad. Si de acuerdo al estudio intercensal de INEGI en el año 2015, en el estado de San Luis Potosí hay 348,278 hombres y mujeres entre los 21 y 35 años de edad usuarios de un plan de telefonía móvil, ¿qué muestreo para el universo deberíamos de implementar? ¿Finito o infinito?

Respuesta. Muestreo para universo infinito. ¿Por qué? Porque el total de sujetos que pertenecen al universo a investigar es mayor a 100,000. Si al consultar el estudio intercensal de INEGI en el año 2015 hubiéramos definido el total de sujetos en 99,999, nuestro muestreo para el universo sería finito.

El definir si el muestreo será para universo finito o infinito nos permitirá elegir entre dos fórmulas para obtener la muestra.

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)

Este valor lo obtenemos de la siguiente tabla de valores ya establecidos a nivel probabilístico en estadística:

El margen de error

Antes que nada, ¡cuidado! 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).

¡Listo! Vamos al muestreo 🙂

Aquí entraremos un poquito en números, pero no te asustes, son muy sencillos J

Veamos un ejemplo de muestreo probabilístico aleatorio simple para universo infinito.

Problema a resolver. Una empresa que ofrece becas en todo México para egresados de estudios universitarios desea ampliar sus servicios con asesoría de bienes raíces en el extranjero. Es decir, busca apoyar a los estudiantes con las becas pero venderles casas y departamentos en otros países. Para ello, quiere conocer la inclinación de los mexicanos mayores de 29 años que viajarán a estudiar o trabajar al extranjero, con la decisión de radicar definitivamente en el país de destino, entre otros factores de decisión.

¿Cuál es el número de encuestas a realizar si de acuerdo al estudio intercensal de INEGI en el año 2017 hay 58,300,000 habitantes mayores de 29 años en México egresados de estudios universitarios?

Importante a considerar.

• No hay una inclinación positiva o negativa sobre hipótesis
• Se pide un 99% de margen de confiabilidad (nivel de confianza)
• Se permite un margen de error de ± 4%

Donde:

n = ¿?

N = 58,300,000

p: 50% (0.5)

q: 50% (0.5)

z = Valor crítico correspondiente al nivel de confianza elegido. 99% de confiabilidad

E = Margen de error permitido ± 4%

Respuesta. 1,037 encuestas.

¿Qué opinas? ¿Estás listo para conocer la muestra de tu estudio de mercado?

Te dejamos este diagrama para el diseño de una investigación completa para que lo contemples antes de dar inicio a tu proyecto.

Si tienes dudas acércate a nuestro departamento de Inteligencia de mercados y con gusto desarrollamos una metodología de investigación para tu negocio.

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