La investigaci\u00f3n de mercados es una herramienta que nos permite obtener informaci\u00f3n para solucionar problemas, disminuyendo el riesgo en la toma de decisiones. <\/strong>Recuerda que la informaci\u00f3n es poder \ud83d\ude09<\/strong><\/p><\/blockquote>\n Es la definici\u00f3n de un subgrupo de elementos del total de la poblaci\u00f3n a investigar (tambi\u00e9n llamado universo) que ha sido seleccionado para participar en el estudio. En pocas palabras, es investigar s\u00f3lo a una parte del total de sujetos que nos interesan para obtener informaci\u00f3n relevante sobre ese grupo.<\/strong><\/p>\n Como sabes hay muchas metodolog\u00edas y t\u00e9cnicas de investigaci\u00f3n, sin embargo en este art\u00edculo hablaremos de una muy particular: la encuesta o cuestionario estructurado. Esta t\u00e9cnica es de las m\u00e1s populares ya que permite obtener mucha informaci\u00f3n en un formato \u00fanico encuestando a diferentes sujetos, contabilizarla y obtener resultados f\u00e1cilmente.<\/strong><\/p>\n Algo muy importante al obtener la muestra de tu estudio de mercado.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n De inicio hay que definir si quieres que los resultados que te arroje la investigaci\u00f3n se puedan proyectar a toda la poblaci\u00f3n o no. Es decir, \u00bfQuieres que la informaci\u00f3n que obtengas describa a toda la poblaci\u00f3n? <\/strong><\/p>\n Si la respuesta es no, entonces puedes hacer un muestreo no probabil\u00edstico<\/strong> m\u00e1s sencillo, menos costoso, relativamente m\u00e1s flexible y que tambi\u00e9n te brinde informaci\u00f3n confiable y real. Sin embargo no podr\u00e1s describir a toda la poblaci\u00f3n con la informaci\u00f3n que obtengas<\/strong>, s\u00f3lo a los sujetos que investigaste.<\/p>\n Si la respuesta es s\u00ed, entonces deber\u00e1s hacer un muestreo probabil\u00edstico<\/strong>, en donde se cuente con un sustento estad\u00edstico que permita darle representatividad a la muestra, y entonces podr\u00e1s generalizar los resultados de tu investigaci\u00f3n a todo el universo<\/strong>. Generalmente este tipo de muestreo requerir\u00e1 que inviertas m\u00e1s tiempo y m\u00e1s personal al iniciar tu investigaci\u00f3n.<\/p>\n Cada una de estas t\u00e9cnicas de muestreo tiene diferentes opciones de realizarse. En la siguiente figura podr\u00e1s ver m\u00e1s claras las opciones:<\/p>\n Si decidiste hacer un muestro no probabil\u00edstico, es porque no necesariamente necesitas tener un respaldo estad\u00edstico que permita proyectar tus resultados a todo el universo que investigas. Es decir, tendr\u00e1s informaci\u00f3n confiable y real pero no tendr\u00e1 representatividad<\/strong>.<\/p>\n 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 podr\u00e1s saber cu\u00e1l es este factor. S\u00f3lo obtendr\u00e1s informaci\u00f3n que define a las personas que investigaste y ser\u00e1 una gu\u00eda para la toma de decisiones.<\/strong><\/p>\n Si este tipo de muestreo cumple con tus necesidades de informaci\u00f3n, te recomendamos entonces realizar un muestreo por conveniencia<\/strong>, en donde t\u00fa como investigador defines la muestra de manera arbitraria, de manera que te convenga en tiempo, inversi\u00f3n econ\u00f3mica, el equipo que necesitas para encuestar, as\u00ed como el tiempo para analizar la informaci\u00f3n y tomar decisiones. Este tipo de estudios tambi\u00e9n se conocen como sondeos.<\/strong><\/p>\n Ya que no tienes ning\u00fan par\u00e1metro estad\u00edstico 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:<\/p>\n Problema a resolver.<\/strong> Una empresa que vende pa\u00f1ales quiere conocer las principales opciones en donde las madres compran estos productos en la ciudad de San Luis Potos\u00ed capital para desarrollar una estrategia comercial integrada.<\/p>\n \u00bfA cu\u00e1ntas personas tendr\u00edamos que entrevistar para obtener informaci\u00f3n de valor, si de acuerdo al estudio intercensal de INEGI en el a\u00f1o 2015, el n\u00famero de mujeres que son madres en San Luis Potos\u00ed capital es 90,345?<\/em><\/strong><\/p>\n Respuesta. Podr\u00edas definir tu muestra entre los 200 y 500 sujetos<\/strong>, de manera que la informaci\u00f3n que obtengas aporte un panorama real y confiable sobre el tema y puedas resolver tu problema en base a estos datos. No tendr\u00eda respaldo estad\u00edstico el estudio, sin embargo contar\u00edas con un enfoque imparcial sobre tu toma de decisiones<\/strong> y generar resultados con tu estrategia comercial en menor tiempo.<\/p>\n El muestreo que disminuye tu riesgo con n\u00fameros \ud83d\ude42<\/strong><\/p><\/blockquote>\n Por otro lado, si decidiste hacer un muestro probabil\u00edstico, es porque efectivamente necesitas tener un respaldo estad\u00edstico que permita proyectar tus resultados a todo el universo que investigas. Es decir, tendr\u00e1s informaci\u00f3n confiable y real con representatividad cuantitativa<\/strong>.<\/p>\n Con este muestreo, tu toma de decisiones estar\u00e1 respaldada por n\u00fameros fr\u00edos que realmente disminuyan tu riesgo de fracaso e incrementen tus posibilidades de \u00e9xito.<\/strong><\/p>\n El muestreo m\u00e1s popular de esta t\u00e9cnica probabil\u00edstica es el muestreo aleatorio simple<\/strong>, es decir, definir\u00e1s una muestra donde todos los sujetos que pertenecen al universo investigado tienen la misma posibilidad de participar<\/strong>.<\/p>\n Generalmente en las investigaciones que utilizan este tipo de muestreo la inversi\u00f3n de tiempo, inversi\u00f3n econ\u00f3mica y el equipo de campo que necesitas para encuestar son mayores. Por ende, si tendr\u00e1s mayor certeza en los datos obtenidos, pero tambi\u00e9n necesitar\u00e1s considerar estos factores de inversi\u00f3n.<\/strong><\/p>\n En este tipo de muestreo damos inicio por cuatro factores clave<\/strong>. Hay que determinar una hip\u00f3tesis<\/strong>, definir si nuestro universo es finito o infinito, determinar un nivel de confianza o confiabilidad y finalmente un margen de error.<\/strong><\/p>\n <\/p>\n Definiendo la hip\u00f3tesis<\/strong><\/p>\n Una hip\u00f3tesis es un enunciado que determina una situaci\u00f3n. <\/strong>Se divide en hip\u00f3tesis nula<\/strong>, la cual determina la situaci\u00f3n donde no hay ning\u00fan cambio o efecto<\/strong> y la hip\u00f3tesis alternativa<\/strong> donde si se espera alguna diferencia o efecto <\/strong>en la situaci\u00f3n planteada.<\/p>\n Veamos un ejemplo para determinar la hip\u00f3tesis en una investigaci\u00f3n.<\/p>\n Un estudio busca evaluar si la situaci\u00f3n de ofertas laborales en San Luis Potos\u00ed para personas de m\u00e1s de 50 a\u00f1os es amplia y constante. La hip\u00f3tesis se determinar\u00eda de la siguiente manera:<\/p>\n Hip\u00f3tesis nula. La oferta laboral en San Luis Potos\u00ed para hombres y mujeres de m\u00e1s de 50 a\u00f1os es amplia y constante.<\/p>\n Hip\u00f3tesis alternativa. La oferta laboral en San Luis Potos\u00ed para hombres y mujeres de m\u00e1s de 50 a\u00f1os es limitada e intermitente.<\/p>\n Al determinar una hip\u00f3tesis, el estudio define una inclinaci\u00f3n positiva y negativa sobre el tema, de manera que los datos recopilados sustenten a una o a otra.<\/strong><\/p>\n Una vez definiendo tu hip\u00f3tesis nula y alternativa hay que darle valor, por lo que deber\u00e1s de determinar si hay una inclinaci\u00f3n hacia alguna hip\u00f3tesis y ponderarlo en porcentaje<\/strong>. Por ejemplo, si hay una inclinaci\u00f3n sobre la hip\u00f3tesis nula del 80% sobre la hip\u00f3tesis alternativa, entonces determinaremos un 20% a la hip\u00f3tesis alternativa (en total deben de sumar un 100%, o 1 en su aplicaci\u00f3n num\u00e9rica). A esto se le conoce como variabilidad negativa de hip\u00f3tesis o variabilidad positiva de hip\u00f3tesis<\/strong>.<\/p>\n Algunas observaciones sobre como determinar la variabilidad negativa y positiva de hip\u00f3tesis:<\/p>\n \u00bfUniverso finito o infinito?<\/strong><\/p>\n Recordemos que nuestro universo es el total de la poblaci\u00f3n a investigar, y dependiendo de su tama\u00f1o podemos utilizar dos diferentes tipos de f\u00f3rmulas para obtener la muestra.<\/p>\n 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.<\/strong><\/p>\n \u00a0<\/strong><\/p>\n Veamos un ejemplo para definir si consideramos un muestreo para universo finito o infinito.<\/p>\n Se busca determinar la sensibilidad al incremento de precio en las tarifas de planes de telefon\u00eda m\u00f3vil en San Luis Potos\u00ed para j\u00f3venes adultos entre los 21 y 35 a\u00f1os de edad. Si de acuerdo al estudio intercensal de INEGI en el a\u00f1o 2015, en el estado de San Luis Potos\u00ed hay 348,278 hombres y mujeres entre los 21 y 35 a\u00f1os de edad usuarios de un plan de telefon\u00eda m\u00f3vil, \u00bfqu\u00e9 muestreo para el universo deber\u00edamos de implementar? \u00bfFinito o infinito?<\/em><\/p>\n Respuesta.<\/em><\/strong> Muestreo para universo infinito. \u00bfPor qu\u00e9? 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 a\u00f1o 2015 hubi\u00e9ramos definido el total de sujetos en 99,999, nuestro muestreo para el universo ser\u00eda finito.<\/em><\/p>\n El definir si el muestreo ser\u00e1 para universo finito o infinito nos permitir\u00e1 elegir entre dos f\u00f3rmulas para obtener la muestra.<\/p>\n El nivel de confianza <\/strong><\/p>\n Se considera como la probabilidad de que tu muestra refleje de forma precisa la descripci\u00f3n de tu universo. Esta es la variable que nos permite darle representatividad a nuestra muestra junto con nuestro margen de error. El est\u00e1ndar m\u00ednimo aceptado por la industria de investigaci\u00f3n de mercados es del 95%(1.96 en valor num\u00e9rico)<\/p>\n Este valor lo obtenemos de la siguiente tabla de valores ya establecidos a nivel probabil\u00edstico en estad\u00edstica:<\/p>\n <\/p>\n Antes que nada, \u00a1cuidado! Tambi\u00e9n se le conoce como intervalo de confianza.<\/p>\n Este porcentaje te define en qu\u00e9 medida puedes esperar que los resultados de tu encuesta reflejen las opiniones del universo investigado. Cuanto menor sea el margen de error, m\u00e1s confianza puedes tener en los resultados que obtienes. Cuanto mayor sea el margen de error, m\u00e1s se desviar\u00e1n de las opiniones de la poblaci\u00f3n total.<\/p>\n Este porcentaje puede variar tanto a nivel positivo, como a nivel negativo, por lo que se expresa en t\u00e9rminos de mas\/menos (\u00b1). El m\u00e1ximo aceptado en la industria generalmente es del \u00b15% (0.05 en su valor num\u00e9rico).<\/p>\n <\/p>\n \u00a1Listo! Vamos al muestreo \ud83d\ude42<\/strong><\/p><\/blockquote>\n Aqu\u00ed entraremos un poquito en n\u00fameros, pero no te asustes, son muy sencillos J<\/p>\n n= tama\u00f1o muestra\u00a0a obtener (encuestas a realizar)<\/p>\n z= nivel de confianza (revisar tabla de valores z)<\/p>\n p= variabilidad negativa de hip\u00f3tesis<\/p>\n q= variabilidad positiva de hip\u00f3tesis<\/p>\n N= tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n (universo)<\/p>\n e= margen de error (%)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n \u00a0<\/strong><\/p>\n Veamos un ejemplo de muestreo probabil\u00edstico aleatorio simple para universo infinito.<\/p>\n Problema a resolver.<\/strong> Una empresa que ofrece becas en todo M\u00e9xico para egresados de estudios universitarios desea ampliar sus servicios con asesor\u00eda de bienes ra\u00edces en el extranjero. Es decir, busca apoyar a los estudiantes con las becas pero venderles casas y departamentos en otros pa\u00edses. Para ello, quiere conocer la inclinaci\u00f3n de los mexicanos mayores de 29 a\u00f1os que viajar\u00e1n a estudiar o trabajar al extranjero, con la decisi\u00f3n de radicar definitivamente en el pa\u00eds de destino, entre otros factores de decisi\u00f3n.<\/p>\n \u00bfCu\u00e1l es el n\u00famero de encuestas a realizar si de acuerdo al estudio intercensal de INEGI en el a\u00f1o 2017 hay 58,300,000 habitantes mayores de 29 a\u00f1os en M\u00e9xico egresados de estudios universitarios?<\/strong><\/p>\n Importante a considerar.<\/p>\n Donde:<\/p>\n n = \u00bf?<\/p>\n N = 58,300,000<\/p>\n p: 50% (0.5)<\/p>\n q: 50% (0.5)<\/p>\n z = Valor cr\u00edtico correspondiente al nivel de confianza elegido. 99% de confiabilidad<\/p>\n E = Margen de error permitido \u00b1 4%<\/p>\n Respuesta. 1,037 encuestas.<\/strong><\/p>\nPara empezar, \u00bfqu\u00e9 es el muestreo?<\/h2>\n
![\"tecnicas](\"http:\/\/luminos.com.mx\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/tecnicas-de-muestreo.png\")
<\/a>El muestreo m\u00e1s sencillo, pero menos confiable \ud83d\ude41<\/strong><\/h2>\n<\/a>Veamos un ejemplo de muestreo no probabil\u00edstico por conveniencia.<\/strong><\/p>\n<\/strong><\/a><\/p>\n\n
<\/a>El margen de error<\/strong><\/p>\n\n\n
\n MUESTREO PARA UNIVERSO FINITO<\/strong><\/td>\n MUESTREO PARA UNIVERSO \u00a0INFINITO<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n \n n= z\u00b2Npq\/e\u00b2 (N-1)+z\u00b2pq<\/td>\n n= z\u00b2pq\/e\u00b2<\/td>\n<\/tr>\n \n Donde:<\/p>\n \n