Los estudios muestrales y las variables de investigación (continuación)
Población:
Definido como el mercado objetivo en su tamaño potencial, por ejemplo en un estudio de cosméticos de precio alto y dirigido a mujeres profesionales, la población se concentraría en aquellas damas mayores de 20 o 21 años, que pertenecen a un nivel socioeconómico alto y medio.
Marco Muestral:
Describe las características de la población, siguiendo el ejemplo anterior, se puede decir que estas damas residen en distritos en los que poseen como mínimo un vehículo, que están afiliadas a tarjetas de crédito y que sean solteras, además residen por lo general en las calles X o Y. El detalle de la población específica el grupo objetivo a analizar.
Tamaño de muestra:
Se refiere a extraer de la población un grupo pequeño, se considera que este grupo tiene características similares a la población objetivo, de modo que las conclusiones arribadas sobre el grupo, serán inferidas como conclusiones para toda la población objetivo.
Nivel de confianza:
Referido a la probabilidad de que la media estimada en la muestra, esté alrededor de la media poblacional, este nivel de confianza significa que la media estimada o muestral quede ubicada en el área bajo la curva de distribución normal, tal como se muestra en los gráficos anteriores. El nivel de confianza más usado es el 95%, el mismo que en valores estandarizado Z equivale a 1.96. Mayores niveles de confianza suponen diferentes valores de Z, por ejemplo:
Confianza: 97% Z = 2.23
Confianza: 99% Z = 2.57
Confianza: 90% Z = 1.64
Nivel de error:
Permite ajustar la muestra para un mayor tamaño (error pequeño) o un menor tamaño (error grande), por lo general se acepta un error de 5%, un rango aceptable es de 3% de error hasta un 7%, el uso de estos valores dependerá de cuan variable sea la población objetivo, si la población objetivo es muy heterogénea se aceptan errores pequeños, si es muy homogénea el error puede ser mayor.
Proporción de interés:
Este valor implica conocer de manera piloto las preferencias de los consumidores, si se quiere estimar el consumo de un bien y se hace un estudio piloto, se podrá determinar que % de la muestra esta interesada en consumir el bien, dicho porcentaje de interés es P, el porcentaje de no interesados es (1 - P). También puede determinarse que P es el grupo de interés que se busca para el producto, para optimizar la muestra se considera que P = 50% y (1 – P) = 50%, esto obtiene la mayor muestra posible.
Población:
Definido como el mercado objetivo en su tamaño potencial, por ejemplo en un estudio de cosméticos de precio alto y dirigido a mujeres profesionales, la población se concentraría en aquellas damas mayores de 20 o 21 años, que pertenecen a un nivel socioeconómico alto y medio.
Marco Muestral:
Describe las características de la población, siguiendo el ejemplo anterior, se puede decir que estas damas residen en distritos en los que poseen como mínimo un vehículo, que están afiliadas a tarjetas de crédito y que sean solteras, además residen por lo general en las calles X o Y. El detalle de la población específica el grupo objetivo a analizar.
Tamaño de muestra:
Se refiere a extraer de la población un grupo pequeño, se considera que este grupo tiene características similares a la población objetivo, de modo que las conclusiones arribadas sobre el grupo, serán inferidas como conclusiones para toda la población objetivo.
Nivel de confianza:
Referido a la probabilidad de que la media estimada en la muestra, esté alrededor de la media poblacional, este nivel de confianza significa que la media estimada o muestral quede ubicada en el área bajo la curva de distribución normal, tal como se muestra en los gráficos anteriores. El nivel de confianza más usado es el 95%, el mismo que en valores estandarizado Z equivale a 1.96. Mayores niveles de confianza suponen diferentes valores de Z, por ejemplo:
Confianza: 97% Z = 2.23
Confianza: 99% Z = 2.57
Confianza: 90% Z = 1.64
Nivel de error:
Permite ajustar la muestra para un mayor tamaño (error pequeño) o un menor tamaño (error grande), por lo general se acepta un error de 5%, un rango aceptable es de 3% de error hasta un 7%, el uso de estos valores dependerá de cuan variable sea la población objetivo, si la población objetivo es muy heterogénea se aceptan errores pequeños, si es muy homogénea el error puede ser mayor.
Proporción de interés:
Este valor implica conocer de manera piloto las preferencias de los consumidores, si se quiere estimar el consumo de un bien y se hace un estudio piloto, se podrá determinar que % de la muestra esta interesada en consumir el bien, dicho porcentaje de interés es P, el porcentaje de no interesados es (1 - P). También puede determinarse que P es el grupo de interés que se busca para el producto, para optimizar la muestra se considera que P = 50% y (1 – P) = 50%, esto obtiene la mayor muestra posible.
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