Diseño de encuestas de muestreo
Esta sección presenta un breve repaso de las decisiones que debe hacer el pronosticador en la selección de encuestados o unidades de muestra, para incluir en el proceso de investigación. Al principio, el pronosticador debe responder las siguientes preguntas:
1. ¿Quién deseo que responda a mi encuesta y por qué?
2. ¿Cuántas personas debería incluir en la encuesta ? (Tamaño de la muestra.)
3. ¿Cómo seleccionar a las personas a incluir en la encuesta? (Esta pregunta determina la confiabilidad.)
La respuesta a la primera pregunta no siempre es tan clara como podría esperarse. Por ejemplo, considérese el caso en que un fabricante medio de cosméticos contacta 150 varones con el fin de determinar la compra y hábito s de uso de lociones para después de afeitar.
El fabricante se enfrentó con la cuestión de determinar qué características demográficas deberían tener las personas a incluir en la muestra. ¿La unidad de la muestra debería ser esposos, esposas, parientes, un grupo de edad específico, o una combinación de los anteriores?
El fabricante interrogó sólo a varones cuando, de hecho, debió incluir también a las mujeres, ya que en realidad ellas hacen en muchos casos las compras de lociones para después de afeitar. Como otro ejemplo de las dificultades en la selección correcta de la unidad de la muestra, considérese la situación que a menudo enfrentan los investigadores industriales. ¿Deben contactar al comprador que es responsable de las adquisiciones, al ingeniero o gerente de producción que da las especificaciones y utiliza el producto, o al ejecutivo que es con frecuencia quien toma las decisiones?
El punto es que cuando los usuarios, compradores y los que toman decisiones no son la misma persona, el pronosticador debe determinar quién de ellos es más probable que tenga la información deseada.
A continuación, el pronosticador o analista debe decidir el tamaño de la muestra. Esto depende del tipo de investigación que se lleva a cabo y de qué tan con fiables deben ser los resultados.
Por ejemplo, en una investigación exploratoria en donde se buscan ideas más que conclusiones, por lo regular, con tan pocas como 30 entrevistas a profundidad, serán suficientes para cubrir la varie dad de áreas del problema. Al mismo tiempo, al pronosticador no le interesa poder decir: «Tengo una confianza de que mis respuestas son 95% correctas con un margen de más o menos 2%».
Una investigación posterior en áreas específicas alcanzará esta meta con un tamaño de muestra mayor. Está reconocido que una mayor precisión en una encuesta significa un mayor tamaño de la muestra, y por ello un costo más elevado. Con frecuencia, el pronosticador elaborará una tabla que compare diversas combinaciones de tamaño de la muestra y costo, contra el margen de error en los resultados de la encuesta.
Quien toma las decisiones podrá hacer entonces un balance sustentado entre costo y precisión en la elección del tamaño de la muestra.
Al conducir una investigación concluyente para encontrar respuestas específicas a preguntas específicas, se deben utilizar muestras grandes. Sin embargo, no es necesario muestrear a toda la población o incluso a la mayor parte de ella para lograr resultados precisos.
Tal como un catador de vino puede juzgar toda una botella a partir de la primera prueba, un investigador puede analizar un gran mercado a partir de una pequeña muestra. De hecho, las muestras pequeñas que se seleccionan y miden con mucho cuidado pueden ser más confiables que muestras mayo res que utilicen estándares menos exactos.
Una muestra grande que tenga sesgo, como en el ejemplo de los cosméticos, pueden conducir a un extravío mayor que una muestra pequeña, ya que los resultados erróneos de la muestra mayor aparentan tener gran precisión.
En general, mientras que las muestras más grandes a rrojan resultados más precisos que las muestras pequeñas, cuestan más en términos de tiempo y dinero. Por ejemplo, duplicar el tamaño de la muestra podría requerir doblar el costo, así como demorar el tiempo de decisión. De ahí que el pronosticador deba evaluar el valor de más información contra mayor costo y tiempo de recolección de datos.
Como dato interesante, el duplicar el tamaño de una muestra no duplica su precisión y en algunos casos puede agregar muy poca información. La meta del muestreo consiste en seleccionar el tamaño de muestra mínimo necesario para proporcionar la información requerida para tomar una buena decisión, dadas las restricciones fiscales, de tiempo y el grado de precisión deseado.
Fuente: Apuntes de Introducción a la Planeación y Control de la Producción de la UNIDEG
