Tipo de muestreo
Para obtener la información de la población sujeta a estudio, no es posible encuestar a toda esa población; por lo que se elabora una “muestra” de ella.
Población: es aquel conjunto de individuos o personas sujetas a estudio que podemos observar o medir por una característica o atributo. Ejemplos: el conjunto de todos los estudiantes de una Universidad, el conjunto de personas fumadoras de una región, el conjunto de personas que hacen ejercicio.
La definición de la población es generalizada a todas esas personas, organizaciones, situaciones o condiciones de la que se tomará una muestra.
Muestreo: se define como el estudio de una parte representativa de una población, se calcula por diferentes formas, entre las más comunes están, el muestreo aleatorio o al azar, el muestreo por estratos y el muestreo por conglomerados y por áreas. A todos éstos se les llaman sistemáticos.
El muestreo no se limita un solo tipo, y su diseño requiere de una perfecta segmentación del mercado de estudio; por lo que se pueden realizar varios tipos y muestras de una población.
El muestreo requiere que se definan los elementos de estudio llamados “unidades muestrales” que, para una investigación de mercados, provienen de la definición del perfil del consumidor o condición sujeta a estudio.
Bajo este concepto, el muestreo seleccionará a una parte representativa de la población. Al tomar varias muestras de una población, las estadísticas que calculamos para cada muestra no necesariamente resultan iguales, lo más probable es que varíen de una muestra a otra.
Muestreo estadístico: son los datos o medidas que se obtienen sobre una muestra y por lo tanto una estimación de los mismos. Las medidas también se conocen como parámetros.
Parámetro: son las medidas o datos que se obtienen sobre la distribución de probabilidades de la población tales como: la media, la varianza, la proporción, etc.
Error de muestreo: la diferencia inevitable entre muestras y poblaciones ocurre a pesar de un plan de muestreo bien diseñado y ejecutado. Como resultado del error del muestreo se pueden estudiar las características de la distribución muestral de medidas, una distribución que forma una curva normal y cuya desviación estándar puede estimarse con la ayuda del error estándar de la media; con dicha información es posible establecer intervalos de confianza para las medias o las proporciones, dentro de las cuales tenemos una confianza de 95% o 99% de que caiga la verdadera media poblacional.
Dicho de otra manera, es la diferencia entre un resultado estadístico y su parámetro correspondiente. Es una medida de la variabilidad de las estimaciones de muestras repetidas en torno al valor de la población, nos da una noción clara de hasta dónde y con qué probabilidad de estimación, basada en una muestra, se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un censo completo. Siempre se comete un error, pero la naturaleza de la investigación indicará hasta qué medida podemos cometerlo (los resultados se someten a error muestral e intervalos de confianza que varían de muestra a muestra). Varía según se calcule al principio o al final.
Un resultado estadístico será más preciso en tanto su error
es más pequeño. Finalmente, se puede decir que es la desviación de la distribución muestral de un resultado estadístico y su confiabilidad.
Fuente: Apuntes de Creación de Empresas de la FCA UNAM
