Es importante el estudio de la población en distintas áreas, sin embargo éste tipo de análisis es más usual en la investigación de mercados en donde sería casi imposible poder estudiar a todos sus integrantes. El muestreo nos da la posibilidad de conocer lo que queramos saber de la población por que al analizar un número proporcional de ésta, seremos capaces de conocer sus opiniones acerca de las cuestiones que teníamos, pues los resultados arrojados por la muestra son una proyección de la opinión general.

Diferenciando términos

Según explica Malhotra Naresh K:

  • Población es el “total de los elementos que comparten un conjunto de características comunes y comprenden el universo del propósito del problema de investigación de mercado”.
  • Censo: "comprende a todos los elementos de una población".
  • Muestra: subgrupo de elementos de la población seleccionado para participar en el estudio”.

Proceso del muestreo

El proceso que constituye el muestreo se encuentra integrado por cinco sencillos pasos:

  1. Definir la población objetivo: recopilación de los elementos que poseen las características requeridas para la investigación.
  2. Determinar el marco de muestreo: es la representación de nuestra población objetivo, esto es a través de una lista de características para identificar a la población.
  3. Seleccionar técnica de muestreo: antes de elegir la técnica se debe seleccionar el método que se utilizará; el primero es el denominado bayesiano, en el cual los elementos de muestreo se seleccionan siguiendo una secuencia, incluye información previa sobre costos y la población objetivo; por otro lado esta el método tradicional que es el más utilizado en el que la muestra se selecciona antes de que la recolección de datos inicie, además de que éste puede darse de dos formas: muestreo con remplazo y sin remplazo; el primero se caracteriza por que un mismo elemento puede formar parte de la muestra más de una vez, mientras que el sin remplazo no puede formar más de una sola vez.
  4. Determinar el tamaño de la muestra: es el número de elementos que se incluirán en la muestra.
  5. Ejecutar el proceso de muestreo: se debe detallar cómo se llevará a cabo el diseño del muestreo, el marco de muestreo, la técnica de muestreo y tamaño de la muestra.

Las técnicas del muestreo

  • Muestreo probabilístico: se caracteriza por proporcionar la misma probabilidad a toda la población de formar parte de la muestra. Puede ser: aleatorio simple, sistemático, estratificado, por agrupamientos y algunas otras técnicas.
  • Muestreo no probabilístico: ésta técnica se basa en el juicio personal del investigador para la selección de los elementos, dividiéndose en las siguientes clasificaciones: por conveniencia, por juicio, por cuota o por bola de nieve.

Factores que debemos tomar encuenta para determinar el tamaño de la muestra

  • Distribución de muestreo: “distribución de los valores de una estadística de muestra computados para cada posible muestra que se podría tomar de la población objetivo bajo un plan de muestreo especificado.” (Malhotra)
  • Inferencia estadística: es generalizar los resultados que se tuvieron en la muestra a los resultados que se obtuvieron en la población; por ejemplo, los resultados de la muestra pueden darnos el comportamiento de compra de éstos elementos, la inferencia nos hace referencia a que gracias a estos resultados deduciremos que todos los elementos de la población que posean las mismas características de nuestra muestra se comportarán de la misma manera.
  • Distribución normal: el francés Abraham de Moivre (1667-1754) fue quien la reconoció por primera vez y Carl Friedrich Gauss (1777-1855) profundizó en su estudio, formulando la ecuación de la curva por lo que se le conoce como “campana de Gauss”; “La distribución de una variable normal está completamente determinada por dos parámetros, su media y su desviación estándar” (Pértegas Díaz)
  • Error estándar: es la desviación estándar de la distribución del muestreo
  • Valores z: número de errores estándar a los que se encuesta un punto de la media.

Calculando el tamaño de la muestra

Para calcular el tamaño de la muestra basándonos en la técnica de muestreo aleatorio simple, las fórmulas que se utilizarán para su determinación pueden variar de acuerdo a la población objetivo de la investigación, ya que hay dos clasificaciones:

  1. Población finita: es la población que si se puede contar o estudiar ya que su número de componentes es limitado. Para calcular su muestra se debe seguir la siguiente fórmula: n= (PQZ²N) / (E²(N – 1)) + (Z²PQ)
  2. Población infinita: como su nombre lo dice, es una población que está constituida por tantos elementos que es casi imposible estudiarlos a todos. Siguiendo la fórmula: n= (PQZ²) / E².
Donde:

  • n=tamaño de la muestra
  • P=Probabilidad de éxito
  • Q= 1 – P (probabilidad de fracaso)
  • N=Total de la población
  • Z²=Veces del
  • E²=Error
Por ejemplo si queremos conocer cuántos egresados de licenciatura gana un salario por encima de los $5000.00, aplicaremos nuestro estudio con un nivel de confianza del 95% que de acuerdo a los valores z éste porcentaje será igual a 1.96 (si utilizáramos el 99% z será igual a 2.576), deseamos que el error sea del 3% y que la probabilidad de éxito sea del 6%; como no conocemos el total de egresados de licenciatura, entonces tomaremos la fórmula para población infinita:

Sustituyendo:

n= 0.06*(1-0.06)*(1.96)²/(0.03)²= 0.21666624/0.0009 = 240.740267 =241

En cambio si conociéramos el total de la población tendríamos que utilizar la fórmula para población finita; siguiendo el mismo ejemplo, supondremos que el tamaño de la población es de 20000 egresados; sustituyendo la fórmula:

n= 0.06*(1-0.06)*(1.96)²*20000/(0.03)²*(20000-1)+(1.96²)*(0.06)*(1 -0.06)= 4333.3248/18.22 = 237.888 = 238

Es fundamental que se conozca la forma correcta para determinar el tamaño de la muestra, ya que sin el número adecuado de individuos, podríamos obtener resultados ficticios por lo que nuestras estrategias no podrían ser las idóneas para solucionar el problema y esto a larga traería graves consecuencias como la disminución de las ventas o hasta el cierre de la empresa.