muestreo probabilistico

Según (López, 2010) Cada elemento del universo tiene una probabilidad conocida y no nula de figurar en la muestra, es decir, todos los elementos del universo pueden formar parte de la muestra. Los métodos de muestreo probabilístico son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los elementos del universo tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de la muestra.

El muestreo ayuda a que las marcas conozcan una parte proporcional del público al que se dirigen, lo cual les ayuda a establecer y centrar sus esfuerzos con el fin de emprender estrategias más acertadas y con menor grado de error, así como ofrecer al público datos que le generan un mejor entorno de determinado tema.

Llamamos “muestreo” a los procedimientos estadísticos que se utilizan para seleccionar muestras que resulten representativas de la población a la que pertenecen, y que constituye el objeto de estudio de una investigación determinada. 

Este método permite la obtención de datos para hacer observaciones pertinentes dentro de la estrategia de mercadotecnia de una empresa, ya sea de lote o de población. Es conveniente agregar que el tamaño de ésta tiene un margen de error que es necesario tener en consideración para el establecimiento de resultados, el cual es proporcional al total seleccionado.

Técnicas de Muestreo

Para poder entender la misma es importante tener conocimiento de un grupo de conceptos primarios que facilita al lector adentrarse en el tema, tales como:

• Población.
• Muestra.
• Parámetro.
• Estadístico.
• Error muestral.
• Nivel de confianza.
• Varianza poblacional.

El tamaño de la población (N) es la cantidad de elementos de esta y el tamaño de la muestra (n) es la cantidad de elementos de la muestra. Las poblaciones pueden ser finitas e infinitas.

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 muestral: 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 una estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por medio de un Censo completo.

Nivel de confianza: Probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad. Cualquier información que queremos recoger está distribuida según una ley de probabilidad (Gauss o Student), así llamamos Nivel de confianza a la probabilidad de que el intervalo construido en torno a un estadístico capte el verdadero valor del parámetro.

Varianza poblacional: Cuando una población es más homogénea la varianza es menor y el número de entrevistas necesarias para construir un modelo reducido del universo, o de la población, será más pequeño. Generalmente es un valor desconocido y hay que estimarlo a partir de datos de estudios previos.

Bibliografía

• Calero Vinelo, Arístides. Técnicas de Muestreo / Arístides Calero Vinelo.- La Habana: Editorial Pueblo y Educación, 1978.- 514p.
• Metodología de la Investigación M. En C. Roberto Hernández Sampiere (...) et al. – México:/5.n/, 1997.- 505p
• Sánchez Álvarez, Rafael. Estadística Elemental / Rafael Sánchez Álvarez y José A. Torres Delgado.- La Habana: Ed. Pueblo y Educación, 1989.- 326p.
• Taro, Yamane. Elementary Sampling Theory / Yamane Taro.- La Habana: Editorial Pueblo y Educación, 1989.- 405p.