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Calcular muestras automáticamente para poblaciones finitas e infinitas y aplicación para el desarrollo del procedimiento probabilístico muestreo aleatorio simple (M.A.S.).


Descargue aquí la macro para el cálculo muestral de su proyecto de investigación.

Si hemos decidido realizar la investigación de mercados utilizando una encuesta, debemos definir la muestra. Es evidente que para cualquier empresa que se proponga conocer cuántos son los hogares de una pequeña localidad que consumen carnes frías, el procedimiento que se seguirá será sencillo: consistirá en preguntar a los 400 ó 500 hogares de esa pequeña localidad. A esto se le llama censo. Pero lo que toda compañía desea, por lo general, no es disponer de esos datos locales, sino los relativos a toda Colombia o una amplia zona geográfica, y este dato sería imposible de averiguar si para ello hubiera que preguntar a todas y cada una de las familias. De ahí la necesidad de definir la muestra.

 

 

Sin embargo, estas informaciones pueden obtenerse con relativa facilidad. ¿Cómo? Se tendrá en cuenta, no a todos los hogares, sino a una muestra relativamente pequeña de los mismos. Lo que se hace, pues, es sustituir el universo que se quiere estudiar por una muestra que lo represente. La cuestión que ahora puede plantearse es cómo podemos determinar el grado de fiabilidad de la encuesta. Si la muestra está bien elegida y es suficientemente amplia, será representativa. Además, es necesario atender al método mediante el cual se elige físicamente la muestra:

 

• Muestreo probabilístico. • Muestreo no probabilístico..

 

Tamaño de la muestra

La muestra es el número de elementos, elegidos o no al azar, que hay que tomar de un universo para que los resultados puedan extrapolarse a la totalidad de este universo, con la condición de que sean representativos de la población. El tamaño de la muestra depende de tres aspectos:

• Del error o margen de imprecisión permitido.

• Del nivel de confianza.

• Del carácter finito o infinito de la población.

Las fórmulas generales que permiten determinar el tamaño de la muestra son las siguientes:

• Para poblaciones infinitas (más de 100.000 habitantes):

 

n = Z2 * P * Q / e2

• Para poblaciones finitas (menos de 100.000 habitantes):

 

                        n = Z2 * P * Q * N  / e2 (N-1) + Z2 * P * Q

Leyenda:

n = Número de elementos de la muestra.

N = Número de elementos del universo.

P/Q = Probabilidades con las que se presenta el fenómeno.

Z2 = Valor crítico correspondiente al nivel de confianza elegido: siempre se opera con valor sigma. Véase la tabla de valores de Z.

E = Margen de error o de imprecisión permitido (lo determinará el director del estudio).



Error muestral: Es el error o imprecisión que existe por el hecho de que tomamos una muestra, es decir, una parte de una población o universo para recoger información que pueda proyectarse a toda la población. El error muestral, en el caso de un censo, teóricamente es de cero (se investiga a toda la población o universo).

 

Error no muestral: Es el error por otras variables diferentes al hecho de que exista una muestra. Por ejemplo: error en el levantamiento de datos, error de marco o selección muestral, error en la formulación de las preguntas, falsificación de respuestas, entre otros.

 

El margen de error o imprecisión promedio en un estudio de investigación es de +/- 5%, y depende directamente del tamaño de la muestra. El máximo normalmente aceptado es de 10%.

 

Confiabilidad: Se refiere al grado de certeza acerca de si los resultados son o no representativos de la población en estudio, y a la magnitud de este acercamiento. Por ejemplo: el porcentaje más común es de 95% de confianza, lo cual indica que si investigamos 100 muestras iguales, un 95% de ellas nos brindarían resultados similares a los obtenidos, con una desviación estándar previamente determinada.

 

Validez: Esta medida se refiere a si medimos o no lo que queremos. Este es un aspecto muy crítico en un estudio de investigación.



Cuando el valor de P y de Q no se conozca, o cuando la encuesta se realice sobre diferentes aspectos en los que estos valores pueden ser diferentes, es conveniente tomar el caso más favorable, es decir, aquel que necesite el máximo tamaño de la muestra, lo cual ocurre para P = Q = 50, luego, P = 50 y Q = 50. En mi trayectoria profesional siempre he visto los valores P x Q como 50% x 50%.

Para facilitar el cálculo del tamaño de la muestra pueden utilizarse unas tablas especiales, que se presentan a continuación, cuyo uso viene dado por el fácil método del eje de coordenadas.

 

¿Está interesado en una atención personalizada e inmediata para su necesidad?
 
Julio César Mesa L.
Gerente de Proyectos

Teléfono: 
(+574) 507-0808

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Medellín-Colombia

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Investigación y Estrategias de Marketing Educativo

 

Las instituciones de educación se ven abocadas a considerar y ponderar los factores de riesgo de sus decisiones, especialmente en un mercado educativo tan competido como el actual”. Julio Cesar Mesa, docente y consultor en Marketing.

 

El MARKETING EDUCATIVO es el orientador de la estrategia de las instituciones de educación, permitiendo analizar, planificar, ejecutar y controlar los procesos de intercambio entre los jóvenes (matricula potencial), la Institución, la empresa, la familia, la comunidad y otras escuelas.

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