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Introducción al muestreo y sistemas de medición de audiencias
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Introducción al muestreo y sistemas de medición de audiencias

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Introducción al muestreo y sistemas de medición de audiencias Presentation Transcript

  • 1. TEMA 2 Introducción al muestreo y sistemas de medición de audienciasPunto 1Punto 2Punto 3 EstadísticaPunto 4 INGENIERÍA MULTIMEDIAPunto 5 Violeta Migallón
  • 2. TEMA 2 Introducción al muestreo y sistemas de medición de audienciasPunto 1 IntroducciónPunto 2 Población y muestraPunto 3Punto 4 Recogida de datosPunto 5 Medición de audiencias Actividades Determinación objetivos Determinación muestra Diseño instrumento recolección Obtención datos Análisis información
  • 3. TEMA 2 IntroducciónPunto 1 El análisis estadístico se usa para manejar,Punto 2 resumir e investigar datos con el fin dePunto 3 obtener información útil en la toma de decisionesPunto 4 ¿Ejemplos?Punto 5 Medicina: estudio de enfermedades, introducción de nuevos fármacos, revistas médicas Política: se basan en encuestas de opinión para definir la legislación Medición de audiencias: requiere de la Estadística para su medición y análisis
  • 4. TEMA 2 IntroducciónPunto 1 Oficina de estadística: Informa sobre laPunto 2 inflación, desempleo,… Estos datos son estudiados por economistas, gobierno,Punto 3 empresas,...Punto 4 Estudios de mercado, marketing yPunto 5 posicionamiento: lanzamiento de nuevos productos, cambio de estrategias, toma de decisiones, etc. Ingenieros: recopilan datos sobre la fiabilidad y calidad de los productos fabricados Juicios: ha ayudado a mostrar discriminación en el empleo, o a seleccionar el jurado
  • 5. TEMA 2 Población y muestraPunto 1 Población: conjunto completo dePunto 2 individuos o elementos que son objetoPunto 3 de interés en la investigaciónPunto 4Punto 5 Censo: es un intento de medir todos los elementos de una población de interés ¿Ejemplos?
  • 6. TEMA 2 Población y muestraPunto 1 Muestra: cualquier subconjunto finitoPunto 2 de elementos tomados de unaPunto 3 poblaciónPunto 4 Tamaño muestral: número dePunto 5 elementos de la muestra Tamaño poblacional: número de elementos de la población ¿Ejemplos?
  • 7. TEMA 2 Población y muestraPunto 1 Ventajas del uso de una muestra:Punto 2 • Imposible abarcar toda la poblaciónPunto 3 • El experimento supone destrucciónPunto 4 • Abarcar toda la población es excesivamente caroPunto 5 A veces no no se puede trabajar con muestras atendiendo al objetivo perseguido (elecciones, informes empleados, informes empresas)
  • 8. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de los objetivosPunto 2 Determinación de la muestraPunto 3Punto 4 Diseño del instrumento de recolecciónPunto 5 Obtención de datos Análisis de la información
  • 9. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de los objetivosPunto 2Punto 3 Variable: característica que poseenPunto 4 los elementos de una población y que va a ser objeto de estudioPunto 5 CUALITATIVAS CUANTITATIVAS
  • 10. TEMA 2 Recogida de datos Determinación de los objetivosPunto 1Punto 2 VARIABLES CUANTITATIVAS VARIABLES CUANTITATIVASPunto 3 DISCRETAS CONTINUASPunto 4 Sus valores constituyen Toman valores en unPunto 5 un conjunto finito determinado intervalo o numerable ¿Ejemplos?
  • 11. TEMA 2 Recogida de datos Determinación de los objetivosPunto 1Punto 2 VARIABLES CUALITATIVAS VARIABLES CUALITATIVASPunto 3 NOMINALES ORDINALESPunto 4 No hay implícito orden de Hay implícito orden dePunto 5 preferencia preferencia ¿Ejemplos?
  • 12. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de la muestraPunto 2Punto 3 Muestreo: técnica con la que sePunto 4 determina el tamaño y los elementos que integrarán la muestraPunto 5 ALEATORIO NO ALEATORIO
  • 13. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de la muestraPunto 2Punto 3 Tipos de muestreos aleatorios:Punto 4Punto 5 Muestreo aleatorio simple Muestreo sistemático Muestreo aleatorio estratificado Muestreo por conglomerados o etapas
  • 14. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de la muestraPunto 2Punto 3 Muestreo aleatorio simple (m.a.s):Punto 4 Todas las combinaciones de n elementos de la población tienen laPunto 5 misma probabilidad de ser seleccionadas Tablas de números aleatorios
  • 15. TEMA 2 Recogida de datos Determinación de la muestra (m.a.s)Punto 1 0781 0454 6226 5735 4274 9857 5450 2593 0333 3375 8797Punto 2 0219 1607 1024 8066 0735 0572 2998 4823 7002 4545 7372Punto 3 0747 5816 0128 9876 2757 5086 6283 9888 2936 6431 6606Punto 4 8997 5094 9299 7900 2415 3189 8646 8855 0265 8987 0091 9229 3189Punto 5 4636 1631 9032 4857 5423 7069 8031 5103 4885 7811 6102 0096 7565 9378 9321 1712 4353 9441 8244 6290 2138 9030 9654 6586 3314 6857 8626 1217 9186 8338 9790 8295 8564 9895 0659 9411 3338 6897 4115 1717 4111 9004 8498 5323 3509 1672 7787 8389 5892 4113 4896 0087 4198 4443 4566 5215 0929 2585 4884 3827 2306 3618 7247 8194 8639 4355
  • 16. TEMA 2 Recogida de datos Determinación de la muestra (m.a.s)Punto 1Punto 2 Denotaremos por n?m, obtener n números aleatorios naturales entre 1 y mPunto 3Punto 4 Generador m.a.s en InternetPunto 5 http://nosetup.org/php_on_line/numero_aleatorio_2
  • 17. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1Punto 2Punto 3Punto 4Punto 5 7?456: 44, 66, 160, 197, 253, 268, 272
  • 18. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de la muestraPunto 2Punto 3 Muestreo sistemático:Punto 4 N: tamaño poblacionalPunto 5 n: tamaño muestral k= N/n h: número al azar entre los k primeros muestra: h, h+k, h+2k, . . . , h+(n-1)k ¿Ejemplos?
  • 19. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Ejemplo Muestreo sistemáticoPunto 2 N: 20Punto 3Punto 4 n: 5 k= N/n=20/5=4Punto 5 h: número al azar entre los k=4 primeros 1?4 h=2 muestra: h, h+k, h+2k, . . . , h+(n-1)k  2, 2+4, 2+2*4, 2+3*4, 2+(5-1)*4  2, 6, 10, 14, 18
  • 20. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Ejemplo Muestreo sistemático ¿Qué hacer si k es decimal?Punto 2Punto 3 N: 20Punto 4 n: 6Punto 5 k= N/n=20/6=3.33k=3 (se trunca) h: número al azar entre los 3 primeros 1?3 h=2 muestra: h, h+k, h+2k, . . . , h+(n-1)k  2, 5, 8, 11, 14, 17 ¿Qué hubiera pasado si no truncamos?
  • 21. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Ejemplo Muestreo sistemático ¿Qué hacer si k es decimal?Punto 2Punto 3 N: 20Punto 4 n: 6Punto 5 k= N/n=20/6=3.33k=4 h: número al azar entre los 4 primeros 1?4 h=2 muestra: h, h+k, h+2k, . . . , h+(n-1)k  2, 6, 10, 14, 18, 22 Nos hubiéramos salido de la población
  • 22. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de la muestraPunto 2Punto 3 Muestreo aleatorio estratificado: Suponemos una población dividida enPunto 4 subpoblaciones o estratos mediante unaPunto 5 partición. Se selecciona de cada estrato y proporcional al número de elementos una muestra de forma aleatoria ¿Ejemplos?
  • 23. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 ProblemaPunto 2 Una compañía de alquiler de automóviles desea estimar el kilometraje promedio de su flota. CuentaPunto 3 con 10000 automóviles. De estos, 2000 sonPunto 4 automóviles grandes, 3500 medianos, 2000 pequeños y 2500 compactos. Después de analizarPunto 5 los errores potenciales involucrados en el muestreo, la compañía decidió que el tamaño de la muestra fuera de 1200. También decidió hacer una estratificación según los tamaños de los automóviles. Explica cuántos automóviles se deben muestrear en cada categoría.
  • 24. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 ProblemaPunto 2 10000 automóviles:Punto 3 •2000 grandesPunto 4 •3500 medianosPunto 5 •2000 pequeños •2500 compactos ¿Cuántos elementos se deben muestrear de cada categoría si se desea obtener una muestra de tamaño 1200?
  • 25. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Solución ProblemaPunto 2 n=1200Punto 3 •x1= número de automóviles grandes quePunto 4 se deben coger en la muestraPunto 5 •x2= número de automóviles medianos que se deben coger en la muestra •X3=número de automóviles pequeños que se deben coger en la muestra •X4=número de automóviles compactos que se deben coger en la muestra ¿Cuánto valen x1, x2, x3, x4?
  • 26. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 n=1200 100002000Punto 2 1200 x1Punto 3Punto 4 100003500Punto 5 1200 x2 100002000 1200 x3 100002500 1200 x4 Resolvemos las reglas de tres anteriores y obtenemos: •x1= 240, x2=420, X3=240, X4=300
  • 27. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de la muestraPunto 2Punto 3 Muestreo por conglomerados: Se dividePunto 4 la población en grupos (homogéneos) Se elige al azar una muestra de esosPunto 5 grupos y luego de cada uno de ellos una muestra aleatoria simple ¿Ejemplos?
  • 28. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de la muestraPunto 2 Ejemplo de tipos de muestreo: UnaPunto 3 empresa maderera quiere hacer unPunto 4 muestreo aleatorio de troncos paraPunto 5 medir el contenido de humedad. Los troncos están apilados en los patios y cada pila contiene troncos similares Muestreo por conglomerados Muestreo por conglomerados
  • 29. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de la muestraPunto 2 Ejemplo de tipos de muestreo: UnaPunto 3 asociación desea desarrollar un cuestionario para mandarlo a sus 1000 asociados. LaPunto 4 asociación decide investigar a 30 miembrosPunto 5 como ayuda para finalizar el cuestionario. m.a.s o muestreo sistemático m.a.s o muestreo sistemático Ejemplo de tipos de muestreo: Una máquina de refrescos llena latas y produce una línea de latas que se empaquetan y distribuyen. El departamento de control de calidad quiere estudiar si el llenado ha sido correcto antes de empaquetar Muestreo sistemático Muestreo sistemático
  • 30. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Determinación de la muestraPunto 2Punto 3 Tipos de muestreos no aleatorios:Punto 4 Subjetivo: los elementos se eligen aPunto 5 juicio de la persona que aplica la muestra Por conveniencia: Se seleccionan los elementos más convenientes Por cuota: se seleccionan los elementos con arreglo a pautas sobre qué y cuantos elementos deben sacarse
  • 31. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Diseño del instrumento de recolecciónPunto 2Punto 3 Los datos pueden estar disponibles oPunto 4 deben recogersePunto 5 CUESTIONARIO O ENCUESTA
  • 32. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Diseño del instrumento de recolecciónPunto 2 Encuesta: Se puede obtener una granPunto 3 cantidad de informaciónPunto 4 Limitaciones:Punto 5 • Renuncia del encuestado • No poder aportar la información requerida (no lo sepa, no recuerde) • Influencia del proceso de interrogación (cansancio, ser políticamente correcto, …)
  • 33. TEMA 2 Recogida de datosPunto 1 Obtención de los datosPunto 2 Grupos de interésPunto 3 TeléfonoPunto 4Punto 5 Cuestionarios por correo De puerta en puerta Abordaje en centros comerciales Registros Observación Entrevista
  • 34. TEMA 2 Recogida de datos Análisis de la informaciónPunto 1Punto 2Punto 3 Estadística descriptivaPunto 4Punto 5 Distribuciones Inferencia estadística
  • 35. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 La medición de audiencias consiste enPunto 2 conocer el número de personas que hanPunto 3 consumido un producto audiovisual, ya sea textual, sonoro, fotográfico oPunto 4 multimediaPunto 5 Para ello se realiza un estudio estadístico más exhaustivo que permite analizar otros parámetros
  • 36. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 Se realizan principalmente para dosPunto 2 sectores:Punto 3  Los medios de comunicación: (prensa, radio, televisión, Internet)Punto 4  Pueden conocer el éxito o el fracaso de sus programas o páginas Web.Punto 5  Pueden descubrir si un cierto tipo de formato podrá tener éxito en el futuro basándose en sus experiencias pasadas  Pueden planificar su parrilla gracias a la información obtenida  Pueden fijar los precios de publicidad atendiendo al programa que se emite o la Web en la que se aloja  Te permite analizar la relevancia del medio  Las empresas de publicidad:  A partir de los resultados deciden dónde publicitarse, en qué franja horaria, etc.
  • 37. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 Audiencias en prensaPunto 2  Tirada: Número de ejemplares que sePunto 3 imprimenPunto 4  Difusión: Número de ejemplares que sePunto 5 venden  Lectores: El número de personas que lo leen puede ser superior a la difusión. Este dato se obtiene mediante estudios estadísticos.
  • 38. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 Audiencias en televisión/radioPunto 2  Rating: Índice de audiencia. Porcentaje de audiencia de un espacio sobre el total de la población.Punto 3  Share: Cuota. Porcentaje de audiencia de un espacioPunto 4 sobre la audiencia del medio del programa  Target: Cada uno de los grupos de espectadoresPunto 5 clasificados por edad, sexo, clase social, comunidad, etc. El análisis estadístico se realiza también por targets.  Ejemplo  Población. N=2000  1000 encienden la televisión los sábados por la noche  700 personas ven el programa que queremos medir  Rating=35% ya que 700/2000= 0.35  Share=70% ya que 700/1000=0.7
  • 39. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 ¿Cómo se hace la medición?  Obtención de la muestra (representativa de la población)Punto 2  Realización de la encuesta (edad, sexo, nivel de renta,Punto 3 número de hijos, profesión, equipamiento, otros datos sociales y de consumo, etc.). Véase para más información http://download.aimc.es/aimc/06otrosestudios/blancodigital.pdfPunto 4  Colocación del audímetro: Dispositivo que permite saber el programa que se está viendo en cada momento. Dispone dePunto 5 una especie de mando a distancia donde cada miembro de la familia registra cuando está viendo u oyendo un programa (en constantes mejoras). Mucho más efectivo que los paneles con diario de escucha (registro por parte del usuario en un formulario de su consumo de televisión cada 15 minutos)  Procesamiento de la información: Cada madrugada el audímetro vuelca los datos a los ordenadores de la empresa encargada de medir las audiencias. Estos datos son procesados de forma rápida y enviados a los clientes (cadenas, anunciantes, asesores, agencias de publicidad, etc.) de tal forma que a la mañana siguiente se puede conocer la evolución de la audiencia en cada cadena y para cada programa minuto a minuto.
  • 40. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 Audiencias en Internet  Visitas: número de personas que se conectan aPunto 2 una página WebPunto 3  Páginas vistas: número total de páginas vistas de todo un sitioPunto 4  Porcentaje de abandonos: Indica elPunto 5 porcentaje de gente que se va del sitio sin leer otra pagina de nuestro propio sitio. Esto suele pasar muchas veces cuando estamos haciendo búsquedas.  Paginas/ visita: Páginas vistas por visita (promedio)  Tiempo en el sitio: se obtiene el promedio  Porcentaje de visitas nuevas: Indica el porcentaje de gente que va al sitio por primera vez.
  • 41. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 ¿Cómo se hace la medición en Internet?Punto 2 Existen varias metodologías. Entre ellas:Punto 3 User-centric: orientado al usuarioPunto 4 Site-centric: orientado al sitioPunto 5 Ad-centric: orientado a la publicidad
  • 42. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 User-centric: orientado al usuario  Basado en un panel de internautasPunto 2  Obtención de la muestra (representativa de la población)Punto 3  Realización de la encuesta (edad, sexo, nivel de renta,Punto 4 número de hijos, profesión, equipamiento, otros datos sociales y de consumo, etc.). Véase para más información http://download.aimc.es/aimc/06otrosestudios/blancodigital.pdfPunto 5  Instalación en el ordenador del programa: para grabar y monitorizar toda la actividad del usuario en Internet, incluido además del acceso a Web, el uso de correo electrónico y mensajería instantánea (interesa conocer horarios y frecuencia de uso)  Procesamiento de la información: Una o varias veces a la semana, el programa manda la información al servidor de la empresa encargada de la medición. Estos datos son procesados y analizados para luego venderlos a empresas
  • 43. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 Site-centric: orientado al sitioPunto 2 Permite obtener datos de:Punto 3  Tendencia de tráfico: A través del análisis de lasPunto 4 visitas se pueden definir tendencias (como por ejemplo la hora más visitada, el día menos visitado, etc.) quePunto 5 ayudan a tomar decisiones  Tecnología que usa el internauta: Permite por ejemplo identificar el tipo de navegador y sistema operativo  Perfil del usuario: No tan avanzado en comparación con la tecnología user-centric Bajo esta metodología, la medición de audiencias se realiza a partir del propio sitio
  • 44. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 Site-centric: orientado al sitioPunto 2 Dos tecnologías básicas de medición: (sistemas de análisis de logs y de tags)Punto 3 Análisis de logs: Se basa en analizar los archivos de registro delPunto 4 servidor (logs) que recogen todas las peticiones hacia un servidor, es decir, todo lo que los internautas hacen en cada páginaPunto 5 (ejemplo de software: WebTrends) Dan resultados inexactos debido principalmente:  Las cachés provocan que muchas páginas vistas no se contabilicen  Las ip con las que se conectan son dinámicas y cambian a menudo (no se puede contabilizar bien los usuarios)  Muchas redes utilizadas por varios usuarios que usan un mismo router suelen utilizar una ip única (no se pueden diferenciar usuarios)
  • 45. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 Site-centric: orientado al sitioPunto 2 Análisis de tags: Funcionan mediante la inserción de un código enPunto 3 la página Web (generalmente html o JavaScript), que permite almacenar en un servidor ajeno al sitio todas las visitas realizadasPunto 4  Identifica visitas según el computador y no el númeroPunto 5 de ip  La información se recoge en tiempo real  Google Analytics es un ejemplo de éstos
  • 46. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 Site-centric: (Google Analytics)Punto 2Punto 3Punto 4Punto 5
  • 47. TEMA 2 Medición de audienciasPunto 1 Ad-centric: orientado a la publicidadPunto 2 Se basa en:Punto 3  Estudio del tráfico de los banners de publicidad y otroPunto 4 tipo de publicidad en línea.  Funciona gracias a sistemas tipo ad-server (servidor dePunto 5 publicidad): inserción de un código que contabiliza las impresiones de banners o tipo de publicidad cada vez que se despliegan
  • 48. TEMA 2 ActividadesPunto 1Punto 2 Haced las actividades propuestasPunto 3 para este temaPunto 4Punto 5