Investigación de Mercados II
Tema: Muestra o Análisis Muestral
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Procedimiento para la obtención de una muestra, el muestreo como se dijo es el proceso de obtención de la muestra, puede ser probabilístico y no probabilístico.
COMPRENDER EL USO APROPIADO DE LAS HERRAMIENTAS QUE PRPORCIONA LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL ES UNO DE LOS GRANDES RETOS DE LOS ASPIRANTES A PARTICIPAR EN LA CREACION DE PROYECTOS DE INVESTIGACION FACTUAL Y FORMAL.
Este documento presenta una introducción al concepto de muestreo estadístico. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer ciertas poblaciones de manera más eficiente en términos de costo y tiempo. También define los conceptos clave de población, marco y muestra, y describe las etapas clave del proceso de muestreo como la delimitación de la población objetivo, el diseño de la muestra, el trabajo de campo y el procesamiento y presentación de resultados. Finalmente, introduce brevemente la teoría del muest
El documento proporciona información sobre los diferentes tipos de muestreo que se pueden utilizar en la investigación de mercados. Explica que una muestra es un subconjunto de la población total que se estudia. Luego describe los dos tipos principales de muestreo: probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica métodos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado. Finalmente, concluye que el muestreo permite estudiar una parte representativa de una gran población total de una manera más eficiente
Este documento describe los conceptos básicos de muestra y población en estadística. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población más grande y analiza diferentes métodos de selección de muestras, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y de conglomerados. También define términos clave como estadístico, parámetro, error estándar y error de muestreo.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones de mercado. Explica que el muestreo involucra la selección de una muestra representativa de una población más grande para estudiar. Luego describe los tipos principales de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico (aleatorio simple, mediante números aleatorios, sistemático) y no probabilístico (estratificado, conglomerado). El documento provee ejemplos para ilustrar cómo aplicar cada método de muestreo.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas, de opinión e incidental. Explica que la muestra debe reflejar adecuadamente las características clave de la población total para que los resultados sean válidos.
Este documento trata sobre conceptos básicos de muestreo. Explica que una vez definido el problema de investigación y los objetivos, es necesario determinar la población de estudio y cómo seleccionar una muestra representativa de ella. Luego describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por grupos, y los factores que influyen en el tamaño de la muestra como la heterogeneidad poblacional, el margen de error y el nivel de confianza.
Procedimiento para la obtención de una muestra, el muestreo como se dijo es el proceso de obtención de la muestra, puede ser probabilístico y no probabilístico.
COMPRENDER EL USO APROPIADO DE LAS HERRAMIENTAS QUE PRPORCIONA LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL ES UNO DE LOS GRANDES RETOS DE LOS ASPIRANTES A PARTICIPAR EN LA CREACION DE PROYECTOS DE INVESTIGACION FACTUAL Y FORMAL.
Este documento presenta una introducción al concepto de muestreo estadístico. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer ciertas poblaciones de manera más eficiente en términos de costo y tiempo. También define los conceptos clave de población, marco y muestra, y describe las etapas clave del proceso de muestreo como la delimitación de la población objetivo, el diseño de la muestra, el trabajo de campo y el procesamiento y presentación de resultados. Finalmente, introduce brevemente la teoría del muest
El documento proporciona información sobre los diferentes tipos de muestreo que se pueden utilizar en la investigación de mercados. Explica que una muestra es un subconjunto de la población total que se estudia. Luego describe los dos tipos principales de muestreo: probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica métodos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado. Finalmente, concluye que el muestreo permite estudiar una parte representativa de una gran población total de una manera más eficiente
Este documento describe los conceptos básicos de muestra y población en estadística. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población más grande y analiza diferentes métodos de selección de muestras, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y de conglomerados. También define términos clave como estadístico, parámetro, error estándar y error de muestreo.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo para investigaciones de mercado. Explica que el muestreo involucra la selección de una muestra representativa de una población más grande para estudiar. Luego describe los tipos principales de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico (aleatorio simple, mediante números aleatorios, sistemático) y no probabilístico (estratificado, conglomerado). El documento provee ejemplos para ilustrar cómo aplicar cada método de muestreo.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas, de opinión e incidental. Explica que la muestra debe reflejar adecuadamente las características clave de la población total para que los resultados sean válidos.
Este documento trata sobre conceptos básicos de muestreo. Explica que una vez definido el problema de investigación y los objetivos, es necesario determinar la población de estudio y cómo seleccionar una muestra representativa de ella. Luego describe diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y por grupos, y los factores que influyen en el tamaño de la muestra como la heterogeneidad poblacional, el margen de error y el nivel de confianza.
Este documento describe la teoría del muestreo, incluyendo definiciones de población, muestra, parámetros, estadísticos y diferentes tipos de muestreo. Explica que el muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población para hacer inferencias sobre la población. Luego detalla métodos de muestreo como el muestreo simple, doble y múltiple; y métodos de selección como el muestreo de juicio, aleatorio y otros. Finalmente, discute conceptos como el tamaño de la m
El documento discute los diferentes tipos de muestreo para investigaciones de mercado, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica el muestreo aleatorio simple, sistemático, por zonas, estratificado y por conglomerados. También cubre conceptos como tamaño de muestra, nivel de confianza y errores de muestreo. El objetivo es proveer una guía para determinar el tamaño óptimo de una muestra para proporciones en una encuesta de mercado.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo
Población se refiere al universo, conjunto o totalidad de elementos sobre los que se investiga o hacen estudios. Muestra es una parte o subconjunto de elementos que se seleccionan previamente de una población para realizar un estudio.
El documento describe diferentes técnicas de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población más grande. Explica el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado, el muestreo por etapas múltiples, el muestreo por conglomerados, y el muestreo no probabilístico, incluyendo el muestreo por cuotas y el muestreo de bola de nieve. El objetivo del muestreo es obtener una muestra que aproxime las propiedades de la población total con un
El documento describe diferentes métodos de muestreo para recopilar datos de una población, incluyendo métodos probabilísticos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado, así como métodos no probabilísticos como el muestreo por cuotas y la bola de nieve. Explica los pasos involucrados en cada método y sus ventajas e inconvenientes relativos.
Este documento describe los métodos de selección de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que las muestras probabilísticas requieren determinar el tamaño de la muestra y seleccionar elementos de manera aleatoria para asegurar que todos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados. También describe diferentes procedimientos de selección como la tombola y números aleatorios. Las muestras no probabilísticas se seleccionan de manera informal y sus resultados solo son generalizables a la muestra, no a la población
Este documento presenta una introducción a la teoría básica del muestreo y describe varios métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Explica que el muestreo implica obtener una o más muestras representativas de una población para hacer inferencias sobre parámetros desconocidos. Luego describe métodos como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, así como otros métodos como el discrecional, doble y opinático.
El documento trata sobre la técnica del muestreo estadístico. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer características de poblaciones grandes con pocos recursos mediante el estudio de una muestra representativa. A lo largo del tiempo, los métodos de muestreo se han modificado para obtener datos más precisos, apoyados por herramientas como las computadoras. El muestreo permite conocer poblaciones de manera más económica, rápida y precisa.
El documento trata sobre la técnica de muestreo. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer características de poblaciones grandes con pocos recursos. Se han ido modificando los métodos de muestreo para obtener datos más precisos. El muestreo permite seleccionar una muestra representativa de una población de manera más económica y rápida.
Este documento describe la metodología de diseño muestral para la Encuesta de Consumo Cultural en Colombia. Se utiliza un diseño de muestreo en tres etapas (ESTMAS-MAS-MASC) que selecciona primero municipios, luego conglomerados dentro de los municipios seleccionados, y finalmente hogares y personas dentro de los conglomerados. El documento explica los supuestos sobre la estructura del universo y cómo el diseño muestral permite llegar a las unidades de interés de manera objetiva. También discute cómo se determinan los t
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es la selección de una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego resume los principales tipos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como el de cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los métodos probabilísticos.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación, incluyendo muestreos probabilísticos y no probabilísticos. Los muestreos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado permiten inferencias matemáticas sobre la precisión y representatividad de la muestra. Dentro de los probabilísticos, el estratificado divide la población en subgrupos y elige la muestra para asegurar la representación de todos los subgrupos. El muestreo por conglomerados elige unidades como escuelas enteras en lugar de individuos.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas e intencional. Explica que la muestra debe ser representativa de la población para hacer inferencias, y los errores comunes de muestreo y conclusión.
Este documento presenta los principios metodológicos para la orientación de trabajos académicos. Explica conceptos clave como diseños de investigación, problemas básicos de la investigación científica, tipos de muestreo, marco de la muestra, tamaño de la muestra, estimación de parámetros, y factores que definen el tamaño de la muestra. El objetivo es proveer una guía para el diseño metodológico de proyectos de investigación.
Este documento discute el tamaño de muestra necesario para tres propósitos principales: 1) extrapolar los resultados de una muestra a una población más grande, 2) construir un instrumento de medición como un test o escala, y 3) llevar a cabo estudios experimentales. Para extrapolar los resultados, el tamaño de muestra depende del nivel de confianza deseado, la varianza estimada en la población, y el margen de error aceptable. Para construir instrumentos, se necesitan entre 10-20 sujetos por ítem. Para estudios experimentales
El documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Explica los métodos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como por cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los principales tipos de muestreo probabilístico.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para investigaciones de mercado. Explica conceptos clave como muestra, muestreo, marco muestral y tamaño de muestra. También describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico (aleatorio simple, aleatorio mediante números aleatorios, sistemático, estratificado y conglomerado) y no probabilístico (intencional, accidental y por cuota). El objetivo del muestreo es obtener una muestra representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población total de manera más ráp
Este documento describe los conceptos básicos de población, muestra y muestreo. Define la población como el conjunto total de personas u objetos de interés, la muestra como una parte representativa de la población, y el muestreo como el método para seleccionar los componentes de la muestra. Explica que debido a los altos costos, no siempre es posible estudiar toda la población, por lo que el muestreo permite estudiar una parte representativa de manera más eficiente. Además, describe diferentes tipos de muestreo como el probabilístico y
Este documento describe conceptos clave relacionados con la muestra y el muestreo en investigación de mercados. Explica la diferencia entre población, muestra y muestreo, y los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, aleatorio mediante tabla de números aleatorios y sistemático. También cubre consideraciones sobre el tamaño de la muestra y fórmulas para calcularlo.
Este documento define los conceptos de población, muestra y muestreo en el contexto de la investigación estadística. Explica que una población es el conjunto total de personas u objetos sobre los cuales se desea obtener información, mientras que una muestra es una parte representativa de esa población. También describe diferentes métodos de muestreo como el probabilístico, estratificado y conglomerado, los cuales permiten seleccionar una muestra representativa de una población de manera sistemática. El objetivo del muestreo es poder generalizar los resultados ob
El documento explica los conceptos clave de muestra estadística, muestreo y tamaño de muestra. Define una muestra estadística como un subconjunto de datos que representa adecuadamente a la población total. Explica que existen métodos probabilísticos y no probabilísticos de muestreo, y describe los métodos de muestreo probabilístico aleatorio simple, aleatorio mediante tabla de números aleatorios y sistemático. Resalta la importancia de que la muestra sea lo suficientemente grande y representativa para minimizar el error.
Este documento describe la teoría del muestreo, incluyendo definiciones de población, muestra, parámetros, estadísticos y diferentes tipos de muestreo. Explica que el muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población para hacer inferencias sobre la población. Luego detalla métodos de muestreo como el muestreo simple, doble y múltiple; y métodos de selección como el muestreo de juicio, aleatorio y otros. Finalmente, discute conceptos como el tamaño de la m
El documento discute los diferentes tipos de muestreo para investigaciones de mercado, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. Dentro del muestreo probabilístico, explica el muestreo aleatorio simple, sistemático, por zonas, estratificado y por conglomerados. También cubre conceptos como tamaño de muestra, nivel de confianza y errores de muestreo. El objetivo es proveer una guía para determinar el tamaño óptimo de una muestra para proporciones en una encuesta de mercado.
Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma (una muestra representativa se denomina técnicamente muestra aleatoria). Para cumplir esta característica, la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo
Población se refiere al universo, conjunto o totalidad de elementos sobre los que se investiga o hacen estudios. Muestra es una parte o subconjunto de elementos que se seleccionan previamente de una población para realizar un estudio.
El documento describe diferentes técnicas de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población más grande. Explica el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado, el muestreo por etapas múltiples, el muestreo por conglomerados, y el muestreo no probabilístico, incluyendo el muestreo por cuotas y el muestreo de bola de nieve. El objetivo del muestreo es obtener una muestra que aproxime las propiedades de la población total con un
El documento describe diferentes métodos de muestreo para recopilar datos de una población, incluyendo métodos probabilísticos como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado, así como métodos no probabilísticos como el muestreo por cuotas y la bola de nieve. Explica los pasos involucrados en cada método y sus ventajas e inconvenientes relativos.
Este documento describe los métodos de selección de muestras probabilísticas y no probabilísticas. Explica que las muestras probabilísticas requieren determinar el tamaño de la muestra y seleccionar elementos de manera aleatoria para asegurar que todos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados. También describe diferentes procedimientos de selección como la tombola y números aleatorios. Las muestras no probabilísticas se seleccionan de manera informal y sus resultados solo son generalizables a la muestra, no a la población
Este documento presenta una introducción a la teoría básica del muestreo y describe varios métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Explica que el muestreo implica obtener una o más muestras representativas de una población para hacer inferencias sobre parámetros desconocidos. Luego describe métodos como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, así como otros métodos como el discrecional, doble y opinático.
El documento trata sobre la técnica del muestreo estadístico. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer características de poblaciones grandes con pocos recursos mediante el estudio de una muestra representativa. A lo largo del tiempo, los métodos de muestreo se han modificado para obtener datos más precisos, apoyados por herramientas como las computadoras. El muestreo permite conocer poblaciones de manera más económica, rápida y precisa.
El documento trata sobre la técnica de muestreo. Explica que el muestreo surge de la necesidad de conocer características de poblaciones grandes con pocos recursos. Se han ido modificando los métodos de muestreo para obtener datos más precisos. El muestreo permite seleccionar una muestra representativa de una población de manera más económica y rápida.
Este documento describe la metodología de diseño muestral para la Encuesta de Consumo Cultural en Colombia. Se utiliza un diseño de muestreo en tres etapas (ESTMAS-MAS-MASC) que selecciona primero municipios, luego conglomerados dentro de los municipios seleccionados, y finalmente hogares y personas dentro de los conglomerados. El documento explica los supuestos sobre la estructura del universo y cómo el diseño muestral permite llegar a las unidades de interés de manera objetiva. También discute cómo se determinan los t
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación científica. Explica que el muestreo es la selección de una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Luego resume los principales tipos de muestreo probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como el de cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los métodos probabilísticos.
El documento describe diferentes métodos de muestreo para la investigación, incluyendo muestreos probabilísticos y no probabilísticos. Los muestreos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado permiten inferencias matemáticas sobre la precisión y representatividad de la muestra. Dentro de los probabilísticos, el estratificado divide la población en subgrupos y elige la muestra para asegurar la representación de todos los subgrupos. El muestreo por conglomerados elige unidades como escuelas enteras en lugar de individuos.
El documento describe los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, y muestreo no probabilístico como por cuotas e intencional. Explica que la muestra debe ser representativa de la población para hacer inferencias, y los errores comunes de muestreo y conclusión.
Este documento presenta los principios metodológicos para la orientación de trabajos académicos. Explica conceptos clave como diseños de investigación, problemas básicos de la investigación científica, tipos de muestreo, marco de la muestra, tamaño de la muestra, estimación de parámetros, y factores que definen el tamaño de la muestra. El objetivo es proveer una guía para el diseño metodológico de proyectos de investigación.
Este documento discute el tamaño de muestra necesario para tres propósitos principales: 1) extrapolar los resultados de una muestra a una población más grande, 2) construir un instrumento de medición como un test o escala, y 3) llevar a cabo estudios experimentales. Para extrapolar los resultados, el tamaño de muestra depende del nivel de confianza deseado, la varianza estimada en la población, y el margen de error aceptable. Para construir instrumentos, se necesitan entre 10-20 sujetos por ítem. Para estudios experimentales
El documento describe diferentes métodos de muestreo para seleccionar una parte representativa de una población cuando no es posible o conveniente analizar a todos sus elementos. Explica los métodos probabilísticos como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como los no probabilísticos como por cuotas o conveniencia. Finalmente, compara las ventajas e inconvenientes de los principales tipos de muestreo probabilístico.
Este documento describe diferentes métodos de muestreo para investigaciones de mercado. Explica conceptos clave como muestra, muestreo, marco muestral y tamaño de muestra. También describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico (aleatorio simple, aleatorio mediante números aleatorios, sistemático, estratificado y conglomerado) y no probabilístico (intencional, accidental y por cuota). El objetivo del muestreo es obtener una muestra representativa de una población más grande para hacer inferencias sobre la población total de manera más ráp
Este documento describe los conceptos básicos de población, muestra y muestreo. Define la población como el conjunto total de personas u objetos de interés, la muestra como una parte representativa de la población, y el muestreo como el método para seleccionar los componentes de la muestra. Explica que debido a los altos costos, no siempre es posible estudiar toda la población, por lo que el muestreo permite estudiar una parte representativa de manera más eficiente. Además, describe diferentes tipos de muestreo como el probabilístico y
Este documento describe conceptos clave relacionados con la muestra y el muestreo en investigación de mercados. Explica la diferencia entre población, muestra y muestreo, y los tipos de muestreo probabilístico como aleatorio simple, aleatorio mediante tabla de números aleatorios y sistemático. También cubre consideraciones sobre el tamaño de la muestra y fórmulas para calcularlo.
Este documento define los conceptos de población, muestra y muestreo en el contexto de la investigación estadística. Explica que una población es el conjunto total de personas u objetos sobre los cuales se desea obtener información, mientras que una muestra es una parte representativa de esa población. También describe diferentes métodos de muestreo como el probabilístico, estratificado y conglomerado, los cuales permiten seleccionar una muestra representativa de una población de manera sistemática. El objetivo del muestreo es poder generalizar los resultados ob
El documento explica los conceptos clave de muestra estadística, muestreo y tamaño de muestra. Define una muestra estadística como un subconjunto de datos que representa adecuadamente a la población total. Explica que existen métodos probabilísticos y no probabilísticos de muestreo, y describe los métodos de muestreo probabilístico aleatorio simple, aleatorio mediante tabla de números aleatorios y sistemático. Resalta la importancia de que la muestra sea lo suficientemente grande y representativa para minimizar el error.
Muestreo es la selección de algunas unidades de estudio entre una población definida en una investigación. MARCO MUESTRAL Es una lista detallada y actualizada de las unidades de muestreo. La unidad de análisis es cada uno de los elementos que constituyen la población y por lo tanto la muestra
Este documento presenta un proyecto de estadística sobre muestreo realizado por Gladys Pilar Cando Satán para su curso de cuarto semestre en la Universidad Nacional de Chimborazo. El proyecto describe los objetivos de aprender sobre el diseño de muestras representativas y el cálculo del tamaño de muestra, e introduce los conceptos clave de población, marco muestral, muestra y diferentes métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos.
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada.
El documento explica los conceptos de población, muestra y muestreo. Define una población como el conjunto total de elementos a estudiar, y una muestra como una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. Explica que existen diferentes tipos de muestreo como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, y la importancia de que la muestra sea representativa para extrapolar los resultados a toda la población.
La muestra o análisis muestral es una parte representativa de la población; El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea para extraer una pequeña parte de una población dentro de un universo a esta se le llama espacio muestral o muestra.
En estadística una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población.
Este documento presenta información sobre muestras o análisis muestral. Explica los antecedentes históricos del muestreo estadístico y define conceptos clave como población y muestra. Además, describe diferentes tipos de muestreo como probabilístico aleatorio simple, probabilístico sistemático, probabilístico estratificado y no probabilístico. El objetivo es proporcionar una introducción a este tema importante para la investigación de mercados.
Este documento describe los conceptos clave de la muestra y el análisis muestral. Explica que una muestra es un subconjunto representativo de una población que se estudia para inferir propiedades de la población total. Detalla diferentes técnicas de muestreo como el aleatorio simple, estratificado y sistemático, así como el cálculo del tamaño de la muestra. Concluye resaltando la importancia del muestreo estadístico para obtener probabilidades en los estudios e investigaciones.
Este documento describe los diseños muestrales en la investigación. Explica que la muestra es un procedimiento para conocer características de la población con base en una muestra extraída de ella. Describe los métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos, y los pasos del proceso de muestreo como definir la población, especificar el marco muestral, determinar el tamaño de la muestra y seleccionar la muestra. Resalta la importancia de los diseños muestrales para sacar conclusiones satisfactorias en la
Este documento describe los diseños muestrales en la investigación. Explica que la muestra es un procedimiento para conocer características de la población con base en una muestra extraída de ella. Describe los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico, y las etapas del proceso de muestreo como definir la población, especificar el marco muestral, determinar el tamaño de la muestra y seleccionar la muestra. También explica conceptos como error muestral, error no muestral, y métodos de muest
El documento proporciona una introducción al concepto de muestreo, describiendo los términos población, muestra y censo. Explica los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, por estratos y sistemático, así como muestreo no probabilístico como por conveniencia y de juicio. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra y los errores comunes en la investigación de mercado.
Este documento explica los conceptos de población, muestra, muestreo, tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Define la población como el conjunto total de unidades de análisis y la muestra como un subconjunto de la población. Explica que el muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población y los pasos involucrados. También describe los tipos principales de muestreo probabilístico como aleatorio simple, sistemático y estratificado, y los tipos de muestreo no probabil
Uno de los puntos que más a conflictuado a los comunicadores es el identificar cuánto es la población y cuánto la muestra, y el determinar los criterios que serán usados para seleccionar a los componentes de la muestra.
Todas las ciencias hacen uso del muestreo. Para algunos el objeto de estudio es la población, para otros, como los agrónomos serán los árboles frutales, parcelas o para los médicos la muestra son pacientes con determinados síntomas patológicos; para los comunicadores la población de estudio no sólo son personas sino también videos, películas, artículos de prensa, programas de radio, programas de televisión, cartillas informativas y otros.
Investigación de Mercados II
Tema: Importación de la ropa usada en Bolivia 1982-2022
Alumnos:
Arnez Albarado Jessica
Chambi Villca Marina
Cruz Mamani Nataly Mariel
Rivas Gonzales Alejandro Javier
Siles Loza Natalia Emilce
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Población o Universo
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Las Competencias Administrativas
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Análisis FODA
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Análisis P.E.S.T.
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Informe de Marketing 1.0; 2.0; 3.0; 4.0
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
El documento resume la investigación de Paul Ekman sobre las seis emociones básicas universales: ira, asco, miedo, alegría, tristeza y sorpresa. Ekman descubrió que estas emociones se expresan de manera similar a través de culturas a través del estudio de las expresiones faciales. También estudió las "microexpresiones" faciales para detectar mentiras y desarrolló teorías sobre emociones secundarias.
Investigación de Mercados II
Tema: La Previsión
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Este documento describe diferentes técnicas de recolección de datos para investigaciones, incluyendo entrevistas, encuestas, observación, diccionarios de datos y diagramas de flujo. Explica que cada técnica tiene un propósito y método específico para obtener información relevante de una manera sistemática. Finalmente, concluye que la recolección de datos es fundamental para tomar decisiones bien informadas en una investigación.
Investigación de Mercados II
Tema: Desempeño, emociones y creatividad
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Flujo circular de la economía
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Investigación de las importaciones de alimentos en Bolivia
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Este documento presenta una introducción al enfoque sistémico, destacando sus orígenes y principales exponentes como Von Bertalanffy y Bateson. Explica las propiedades fundamentales de los sistemas, incluyendo sus componentes, estructura, funciones e integración. Finalmente, analiza la aplicación del enfoque sistémico al proceso educativo, viendo la organización de este como un sistema compuesto por subsistemas.
Este documento compara los impuestos en varios países de Latinoamérica. Cuba tiene la carga impositiva más alta con un 41.7% del PIB, seguido por Brasil y Argentina. Los países con menos impuestos son Guatemala, República Dominicana y Perú. Mientras que los impuestos permiten que los gobiernos financien servicios públicos, también reducen los ingresos de los trabajadores y aumentan los precios. Un desafío clave es eliminar distorsiones en los sistemas tributarios para distribuir los ingresos de manera más equ
Investigación de Mercados II
Tema: Thomas Malthus
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Análisis Multivariado
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Investigación Cuantitativa
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
Investigación de Mercados II
Tema: Investigación Cualitativa
Alumno: Rivas Gonzales Alejandro Javier
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Pensamiento: TODO ES EDITABLE. R.Zapata
1. RIVAS GONZALES ALEJANDRO JAVIER
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
“LIBEREMOS BOLIVIA”
Muestra o Análisis Muestral
“Hay tres clases de mentiras: las mentiras, las malditas mentiras y las estadísticas."
Mark Twain
1. Introducción
El definir el tamaño muestral y el método de selección de las unidades de análisis, es tal
vez el punto más crucial en el proceso investigativo, ya que dependiendo de éste, será
posible generar inferencias o generalizaciones a toda la población, y por ende, definir
políticas y tomar acciones que impacten el entorno del objeto de estudio.
Es evidente que el reducir costos en todas las actividades que se realizan en la
cotidianidad es una prioridad, la investigación no es la excepción, por lo tanto, es menester
en lo posible trabajar con una parte de la población objeto de estudio, en lugar de realizar
un censo. No obstante, se presentan algunos casos donde es imprescindible medir o
auscultar a todos los elementos del universo bajo estudio. Este capitulo pretende dilucidar
y presentar alternativas de cuando se requiere seleccionar una muestra y cuando no,
además, de presentar una posición sobre lo que en realidad es viable y como se pueden
minimizar riesgos al momento de optar por un determinado procedimiento.
2. Desarrollo
Conceptos.
Muestra. Es un subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la
investigación. Hay procedimientos para obtener la cantidad de los componentes de la
muestra como fórmulas, lógica y otros que se vera más adelante. La muestra es una parte
representativa de la población.
Muestreo. Es el método utilizado para seleccionar a los componentes de la muestra del
total de la población. "Consiste en un conjunto de reglas, procedimientos y criterios
mediante los cuales se selecciona un conjunto de elementos de una población que
representan lo que sucede en toda esa población".
El realizar el diseño muestral es importante porque:
a) Permite que el estudio se realice en menor tiempo.
b) Se incurre en menos gastos.
c) Posibilita profundizar en el análisis de las variables.
d) Permite tener mayor control de las variables a estudiar.1
Tamaño de la muestra.
La tendencia de los investigadores de la comunicación es querer aplicar una fórmula que
les indique cuál será el número de personas a encuestar o a entrevistar. Lo que se hará en
esta parte es ver algunas consideraciones para que el investigador tome en cuenta:
2. RIVAS GONZALES ALEJANDRO JAVIER
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
“LIBEREMOS BOLIVIA”
El tamaño de la muestra debe definirse partiendo de dos criterios: De los recursos
disponibles y de los requerimientos que tenga el análisis de la investigación. Por tanto, una
recomendación es tomar la muestra mayor posible, mientras más grande y representativa
sea la muestra, menor será el error de la muestra.
Otro aspecto a considerar es la lógica que tiene el investigador para seleccionar la
muestra "por ejemplo si se tiene una población de 100 individuos habrá que tomar por lo
menos el 30% para no tener menos de 30 casos, que es lo mínimo recomendado para no
caer en la categoría de muestra pequeña. Pero si la población fuere 50.000 individuos una
muestra del 30 % representará 15.000; 10% serán 5.000 y el 1% dará una muestra de
500. en este caso es evidente que una muestra de 1% o menos será la adecuada para
cualquier tipo de análisis que se debe realizar".
Otros elementos que se consideran también para el tamaño de la muestra son fórmulas
estadísticas de las cuales sólo se desarrollará una de las más fáciles de aplicar en el
estudio de la comunicación. Pero antes, se debe aclarar que las fórmulas dependen
básicamente del margen de error, confiabilidad y la probabilidad.
Por ejemplo, si se usa un margen de error del 5%, este margen representa el grado de
precisión que se tiene en la generalización. Quiere decir que los resultados obtenidos en la
muestra van a tener una precisión de +-5%. Si al procesar las encuestas se advierte que el
65% de las personas encuestadas escucha una determinada radio, ese dato en la
generalización se puede interpretar que de toda la población, puede ser que un 60% o un
70% de las personas escuchan esa emisora. A esa posibilidad de que la afirmación sea
correcta se llama confiabilidad. Y la probabilidad es que cualquier elemento de la
población tenga la misma posibilidad de ser elegido para integrar la muestra que se
elaborara.
La variables son::
m= muestra
N= Población o universo
K= margen de error (puede ser 10%, 5%, 2%) para la fórmula, el porcentaje a usar debe
ser expresado en decimales.
El hecho de que una muestra sea grande no necesariamente cumple con el requisito de
representatividad pues esta cualidad depende de muchos factores y no sólo del tamaño,
sino del diseño del muestreo de cómo se seleccionará a los componentes de la muestra.2
Tipos de muestreo.
Se dividen en dos grupos, el probabilístico y el no probabilístico.
Muestreo probabilístico
3. RIVAS GONZALES ALEJANDRO JAVIER
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
“LIBEREMOS BOLIVIA”
Es el método más recomendable si se está haciendo una investigación cuantitativa porque
todos los componentes de la población tienen la misma posibilidad de ser seleccionados
para la muestra. Cada uno de los elementos de la población tengan la misma probabilidad
de ser seleccionados.
Se divide en :
a) Muestreo probabilístico aleatorio simple
Este método es uno de los más sencillos de aplicar, se caracteriza porque cada unidad
que compone la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado. Este método
también se lo conoce como sorteo, rifa o la tómbola. Para proceder con la selección de los
componentes de la muestra se siguen los siguientes pasos.
1. Indentificar y definir la población.
2. Realizar el listado de cada una de las unidades de la población.
3. Proceder a calcular la muestra.
4. Asignar un número a cada uno de los componentes de la población anotando en una
ficha, cartón o bolillo; luego colóquelos en una bolsa o cajón.
5. Extraiga una por una las unidades correspondientes de acuerdo a la cantidad total del
tamaño de la muestra. Cada ficha, cartón o bolillo extraído será componente de la
muestra.
6. Siga con el mismo procedimiento hasta completar la cantidad que se seleccionó en la
muestra.
Una desventaja de este procedimiento es que no puede ser utilizado en una población
grande, solo es aplicable cuando la población es pequeña.
b) Muestreo probabilístico aleatorio mediante la tabla de números aleatorios
Otro método utilizado es la tabla de números aleatorios para seleccionar a los
componentes de la muestra. El procedimiento es el siguiente:
1. Identifique y defina la población.
2. Realice el listado de cada una de las unidades de la población.
3. Proceda a calcular la muestra.
4. Asegúrese que cada una de las unidades de la población esté enumerada.
5. Determine el orden en que hará uso de la tabla, columna, la fila y la dirección en que se
iniciará el procedimiento de selección de los componentes de la muestra.
4. RIVAS GONZALES ALEJANDRO JAVIER
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
“LIBEREMOS BOLIVIA”
6. Proceda a la selección de las unidades de la población que formarán la muestra., si hay
repetición de números serán descartados y sustituidos por otros.(ver tabla de números
aleatorios)
7. Si en la columna que se empezó no alcanza para completar el total de la muestra se
elegirá las siguientes columnas hasta lograr el total de componentes de la muestra.
8. Puede seleccionar un número mayor al total del tamaño de la muestra, esto para los
casos en que sea necesario la sustitución de unidades no accesible en el momento de la
recolección de datos.
c) Muestreo probabilístico sistemático
Este procedimiento se realiza a través del cálculo del intérvalo que regirá la selección de
los componentes de la muestra. Algunos investigadores lo consideran como técnica
importante para realizar investigaciones sobre problemas sociales de gran magnitud.
Este tipo de muestreo se utiliza cuando el tamaño de la población es grande y la tabla de
números aleatorios no es suficiente para contar esa población. También es usado en
poblaciones pequeñas donde la selección sistemática facilita la identificación de los
componentes de la muestra.El procedimiento es el siguiente:
1. Identifique y defina la población.
2. Realice el cálculo de la muestra
3. Asegurese de que cada uno de los componentes de la población esté enumerada.
4. Proceda al cálculo del intérvalo numérico que servirá de base para la selección de la
muestra. Este se calcula dividiendo (N/m) el total de la población (N) por la muestra (m).
Este tipo de muestreo es menos costoso y requiere de menos tiempo que los otros.
Por ejemplo si la población son 500 personas(N), la muestra 100(m): N/m realizamos la
división reemplazando la fórmula 500/100 es igual a 5; este número será el intérvalo para
la selección de cada unidad muestral.
5 .Sortee un número del uno al cinco (intérvalo) por la que se iniciará la selección de los
componentes de la muestra.
6. Proceda a conformar la muestra. Si sorteo del uno al cinco resultara el número 4 y dado
que el número de intérvalo es 5, la primera unidad seleccionada será 4 y el siguiente
sumando 5, será 9,14,19 y así sucesivamente hasta completar los 100 elementos que
componen la muestra.3
d) Muestreo probabilístico estratificado
5. RIVAS GONZALES ALEJANDRO JAVIER
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
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Este tipo de muestreo se caracteriza por la división de la población en subgrupos o
estratos debido a que las variables que deben someterse a estudio en la población
presentan cierta variabilidad o distribución conocida que es necesario tomar en cuenta
para extraer la muestra. Por ejemplo, si se desea tomar una muestra de una población que
gusta de las novelas mexicanas donde el 15 % representa a los varones, el 85%
representa a las mujeres, se mantendrá la proporción, por cada 15 varones, se incluirán 85
mujeres.
El muestreo estratificado busca respetar para la muestra esa distribución de la población.
La ventaja de este procedimiento es que se reduce posibles desbalances, (la posibilidad
de que en la muestra de nuestro poblado, salgan seleccionados más hombres que
mujeres, o más personas de una edad que los debidos.
Es proceso que se sigue es el siguiente:
1. Identifique y defina la población.
2. Calcule la muestra.
3. Determine los subgrupos o estratos en que se dividirá la población, según la variable
que se está estudiando.
4. Aseguresé de contar con las listas de los componentes de cada estratos identificado.
5. Calcule el porcentaje de la muestra de la población. Si se toma el ejemplo anterior,
usado en el sistemático, la población (500) será el 100% la muestra (100) calculando por
la regla de tres representará el 20%.
6. Una vez que se calculó el porcentaje de la muestra, se calcula proporcionalmente el
mismo porcentaje en números de cada estrato identificado, es decir, si el primer estrato
tiene 180 personas, el 20% será 36 personas. De las 180 que compone el estrato se
seleccionará 36 empleando cualquier procedimiento descrito en el aleatorio y el
sistemático. El mismo procedimiento se realizará con los demás estratos.
e) Muestreo probabilístico conglomerado
Este tipo de muestreo se usa en particular cuando no se dispone de una lista detallada y
enumerada de cada una de las unidades que conforman la población y resulta muy
complejo elaborarla. Se denomina conglomerado porque la población es agrupada en
conjuntos, manzanos, bloques, áreas, zonas, etc. No es lo mismo que el estratificado
porque en este procedimiento se agrupa según las variables a estudiar y se puede
identificar exactamente a la población.
El muestreo conglomerado es conocido también por racimos. El procedimiento es el
siguiente:
6. RIVAS GONZALES ALEJANDRO JAVIER
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
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1. El proceso se inicia definiendo los conglomerados que componen la población Ej.
Manzanos.
2. Se selecciona los subconjuntos a estudiar y se realizan listados de los componentes del
conglomerado. Ej. Número de casas por manzano
3. Se procede a calcular la muestra de las casas.
4. Se procede a identificar a los componentes de la muestra que será tomada en cuenta
para el estudio, es decir, si el estudio son personas de 15 a 25 años, se procede a
identificar cuantas personas existirán entre esas edades en cada casa seleccionada.
5. Se procede con la recolección de datos hasta completar la muestra.4
Muestra no probabilística
En este tipo de muestreo, todas las unidades que componen la población no tiene la
misma posibilidad de ser seleccionada "también es conocido como muestreo por
conveniencia, no es aleatorio, razón por la que se desconoce la probabilidad de selección
de cada unidad o elemento de la población". Se dividen en tres grupos:
a) Intencional o deliberado. El investigador decide según los objetivos, los elementos que
integrarán la muestra, considerando aquellas unidades supuestamente típicas de la
población que se desea conocer. El investigador decide qué unidades integrarán la
muestra de acuerdo a su percepción. Ejemplo, encuestar a estudiantes que ven un
determinado programa televisivo y acudir a un grupo claramente identificado con esta serie
o programa de televisión.
b) Accidentales o por comodidad. El investigador acomoda su investigación de acuerdo a
los criterios que tiene para su investigación, es decir, si su objeto de estudio son niños que
ven un determinado programa infantil de televisión, el investigador en lugar de elegir una
zona de estudio elige un espacio donde se reúnan los niños, ejemplo, un jardín de
infantes, un parque infantil, una escuela, etc.
c) Por cuota. Consiste en que el investigador selecciona la muestra considerando algunos
fenómenos o variables a estudiar como sexo, raza, religión, áreas de trabajo, etc. El paso
inicial consiste en determinar la cantidad o cuota de sujetos de estudio a incluirse y que
poseen las características indicadas. Por ejemplo, en una encuesta a jóvenes que ven un
determinado programa de televisión, el encuestador procederá al llenado de las boletas
hasta cumplir la cuota asignada, no importa la zona ni la forma de selección de las
personas lo importante es cumplir con la cuota asignada.
Antes de entrar a desarrollar consideraciones para el muestreo en investigaciones
cualitativas, se debe recomendar no utilizar el muestro no probabilístico en investigaciones
cuantitativas, porque no permite calcular el error de la muestra.5
7. RIVAS GONZALES ALEJANDRO JAVIER
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
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3. Conclusión
Tenemos que el muestreo es una técnica que se desprende de la estadística, el cual es
muy útil en varios ámbitos de actividades que desarrolla el ser humano. Gracias al
muestreo podemos conocer a ciertas poblaciones sin importar su tamaño ya que esta
técnica solo toma una muestra y en base a ello se obtienen conclusiones dando como un
beneficio directo bajo costo y resultados en meno rcosto. El muestreo es muy útil para las
empresas, el gobierno, las industrias, etc. Ya quegracias a esta técnica pueden conocer a
las poblaciones de personas y así utilizarla información obtenida para sus distintos fines.
El muestreo parece ser un método muy fácil de utilizar y comprender pero esto no es
verdad, existen ciertos conceptos que exigen cierto nivel de conocimiento ya que sin ellos
no se podría realizar y apreciar un estudio de esta magnitud. Parece ser muy exagerado
que la técnica de muestreo tenga tantos conceptos pero hay que recordar que gracias a
ellos podemos interpretar con mayor precisión los resultados y cuando emitamos uno del
mismo, podamos afirmar que nuestro margen de error sea muy pequeño y nuestras
predicciones son correctas. En la actualidad y conforme va pasando el tiempo hay mas
herramientas para hacer la técnica de la muestreo más fácil y precisa.
4. Referencias
1. https://www.significados.com/muestra/
2. https://www.questionpro.com/blog/es/como-determinar-el-tamano-de-una-muestra/
3. https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-muestreo-para-investigaciones-sociales/
4. https://explorable.com/es/muestreo-
estratificado#:~:text=El%20muestreo%20estratificado%20es%20una,diferentes%20estra
tos%20en%20forma%20proporcional.
8. RIVAS GONZALES ALEJANDRO JAVIER
Docente: Mgr. José Ramiro Zapata Barrientos
Materia: Investigación de Mercados II
“LIBEREMOS BOLIVIA”
5. https://explorable.com/es/muestreo-no-probabilistico
5. Videos
https://m.youtube.com/watch?feature=youtu.be&v=oc8i9g144Y0
https://m.youtube.com/watch?feature=youtu.be&v=tB0xCNIuKAs