Uno de los temas importantes en la investigación de mercados cuantitativa es la definición de la tamaño de la muestra, este tamaño depende de variables como: 

• La precisión e los datos que se requiere para la toma de decisiones, entre la decisión sea más fina en términos de los datos requeridos, mayor debe ser el tamaño de la muestra y la selección del tipo de muestreo.  Hay decisiones muy básicas que se pueden resolver a través de un sondeo con muestras pequeñas en el target. 
• El nivel de representatividad del universo que se quiera tener y la cantidad de celdas o segmentos de análisis que se necesiten para la toma de decisiones. Por ejemplo la cantidad de ciudades o mercados y  la división del análisis por variables demográficas o de consumo. 
• El presupuesto: Si se quieren tener muestras representativas del universo con procesos de selección de la muestra probabilísticos y margenes de error pequeños se debe contar en la mayoría de los caso con amplios presupuestos para la realización de la investigación. 

Se denomina muestreo al procedimiento mediante el cual se obtiene una muestra. La muestra debe  ser representativa de la población que se desea estudiar y reflejar las características de los elementos que la componen.  Solo en este caso se pueden inferir los resultados de la muestra a la población. 

Existen dos grandes tipos de muestreo: 

1. Muestreo probabilístico: Se seleccionan las unidades muestrales a través de procesos aleatorios.  En este tipo de muestreo cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido. Se puede conocer el margen de error y el nivel de confianza de las estimaciones, así de esta forma los resultados se pueden generalizar a la población o al universo en estudio.  Es mucho más costoso que el muestro no probabilístico.  En muchos casos es muy lento y los procesos de recolección de información son muy complejos.  Se requiere para decisiones muy finas, que impliquen decisiones costosas en muchos casos de alto riesgo o para la medición de indicadores de gestión claves (KPI´s) para la organización, tales como el nivel de reconocimiento de marca o la penetración en el mercado de un producto o servicio. 

Tipos de muestreo probabilístico

• Simple
• Sistemático
• Estratificado
• Por conglomerados
• Muestreo en varias etapas, que usan en cada una diferentes técnicas.

2. Muestreo no probabilístico: Las unidades muestrales no  se seleccionan al azar, son elegidas por las personas.  La selección de la muestra no es aleatoria, no se basa en ninguna teoría de probabilidad. No es posible calcular el error  ni los niveles de confianza. El diseño es más simple y los costos son significativamente menores.  Uno de los procedimientos más comunes en este tipo de muestro es el realizado por conveniencia, en donde las muestras se seleccionan según un criterio de accesibilidad o comodidad.  En este sentido debe usarse para decisiones que no impliquen altos costos o riesgos elevados. 

Muestreo estratificado: Se realiza cuando la población a estudiar se puede diferenciar por grupos. Por ejemplo las clases sociales, en este caso se diseña una muestra por niveles socioeconómicos altos, otra por los medios y los bajos. Finalmente los resultados se ponderan acorde a su verdadero peso poblacional. Se basa en la división de la población en subparticiones. Hecha esta partición. Se puede o no hacer un tipo de muestreo diferente, para cada estrato. Se puede o no, usar criterios diferentes en cada estrato para asignar el tamaño de la submuestra para cada estrato. La forma en que se distribuye el # total de encuestas entre los diferentes subconjuntos establecidos en la población se denomina afijación de la muestra.

Las tres formas básicas en que se puede hacer la afijación son: 

Proporcional. A cada estrato corresponde un número de encuestas proporcional al peso de ese estrato en la población

Simple : A todos los estratos corresponderá el mismo número de encuestas

Se puede obtener, para cada estrato de la población, estimaciones con análogo grado de precisión.

Óptima: Teniendo en cuenta la homogeneidad o heterogeneidad (varianza) de las subpoblaciones de cada estrato, se corrige la afijación proporcional, en el sentido de disminuir el número previsto en los estratos muy homogéneos, y aumentarla en los menos homogéneos.

Para llevarla a cabo, se pondera el tamaño previsto para cada estrato multiplicándolo por la desviación típica en la población de dicho estrato, y se procede luego a una afijación proporcional sobre estos valores. Toda afijación no proporcional requerirá factores de ponderación para cada submuestra, caso de que se requiera tabular conjuntamente toda la muestra.

Muestreo por cuotas: Identifica grupos que cumplen con determinadas condiciones, por ejemplo edad, sexo, nivel socio económico. Los elementos no se seleccionan al azar sino que se da al entrevistador la libertad para elegir la unidades o individuos a encuestar.  Se define el número de individuos que se deben encuestar en cada una de las celdas.  Este tipo de celdas se denominan cuotas. 

Esta técnica se puede aplicar en la última etapa de un muestreo. Es mucho más flexible que cualquier otra especificación de los individuos de la muestra, por ejemplo nominativa. Se trata de suministrar al encuestador un perfil del conjunto de personas que se le piden como objetivo de su trabajo de campo. Dentro de ciertas limitaciones (por ejemplo no obtener más de X encuestas en la misma ubicación), se deja al entrevistador la elección de los individuos concretos que integrarán la muestra, la cual tendrá lugar por condicionamientos pragmáticos o casuales, no estando por tanto exenta esta técnica de la posibilidad de sesgos muestrales.

En cualquier caso, las variables que componen el perfil, no deberían ser muchas, y, si es posible deberían ser obvias, para ahorrar al encuestador la necesidad de verificar una serie de preguntas antes de determinar si el individuo va o no a pertenecer a la muestra.

Una serie claramente especificada de instrucciones a los encuestadores son necesarias para evitar distorsiones sistemáticas de la muestra, como pueden ser las relativas a la conducta a seguir ante la ausencia del cabeza de familia en un domicilio seleccionado, la forma de elegir el siguiente itinerario, el lugar donde realizar la encuesta, el momento de pasar al siguiente bloque, etc.. Una tabla de números aleatorios, proporcionada al encuestador, puede ser una buena herramienta que le ayude a tomar este tipo de decisiones.

Muestreo Aleatorio Simple

Elección por sorteo de cada uno de los elementos, que se extrae de la población sin reemplazamiento, es decir, sin probabilidad de que salga dos veces. Las reglas de las estadística inferencial basan su validez en que la elección de los elementos se haga con reemplazo y probabilidades iguales para todos los elementos. 

Requiere censo de la población, requiere números aleatorios, por bombo, generador o tabla de números aleatorios. Dilapida recursos. Por ejemplo, mandando un encuestador a 850 ciudades o pueblos distintos para encuestar en total a 1000 personas.

Efecto diseño

Varianza de las estimaciones en muestreo tipo X, de N elementos / Varianza de las estimaciones en la muestra por muestreo aleatorio, de N elementos

Muestreo Aleatorio Sistemático

N = no de elementos de la población

n = no de elementos de la muestra

N/n = Coeficiente de elevación

Se elige un número aleatorio menor que el coeficiente de elevación, se toma de la población el elemento representado por ese número, y se van extrayendo sucesivamente, en intervalos iguales al coeficiente de elevación los restantes elementos.

Peligro de acoplamiento a alguna característica distribuida en función de un periodo semejante.

Peligro en general de dependencia del ordenamiento del censo de la población.

Muestreo por conglomerados

Las unidades muestrales son en última instancia, del mismo tipo que los elementos de la población, en muchos de los ejemplos, personas. Pero nada impide que, en un muestreo polietápico, cualquier etapa, menos la última usen como unidades muestrales conglomerados de individuos, conjuntos de elemento de la población que en algún sentido, forman un conjunto diferenciado.

Como ejemplo, en una encuesta a universitarios, podríamos muestrear las universidades (con cualquier tipo de muestreo de los ya explicados) y en una segunda etapa, entre las elegidas, muestrear entre sus centros, para en una tercera etapa elegir una muestra de estudiantes de los centros seleccionados.

Este muestreo tiene menos requerimientos de información que los demás, pues para hacer un muestreo simple en cualquier etapa sólo necesitamos disponer del censo de las unidades que pertenezcan a las universidades o centros elegidos en la etapa anterior.

En cada etapa, el peso relativo de cada conglomerado, debe influir en la probabilidad del conglomerado de salir elegido. En la siguiente etapa, el número de individuos de ese conglomerado que se van a muestrear, también podría hacerse proporcional a este peso relativo.

Para decidir si se toman pocos conglomerados de la primera etapa, y muchos subconglomerados de ellos en la segunda etapa, o viceversa, se piensa en la homogeneidad de tales subconglomerados entre sí. Si esta es alta, habrá que muestrear muchos individuos en esa segunda etapa, con lo cual en la primera etapa podemos elegir pocos, y viceversa.

Si alguien confunde estrato con conglomerado, habría que explicarle otra vez la clase completa, por lo cual es preferible dar la siguiente regla : Si a la pregunta ¿están incluidos en la muestra todos los (estratos/conglomerados) ? se puede responder que sí, se está hablando de estratos. Otra, más laxa, sería que, si son muchos, son conglomerados.

Estos son los principales conceptos a tener en cuenta en el desarrollo de un  tamaño de muestra

Población. Conjunto de individuos de nuestro interés. Universo Muestra. Selección de la población

Unidad muestral. Tipo de individuos de la población. Muestreo aleatorio o probabilístico, confiado al azar.

Etapas de un muestreo. Unidades muestrales de distinto nivel en cada etapa. En la última etapa, la unidad muestral deben ser los elementos de la población. En las anteriores deben ser conglomerados de elementos poblacionales.

Muestreo

Elección de elementos de la muestra.

Regla de las muestras probabilísticas

Cada elemento de la población debe tener una probabilidad no nula, y conocida de ser elegido.

Cálculo del tamaño de la muestra: Leer más