Estadística Para Investigación de Mercados
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Estadística para Investigación de Mercados
Prof. Jorge Rojas Orrillo
Objetivo
El objetivo de la mayor parte de los proyectos de investigación de mercados es obtener información sobre las características o parámetros de una población
¿Qué es la población?
¿Qué es el Censo?
¿Qué es una muestra?
Conceptos Básicos
Censo; Es un recuento de todos los elementos de una población
Muestra; Es un subconjunto de los elementos de una población seleccionados para participar en un estudio
Población; Es el conjunto de todos los elementos que poseen algunas características comunes respecto al problema de investigación de mercados.
Proceso de Muestreo
• La población objetivo es un conjunto de elementos que poseen la información que busca el investigador y acerca del cual deben hacerse las inferencias.
Definición de Público Objetivo
Variables Público ObjetivoEL
EMEN
TO Objeto por el cual se desea información
UN
IDAD
DE
MU
ESTR
A Unidad básica que contiene los elementos
EXTE
NSI
ÒN Zona
geogràfica TIEM
PO
Agosto 2016
Ejemplo• Mujeres, mayores de 25 años, que hayan comprado
aceite en los últimos 30 días, en Supermercados de la Región Metropolitana en Agosto del 2015
Ejemplos
Elemento Elemento Extensión
Tiempo Unidades
Marco de Muestra
• El marco de la muestra es una representación de los elementos de la población objetivo que consiste en una lista o grupo de indicaciones.
• El marco muestral se puede obtener de: directorios telefónicos, listas de correos electrónicos, listas de empleados de empresas de determinada industria, entre otros.
Ejemplo
• Grupo objetivo: hombres y mujeres, de los grupos socioecon162micos AB y C, que hayan leí do El Comercio en los últimos 30 días
Marco de la muestra: lista de socios (teléfonos o e-mail) del Club de Lectores de El Comercio.
Muestreo Probabilístico
Permite realizar inferencias (proyecciones) estadísticas acerca de las características del grupo objetivo.
Permite obtener un error estándar (intervalo de confianza) para las características del grupo objetivo.
Es una técnica de muestreo en la cual cada elemento tiene una probabilidad conocida y mayor de cero de ser seleccionado para la muestra.
3 Métodos Probabilísticos
Muestreo aleatorio simple
(SRS).Estratificado. Por
Conglomerados
Muestreo Aleatorio Simple
Cada elemento se selecciona en forma independiente de
cualquier otro
La muestra se toma del marco muestral de una manera totalmente aleatoria (equivalente a un sistema de loterí a).
Un SRS requiere la numeración o empadronamiento de todos los elementos del marco muestral.
El muestreo aleatorio simple (SRS) es una técnica de muestreo probabilístico en la cual cada elemento tiene una probabilidad idéntica y conocida de ser seleccionado.
Ventajas Desventajas
Distorsiones de tamaño (muestra pequeñas)
Puede ser costoso
No siempre son factibles
Los resultados pueden proyectarse naturalmente a la población objetivo.
Fácil de comprender
Muestreo estratificado
• Se deben utilizar variables de clasificación que dividan la población en estratos (grupos) cuyos elementos sean homogéneos entre sí, pero heterogéneos respecto a los elementos pertenecientes a los estratos restantes
• Las variables de estratificación deben ser relevantes para el problema de investigación.
El muestreo estratificado es una técnica de muestreo probabilístico que utiliza un procedimiento de dos pasos en el cual primero se divide la población en sub-grupos (estratos) y luego los elementos de cada estrato se seleccionan de manera aleatoria.
Asignación Proporcional
El número de elementos seleccionados es proporcional al tamaño que tiene el estrato con respecto a la población total.
Muestreo por conglomerados
• El muestreo por conglomerados es una técnica de muestreo probabilístico en la cual primero se divide la población en grupos excluyentes. Luego se selecciona una muestra de estos grupos. Finalmente, para cada grupo seleccionado se toma una muestra de elementos de maneraaleatoria.
• «La selección de los grupos a incluir en la muestra puede hacerse de manera aleatoria o según el tamaño de cada grupo (según la cantidad de elementos que componen cada grupo)».
Monoetápico• Se incluyen todos los elementos de
los grupos seleccionados.• Ejemplo: Se divide una cuidad en
comunas. Se seleccionan algunas de estas comunas. Luego se seleccionan todos los hogares pertenecientes a estas comunas.
Bietápico• Se incluye una muestra (aleatoria o
proporcional al tamaño) de los grupos seleccionados.
• Ejemplo: Se divide una cuidad en comunas. Se seleccionan algunas de estas comunas. Luego se selecciona una muestra de los hogares pertenecientes a estas comunas
Polietápico• e incluye una muestra (aleatoria o
proporcional al tamaño) de los grupos seleccionados en varias etapas.
• Ejemplo: Se divide una cuidad en comunas. Se seleccionan algunas de estas comunas. Luego estas comunas se dividen en manzanas. Se seleccionan algunas de estas manzanas. Luego estas manzanas se dividen en calles. Luego se selecciona una muestra de los hogares pertenecientes a estas calles.