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Cuando se va a resolver un problema, es muy conveniente tener un conocimiento detallado de los posibles tipos de investigación que se pueden seguir. Este conocimiento hace posible evitar equivocaciones en la elección del método adecuado para un procedimiento específico.
Tiene como objetivo principal brindar información y comprensión sobre la situación del problema que enfrenta la persona investigadora.
Puede consistir simplemente en entrevistas personales aplicadas a personas expertas en ciertas áreas. La muestra, seleccionada para generar el máximo de información, es pequeña y no representativa, así también los datos primarios son de naturaleza cualitativa y se analizan de acuerdo con ello.
Un ejemplo de una investigación exploratoria puede ser aquella que permita conocer los gustos y preferencias de las personas consumidoras de un cierto producto o servicio.
Es un tipo de investigación cuya función principal es describir algo, por lo regular las características o funciones del mercado y se enfoca en las preguntas quién, qué, cuándo, dónde y cómo. Por ejemplo: ¿Qué tipo de persona consumidora compra nuestros productos?, ¿Dónde compra la persona consumidora nuestro nuevo producto?
Es más formal y estructurada que la exploratoria. Se basa en muestras representativas y los datos obtenidos se someten a un análisis cuantitativo. Los hallazgos de esta investigación se consideran de naturaleza concluyente, ya que se utilizan como un medio para la toma de decisiones.
La investigación descriptiva se basa en dos diseños principales que son Diseños transversales
Es el diseño descriptivo de mayor uso en la investigación de mercados. Implica obtener una sola vez información de una muestra dada de elementos de la población.
Este método de investigación está diseñado para determinar si un cambio en una variable genera una modificación observable en otra. Por ejemplo: ¿si se aumenta el precio, disminuye la venta del producto?, ¿Preferiría nuestra clientela un envase más pequeño al mismo precio?
Este tipo de investigación se ha ideado con el propósito de determinar, con la mayor confiabilidad posible, relaciones de causa - efecto, para lo cual uno o más grupos, llamados experimentales, se exponen a los estímulos experimentales y los comportamientos resultantes se comparan con los comportamientos de ese u otros grupos, llamados de control, los cuales no reciben el tratamiento o estímulo experimental.
Para ejemplificar lo dicho supongamos que en un mercado introducimos una promoción y medimos cómo afecta a las ventas, sirviendo de control otro mercado distinto pero semejante, en el cual la estrategia no se modifica. El efecto se mide como la diferencia de ventas entre los dos mercados.
Tipo de diseño de la investigación el cual incluye una muestra fija de elementos de la población la cual se somete a mediciones repetitivas de las mismas variables. La muestra es la misma durante un tiempo prolongado, lo cual brinda una serie de imágenes; al verse en conjunto, muestran una imagen vivida de la situación y los cambios que ocurren a lo largo del tiempo.
Es el diseño descriptivo de mayor uso en la investigación de mercados. Implica obtener una sola vez información de una muestra dada de elementos de la población.
Los diseños transversales simples consisten en extraer una muestra de personas encuestadas de la población meta y se obtiene información de esta muestra una sola vez.
En los diseños transversales múltiples hay dos o más muestras de personas encuestadas y de cada muestra se obtiene la información una sola vez. Es común que la información de las diferentes muestras se obtenga en un momento distinto durante largos intervalos de tiempo.
Para iniciar una investigación cuantitativa, cualitativa o mixta siempre se requiere de una idea.
La muestra es una reducción de la población en la cual se puede estudiar y medir los mismos fenómenos que ocurren en ella. Para que la muestra alcance los objetivos preestablecidos debe tener las siguientes características:
A. Debe ser representativa: se refiere a que en la muestra deben de estar aquellos elementos que contengan las mismas cualidades y características de la totalidad de la población.
B. Ser suficiente: la cantidad de elementos seleccionados deberán ser los mínimos que representen a la población, pero este mínimo debe de prever errores.
Es el conjunto de elementos o personas quienes reúnen las características que se pretenden estudiar. Cuando se conoce el número de individuos que la componen, se habla de «población finita» y cuando no se conoce su número hablamos de «población infinita».
Es el grupo de personas que realmente se estudiarán, es un subconjunto de la población. Para que se puedan generalizar a la población los resultados obtenidos en la muestra, ésta ha de ser «representativa» de dicha población. Normalmente, el número de individuos de la muestra se representa con la letra «n» y el número de sujetos de la población por la «N».
Es cada una de las personas integrantes de la población o muestra en quienes se estudiarán las características de interés determinadas por los objetivos del estudio.
Si se estudia a más personas de las que en realidad son necesarias, se estarán derrochando recursos, tanto materiales como humanos, de los cuales normalmente no se dispone en exceso. Si se estudia a más personas de las que en realidad son necesarias, no se tendrá la potencia o seguridad suficiente sobre lo que se está haciendo y puede darse el caso de que no se encuentren diferencias entre dos grupos, cuando en realidad sí las hay.
Es obvio que al hacerlo se pueden cometer errores, los cuales básicamente pueden ser de dos tipos. El error aleatorio es el derivado de trabajar con muestras y se puede cuantificar, está relacionado con la precisión. A medida que se aumenta el tamaño de la muestra, este error disminuye, hasta el punto de que si se estudia a toda la población el error aleatorio desaparece. El error sistemático o sesgo está relacionado con la representatividad de la población; si la muestra estudiada reúne características diferentes a las que se producen en la población, aunque se aumente el tamaño de la muestra, este error se mantiene y se obtendrán valores diferentes en la muestra a los que realmente se dan en la población. Este error está relacionado con la validez.
Cuando el muestreo cubre a todos los elementos de la población lo que se hace es un censo. En muchos de los casos, la realización de un censo no se realiza por altos costos que este implica.
Para calcular el tamaño de una muestra hay que tomar en cuenta tres factores:
El nivel de confianza es el porcentaje de seguridad que existe para generalizar los resultados obtenidos. Esto quiere decir que un porcentaje del 100% equivale a decir que no existe ninguna duda para generalizar tales resultados, pero también implica estudiar a la totalidad de los casos de la población.
El nivel de confianza prefijado da lugar a un coeficiente (Za). Por ejemplo, para una seguridad del 95%, Za =1,96; para una seguridad del 99%, Za = 2,58. (Estos valores provienen de las tablas de la distribución normal Z).
Equivale a elegir una probabilidad de aceptar una hipótesis que sea falsa como si fuera verdadera o a la inversa: rechazar la hipótesis verdadera por considerarla falsa. Al igual que en el caso de la confianza, si se quiere eliminar el riesgo del error y considerarlo como 0%, entonces la muestra debe ser del mismo tamaño que la población, por lo cual conviene correr un cierto riesgo de equivocarse.
Comúnmente se acepta entre el 4% y el 6% como error, tomando en cuenta que no son complementarios la confianza y el error.
Es la probabilidad (o porcentaje) con el cual se aceptó y se rechazó la hipótesis que se quiere investigar en alguna investigación anterior o en un ensayo previo a la investigación actual. El porcentaje con que se aceptó tal hipótesis se denomina variabilidad positiva y se denota por "p", y el porcentaje con el cual se rechazó la hipótesis es la variabilidad negativa, denotada por "q".
Hay que considerar que p y q son complementarios; es decir, que su suma es igual a la unidad: p+q =1. Además, cuando se habla de la máxima variabilidad, en el caso de no existir antecedentes sobre la investigación (no hay otras o no se pudo aplicar una prueba previa), entonces los valores de variabilidad son p=q=0,5.
Para estudiar sobre Fórmulas para calcular la muestra haga clic Aquí.
Se denomina muestreo al procedimiento mediante el cual se obtiene una muestra de la población.
Una vez que se han definido las características de las personas en estudio y se ha calculado el número necesario, sólo queda determinar la manera en que serán seleccionados de la población a la cual pertenecen.
Existen dos tipos de muestreo: Probabilístico y No probabilístico.
Con el muestreo probabilístico, todos las personas tienen la misma probabilidad de entrar a formar parte del estudio. La elección se hace al azar.
Los tipos de muestreo «probabilístico» más utilizados son: aleatorio simple, aleatorio sistemático, aleatorio estratificado y aleatorio por conglomerados.
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Para poder realizar este tipo de muestreo, todas las personas integrantes de la población deben estar numerados en un listado. Normalmente, se hace a partir de un listado de números aleatorios, disponible en casi todos los libros de estadística, con un programa estadístico, o con alguno de los programas para calcular el tamaño de la muestra que tenga la opción de generar listados de números aleatorios.
Si no se dispone del listado de personas, no se podrá utilizar esta técnica de muestreo, por lo cual se debe recurrir a otro tipo de muestreo que no precise tener a las personas identificadas.
Es similar al aleatorio simple: las personas han de estar identificadas, pero no es necesario disponer de un listado. Éstas no se eligen a partir de un listado de números aleatorios, sino que se hace sistemáticamente eligiendo a una de cada cierto número de personas. Este número se denomina «fracción de muestreo» (k) y se calcula dividiendo el total de la población por la muestra necesaria:
Por ejemplo, si se tiene una población de 8.000 personas y el tamaño de la muestra necesario es de 400, se seleccionará una de cada 20, que será la fracción de muestreo (8.000/400). Para decidir por cuál se ha de comenzar, se selecciona aleatoriamente, o por sorteo, un número del 1 al 20, y a partir de dicho número se va seleccionando a una persona de cada 20.
En este tipo de muestreo se divide a la población en subgrupos o estratos los cuales tienen alguna característica común; e interesa mantener estos estratos en la muestra, para que mantenga la misma composición que la población. La selección de personas dentro de cada estrato se realizará aleatoriamente. La estratificación se suele hacer en función de diferentes variables o características de interés: género, edad, situación laboral, entre otras.
Este tipo de muestreo también se denomina en «etapas múltiples». Se emplea cuando se desea estudiar una población grande y dispersa, y no se dispone de ningún listado para poder aplicar las técnicas anteriores. En lugar de seleccionar personas, se empieza por seleccionar subgrupos o «conglomerados» a los cuales se da el nombre de «unidades de primera etapa» o «unidades primarias».
En este tipo de muestreo no todas las personas tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra de estudio.
Los muestreos no probabilísticos más utilizados son los siguientes: accidental, de conveniencia, por cuotas y por bola de nieve.
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Este tipo de muestreo se denomina también «consecutivo», ya que la selección de los sujetos de estudio se hace en función de su presencia o no en un lugar y un momento determinados.
Por ejemplo, la persona encuestadora que, en la calle, entrevista a las personas que pasan en ese momento por allí.
Las personas investigadoras deciden, según sus criterios de interés y basándose en los conocimientos que tienen sobre la población, qué elementos entrarán a formar parte de la muestra de estudio.
Por ejemplo, si se tuviera que entrevistar a personas expertas en mecánica automotriz, entrevistar a una persona en especial por su experiencia en esta especialidad.
Consiste en seleccionar la muestra considerando una serie de características específicas presentes en la población, por lo cual la muestra habrá de tenerlas en la misma proporción. Las cuotas se establecen a partir de variables consideradas relevantes: grupos de edad, género, categoría laboral, entre otras.
Por ejemplo, se establece que dentro de la muestra seleccionada se debe entrevistar a quince mujeres con edades de 18 a 22 años.
Se utiliza cuando la población es difícil de identificar o cuando es complicado acceder a ella porque tiene ciertas características que no son muy aceptadas socialmente. Consiste en ir seleccionando a las personas a partir de un solo elemento o de un grupo reducido, que va conduciendo a otras personas quienes reúnen las características de estudio; éstas, a su vez, conducen a otras y así se va obteniendo el número de personas necesario. Ejemplo: cuando la persona entrevistadora pregunta a la persona entrevistada que si le puede referir a otra persona conocida para ofrecerle el producto.