Una de las técnicas más utilizadas en la realización de estudios de mercado son las encuestas, es un método cuantitativo y las hay de muchos tipos: personales, telefónicas, on line e incluso por correo postal, aunque estas últimas cada vez se usan menos. ¿Sabes cuántas encuestas tienes que hacer para obtener una información de calidad?.
Para explicarlo antes tenemos que conocer algunos de los términos más importantes. En este artículo explicamos los conceptos clave de una forma muy sencilla.
Población objeto de estudio
Es el conjunto de elementos que cumplen con una condición determinada, relacionada con el objeto del estudio. Por ejemplo, pueden ser los consumidores de mi producto residentes en Zaragoza, o los trabajadores de una empresa, o las personas fumadoras. Depende de qué estamos investigando.
Población finita e infinita
En estadística se considera una población “finita” cuando es inferior a 100.000 elementos y es “infinita” cuando la población objeto de estudio es superior a 100.000 elementos.
Aplicado a nuestros ejemplos: los trabajadores de una empresa será una población finita porque será menor a 100.000. Las personas fumadoras será una población infinita porque son más de 100.000 personas.
Para contestar a la pregunta de cuántas encuestas debemos hacer, lo primero que hay que averiguar es si la población es de un tipo o de otro, ya que deberemos aplicar fórmulas estadísticas de teoría de muestras diferentes.
Muestra
Como resulta imposible encuestar a todos los elementos de una población (eso sería un Censo), se hace uso de una muestra representativa de la misma. La muestra es un subconjunto de la población objeto de estudio.
El muestreo puede definirse como la selección de un grupo de personas pertenecientes a una población objeto de estudio, para estudiar sus características y debe definirse en base a un plan.
La estadística permite inferir a la población, los resultados obtenidos en nuestra investigación, basada en la información obtenida en la muestra estudiada.
Siguiendo nuestros ejemplos, la muestra sería un subgrupo de consumidores residentes en Zaragoza, o un subgrupo de trabajadores de una empresa o de personas que fuman.
La muestra debe ser lo más parecida posible a la población estudiada, en base a algunas variables que son importantes, por ejemplo la situación geográfica, los puestos que ocupan dentro de la empresa, la edad o cualquier otra variable que sea determinante. Por eso suelo decir que la muestra debe ser como una fotocopia reducida de la población.
Error muestral
El margen de error es el intervalo en el cuál espero encontrar el dato que quiero medir de mi población objeto de estudio. Es el error que estoy dispuesto a asumir, por tener que trabajar con una muestra y no con un censo completo. Un error admisible podría estar situado entre el ±4% y el ±7%.
Si tomamos como ejemplo que asumimos un error del ±5% ¿eso qué significa?. Bien, vamos a explicarlo: podemos aplicarlo a dos tipos de datos: medias y proporciones, esto quiere decir que si en nuestra investigación con encuestas obtenemos que la media de edad de nuestros consumidores es de 40 años, al trabajar con un ±5% quiere decir que en la realidad (en la Población) ese dato se encontrará en el siguiente intervalo: 40 + 0.05 y 40 – 0.05 = intervalo (39,95 y 40,05) años.
Cuando hablamos de porcentajes, estaremos asumiendo el siguiente error: si obtenemos como dato en nuestras encuestas que el 30% de las personas encuestadas compran batidos de chocolate en nuestra tienda, asumimos que en la realidad dicho porcentaje estará en el siguiente intervalo: 30%+5% y 30%-5%, es decir el valor real estará en el intervalo (35% y 25%).
A mayor error, menor calidad de la información porque estamos basando nuestro estudio en menos número de encuestas.
Nivel de confianza
El nivel de confianza expresa la certeza de que realmente el dato que buscamos esté dentro del margen de error. Si trabajamos con un nivel de confianza del 95% en realidad lo que estamos diciendo es que si repitiéramos 100 veces el trabajo de campo completo, seleccionando muestras aleatorias del mismo tamaño, 95 veces obtendríamos los mismos resultados dentro del intervalo de error y 5 veces el dato estaría fuera del intervalo de error.
Tanto el error muestral como el nivel de confianza son imprescindibles para averiguar cuántas encuestas deberemos hacer. A menor error, más encuestas deberemos hacer y sucede lo contrario con el grado de confianza, mayor nivel de confianza, más encuestas a realizar.
Entonces ¿cuántas encuestas debo hacer?
Para dar un número exacto debemos aplicar unas fórmulas estadísticas de teoría de muestras. Para ello tenemos que averiguar el número de personas que conforman nuestra población, si son mayores de 100.000 no necesito el número exacto, pero si la población es finita sí que lo necesitamos.
Además deberemos decidir el nivel de error y nivel de confianza que estamos dispuestos a asumir.
Con estos datos aplicaremos la fórmula correspondiente y obtendremos el número necesario. Seguramente estará entre 250 y 625 encuestas, dependiendo de los valores que he mencionado anteriormente.
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