Divisin de Ciencias sociales y administrativas | Licenciatura en Mercadotecnia Internacional
Mercadotecnia Internacional Unidad 2. Determinacin de la muestra e
instrumentos de recoleccin de la informacin.
Licenciatura en Mercadotecnia Internacional
Programa de la asignatura
Investigacin de Mercados
Unidad 2
Determinacin de la muestra e instrumentos para recoleccin de
la informacin
Clave
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Mercadotecnia Internacional Unidad 2. Determinacin de la muestra e
instrumentos de recoleccin de la informacin.
ndice
Presentacin de la unidad
3 Propsitos
Competencia especfica
2.1. Muestreo 4
2.1.1. Concepto 5
2.1.2. Tipos de muestreo 6
2.1.3. Determinacin de la muestra 9
2.1.4 Confiabilidad de la muestra 19
Actividad 1. Muestreo 19
Actividad 2. Calculando la muestra 20
Actividad 3. El nivel de confianza 20
2.2. Recoleccin de datos 21
2.2.1. Fuentes de informacin primarias 21
2.2.2. Fuentes de informacin secundaria 37
Actividad 4. Buscando ejemplos 40
Actividad 5. Instrumentos 40
Evidencia de aprendizaje. Resultados 41
Autorreflexiones 42
Cierre de unidad 42
Para saber ms 42
Fuentes de consulta 43
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Mercadotecnia Internacional Unidad 2. Determinacin de la muestra e
instrumentos de recoleccin de la informacin.
Unidad 2
Recoleccin de la informacin
Presentacin de la unidad
En esta unidad se hace referencia a la importancia del muestreo estadstico; se inicia con
una visin general de la terminologa y los procedimientos de muestreo en la que se
analiza la teora y la aplicacin prctica del muestreo a situaciones reales de mercado.
Posteriormente se presenta informacin suficiente para que desarrolles tu capacidad para
diferenciar los procedimientos de muestreo probabilstico y no probabilstico y para
determinar el tamao de la muestra, utilizando el nivel de confianza adecuado para una
investigacin de mercado. A continuacin, identificars las diferentes fuentes de
informacin para iniciar la recopilacin de los datos en el mercado a estudiar. Finalmente
se presentan diferentes instrumentos y los tipos de muestreo, para determinar la muestra
mediante el intervalo de confianza que resulta esencial para la investigacin; una vez que
se han definido los datos que se quieren obtener y qu fuentes son las ms adecuadas
para su recoleccin, podrs elaborar el instrumento que mejor se ajuste a la investigacin
de marcado.
Propsitos
Identificar conceptos de muestreo y sus tipos
Determinar el tamao de la muestra
Establecer la confiabilidad de la muestra
Relacionar las fuentes de informacin primaria y secundaria
Seleccionar el o los instrumentos de recoleccin de datos
Competencia especfica
Determinar el tamao de la muestra para identificar el instrumento de recoleccin de
informacin aplicando la tcnica de muestreo.
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2.1. Muestreo
El muestreo es el procedimiento estadstico que se usa frecuentemente en la investigacin
de mercados, el objetivo es obtener informacin acerca del mercado a encuestar. Cuando
se coloca a prueba un nuevo producto en los hogares, se debe seleccionar a las familias,
cuando se desea monitorear las ventas en una zona geogrfica, se eligen los almacenes
en los cuales se registrarn las ventas, es decir, se toma una muestra representativa
((Kinnear & Taylor, 2000: 400).
Para poder seleccionar una muestra, es necesario conocer los siguientes conceptos:
Poblacin o universo. Es el conjunto de todos los elementos que tienen
ciertas caractersticas similares (Jany, 2009: 138). Una poblacin adecuada
debe definirse en trminos de:
Elemento: Se considera como tal un objeto, una persona o una cosa
para tomar mediciones.
Unidad de muestreo: Es el elemento(s) disponible(s) para ser
seleccionado (s) en alguna etapa del proceso de muestreo (Kinnear &
Taylor, 2000: 402).
Alcance: Es la cobertura y representacin total de una poblacin.
Tiempo: Es el tiempo en el cual se llevar a cabo el muestreo,
iniciemos con su conceptualizacin
Marco muestral: Se trata de una lista de la cual pueden extraerse las
unidades de muestreo para que sean estudiadas en detalle.
Ejemplo: Cuadro 1
Elementos de la poblacin
Poblacin 100, 000 mujeres en Hidalgo
Elemento Mujeres entre 20 y 40 aos
Unidad de muestreo Mujeres entre 20 y 40 aos
Alcance Hidalgo
Tiempo 1 de Octubre al 31 de Octubre
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2.1.1. Concepto
Una parte fundamental para realizar estudios estadsticos de cualquier tipo es obtener
resultados confiables y que puedan ser aplicables, sin embargo, resulta imprctico llevar a
cabo algunos estudios sobre toda una poblacin, por lo que la solucin es llevar a cabo el
estudio basndose en un subconjunto de la misma, denominada muestra. Segn Malhotra
(2004: 314), la muestra es un conjunto de individuos procedente de una poblacin
estadstica.
La eleccin de una muestra presenta ventajas que son:
Ahorro en dinero, al no tener que aplicar los cuestionarios a toda la poblacin (Jany,
2009:140). Se ahorra dinero al realizar una entrevista a, 1,000 personas en lugar de
un milln de personas (Kinnear & Taylor, 2000: 400).
Ahorro en tiempo, debido a que, es ms factible aplicar cuestionarios para una
muestra representativa, en lugar de toda la poblacin; as mismo se minimiza
tiempo en el trabajo de campo, anlisis de los datos e interpretacin de resultados
(Jany, 2009:400).
Datos ms precisos y detallados, con el material obtenido, que los que se recaban
por medio de todas las unidades, al realizar menos encuestas (Jany, 2009:140).
Para seleccionar una muestra es necesario considerar los elementos que se muestran en
la Figura 1. Figura 1
Seleccin de una muestra
Fuente: Kinnear & Taylor (1993).
Definir la poblacin Elementos, unidades de muestreo, alcance y tiempo
Identificar el marco muestral
Determinar el tamao de la muestra
Seleccionar un procedimiento de muestreo
Seleccionar la muestra
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2.1.2. Tipos de muestreo
En toda investigacin basada en muestras, resulta importante asumir que el muestreo
siempre est presente y que los resultados obtenidos diferirn de una muestra a otra
dependiendo del tamao de la poblacin. Esto quiere decir que muestras diferentes
producirn resultados diferentes (Malhotra, 2008, 340). Para ello existen diferentes
tcnicas de muestreo, las cuales se pueden revisan en la Figura 2
Figura 2
Clasificacin de tcnicas de muestreo
Fuente: Malhotra (2008: 320)
Probabilstico
Muestreo de bola de
nieve
No probabilstico
Muestreo por juicio Muestreo por cuota Muestreo por
conveniencia
Otras tcnicas de
muestreo
Muestreo por
agrupamiento
Muestreo estratificado Muestreo sistemtico
Tcnicas de muestreo
Muestreo aleatorio
simple
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Las tcnicas de muestreo no probabilstico y probabilstico, trabajan bajo una serie de
particularidades, las cuales se desarrollan a continuacin:
Muestreo no probabilstico: Estas tcnicas de muestreo no usan procedimiento de
seleccin, se basan en el juicio personal del investigador, y se clasifican en:
Muestreo por conveniencia: Se caracteriza por buscar a los encuestados
en los lugares donde se sabe que es posible acceder a ellos (Malhotra,
2008: 341).
Muestreo por juicio: Esta tcnica se trabaja con base en el juicio, puesto
que los elementos de la poblacin son seleccionados bajo la apreciacin del
investigador. (Malhotra, 2008: 343).
Muestreo por cuota: Se considera un muestreo por juicio de dos etapas,
donde la primera etapa consiste en desarrollar categoras de control o
cuotas de elementos de la poblacin y en la segunda, los elementos de
muestra se seleccionan con base en la conveniencia o juicio. (Malhotra,
2008: 344).
Muestreo por bola de nieve: Para su realizacin, se selecciona en primera
instancia un grupo en forma aleatoria, y el resto se selecciona con base en
las referencias de los encuestados iniciales. (Malhotra, 2008: 345).
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Muestreo probabilstico: Es el procedimiento de muestreo en el que cada elemento de la
poblacin tiene una oportunidad probabilstica de ser seleccionada, y se clasifica en:
Muestreo aleatorio simple: Cada elemento de la poblacin tiene
una probabilidad de seleccin (Malhotra, 2008: 346).
Ejemplo: Suponiendo que tienes en el Estado de Hidalgo 18
agencias de autos. Deseas hacer una investigacin de
mercados entre 8 de dichas agencias. Para ello, anotas el
nombre de cada agencia en cada pedazo de papel y
seleccionas 8 de ellas.
Muestreo sistemtico: Consiste en elegir la muestra al seleccionar un
punto de inicio aleatorio (Malhotra, 2008: 347).
Ejemplo: Suponiendo que a partir de una lista de 100
establecimientos de comestibles, se desea seleccionar una
muestra probabilstica de 20 tiendas. La forma de hacerlo
sera la siguiente:
a) Se divide 100 entre 20 y se obtiene 5, que es el salto sistemtico.
b) Se extrae un nmero al azar entre 1 y 5, supngase que es el nmero 2.
c) Se incluyen en la muestra de establecimientos los numerados 2,7,12,17,22.97
(Benassini, 2001:151)
Muestreo por agrupamiento: Tcnica de muestreo probabilstico donde se desea
que las entrevistas se apliquen en reas especficas.
Ejemplo: Se desea seleccionar a personas en los hogares de
Hidalgo para una investigacin de mercados de consumo de
leche.
Primer paso: Se seleccionan las manzanas en un
mapa. Se necesita un plano de la ciudad que se
investigar.
Segundo paso: Seleccin de hogares en esas
manzanas. Es necesario eliminar del plano las
manzanas no destinadas a casa habitacin como son
parques, iglesias, tiendas e industrias.
Tercer paso: Seleccin de personas en el hogar
(Benassini, 2001:148).
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Muestreo estratificado: es muy parecido al anterior, donde se
consideran grupos o estratos que renen caractersticas
homogneas, para investigar una situacin en cada uno de ellos,
edad, nivel socioeconmico, sexo. Posteriormente se seleccionan
muestras aleatorias de cada estrato (Benassini, 2001:150).
Otras tcnicas de muestreo: Existen otras tcnicas de muestreo, como es el muestreo
por secuencia donde los elementos son encuestados siguiendo una secuencia,
mediante una serie de etapas y el muestreo doble donde los elementos de la poblacin
son muestreados dos veces. En la primera fase se selecciona y se recaba alguna
informacin de los elementos en la muestra. En la segunda fase se toma una submuestra
de la muestra original y se obtiene informacin adicional de los elementos en la
submuestra. (Malhotra, 2008: 331).
2.1.3. Determinacin de la muestra
Para que tenga la validez y se trabaje bajo la confiabilidad buscada, es necesario que la
muestra, posea algunas caractersticas especficas que permitan, al final, generalizar los
resultados hacia la poblacin total. Esas caractersticas tienen que ver principalmente con
el tamao de la muestra y con la manera de obtenerla.
La muestra es una parte del universo que debe presentar los mismos
fenmenos que ocurren en aqul, con el fin de estudiarlos y medirlos, es un
medio utilizado para inferir algo acerca de una poblacin (Lind, Marchal, Mason,
2008: 264).
El tamao de la muestra se refiere a cuntas personas deben ser entrevistadas
para que la informacin obtenida sea representativa de toda la poblacin.
1. El primer paso para el diseo de la muestra es seleccionar la
poblacin (es decir todos los elementos que comparten algn
conjunto de caractersticas comunes), para ello es importante
determinar cmo se deber escoger a los entrevistados, localizar
zonas donde se realizar el trabajo de campo, de tal manera que la
muestra obtenida sea en forma probabilstica para que sea
considerada representativa. El segundo paso es elegir el mtodo de
muestreo.
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La muestra se pude determinar de dos formas distintas, segn se trate de una
poblacin finita o infinita.
Poblacin infinita. Cuando la poblacin es mayor a 501,000
elementos (Arroyo, 2009:6)
Poblacin finita. Cuando la poblacin es menor a 500,000
elementos (Arroyo, 2009:6).
En ambos casos, los valores contenidos en ella se obtienen a travs de los
siguientes pasos:
Se determina el nivel de confianza con el que se va a trabajar, cuanto mayor sea una
muestra, mayor ser la confianza que tenga para diferentes niveles de confianza, se
tienen diferentes valores de intervalo de confianza, que se conoce como Z (Ver
tabla 1).
Z= Valor correspondiente a la distribucin de Gauss (siendo el nivel de
confianza elegido), que se conoce como distribucin normal.
Se representa a travs de la campana de Gauss, que se muestra a continuacin:
Figura 3
Campana de Gauss
Fuente: Arroyo (2009: 8).
Bajo la campana de Gauss est representada una poblacin concreta. Sea cual
sea el objeto estudio, existir una mayora de la poblacin que se encontrar
ubicada en la parte central rayada de la Figura. 1, es decir si estamos midiendo
la satisfaccin de los clientes frente a un servicio concreto, la mayora de los
clientes tendrn una percepcin similar, (parte rayada), aunque siempre existirn
opiniones dispersas (situadas en los extremos), que por su poca
representatividad, no son considerados. Por tanto, los valores de Z dependern
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del nivel de confianza escogido, en la figura 4 se puede apreciar de una mejor
forma. Figura 4
Niveles de confianza
Fuente: Arroyo (2009: 9).
Consideramos que todas las respuestas son fiables. Nos sirven el 100%
Se considera que el 1% de las respuestas son de clientes muy satisfechos o muy insatisfechos, por tanto existir un 1% de encuestas que entrarn en el anlisis que no nos aportarn nada.
Se considera que el 5% de las respuestas son de clientes muy satisfechos o muy insatisfechos, por tanto existir un 5% de encuestas que entrarn en el anlisis que no nos aportarn nada.
Se considera que el 10% de las respuestas son de clientes muy satisfechos o muy insatisfechos, por tanto existir un 10% de encuestas que entrarn en el anlisis que no nos aportarn nada.
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Habitualmente los valores ms usuales segn Benassini (2001:145) son Z= 1,96 para
=0,05 y Z= 2,57 para =0,01.
Se debe conocer la situacin que guarda en el mercado la caracterstica o el
fenmeno investigado, cuando no se tiene una idea clara de esta situacin, es
necesario establecer la probabilidad de que ocurra el evento favorable, as como de
que no ocurra.
Esto es 50% a (p) y 50% a (q), que son las literales que se emplean para
designar la probabilidad a favor o en contra, respectivamente.
Se determina el error de estimacin, tambin denominado e. error que se prev
cometer en los resultados, que por lo general es del 5% o 10%, ya que las
variaciones mayores hacen dudar de la validez de la informacin.
Por ltimo, de la combinacin de los elementos descritos en los puntos anteriores, se
obtienen las frmulas para la determinacin de la muestra de poblaciones finitas o
infinitas.
Las frmulas para el clculo de la muestra se presentan a continuacin (Arroyo,
2009:6) .
La muestra en una poblacin infinita (tabla de curva normal)
Donde:
= nivel de confianza
p = probabilidad a favor
q = probabilidad en contra
n = nmero de elementos (tamao de la muestra)
e = error de estimacin (precisin en los resultados)
2
2
e
pqn
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La muestra en una poblacin finita (Jaz, 2001:147)
n N p q
e2 (N-1) + p q
Donde:
Nivel de Confianza
p = Probabilidad a favor
q = Probabilidad en contra
n = Nmero de elementos
N = Universo o Poblacin
e = Error de estimacin (precisin de los resultados)
Para identificar en un problema el manejo de dichas frmulas y su respectiva sustitucin se
presentan los siguientes ejemplos, en los cuales se realiza el clculo de la muestra.
Ejemplo 1
Se te ha asignado una investigacin de mercados para una compaa dedicada a la
produccin de faldas. Se desea saber si existe demanda suficiente en el mercado de la
Ciudad de Tulancingo, Hidalgo. El mercado meta se puede definir como mujeres entre
los 18 y 21 aos de clase media. Despus de buscar los datos en las fuentes
comerciales generales (guas, directorios, ndices, entre otras), se sabe que el tamao
de este mercado potencial, es de 16,500 mujeres. Como investigador decides utilizar un
nivel de confianza del 95% y dado que no se conoce la probabilidad de ocurrencia del
evento decides definirla como el 50%.
Debido a que la poblacin es menor a 500,000 elementos, el clculo para determinar el
tamao de la muestra se realiza considerando la frmula para poblaciones finitas.
Datos:
N=16,500
n = ?
P= 0.50 (probabilidad de ocurrencia del evento)
Q= 0.50 (probabilidad de no ocurrencia del evento)
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Confianza 95 %, por lo tanto;
e= .05
Z= 1.96 (Cuando la confianza es un 95%, Z se obtiene a travs de los pasos
que a continuacin se te explican).
Para resolver este problema es necesario que consultes la Tabla 1 Confianza. El valor
de Z, se obtiene de la siguiente manera:
1. Se divide 0.95/2, el resultado es: 0.475 (Ver Figura 1 Representacin
grfica de Z).
2. Buscar el valor anterior en la tabla 1 Confianza, en donde se ubicar su
valor, por tanto Z=1.96 (Ver tabla 1).
Figura 1
Representacin grfica de Z
Fuente: Elaboracin propia.
Como Z tiene un valor de 0.475 para cada cola bajo la curva normal, es el dato que se va a
buscar en la Tabla 1. Confianza que encontrars a continuacin.
Para obtener el valor de Z, se requiere ubicar los siguientes valores.
1. Se ubica el valor 0.475, crculo rojo, resultado de la divisin del nivel de confianza
que es 0.95%.
95%
0.025= e
Eje X Eje X
Eje Y 0.025=e
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2. En crculo verde encuentras los valores que se utilizan para obtener el valor de Z.
3. Una vez que se ubica dicho valor, se suman los valores de fila y columna
1.7 + 0.06 = 1.96
Y se obtiene el valor de Z, el cual es 1.96
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Tabla1
Confianza1
rea entre 0 y z
0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09
1.3 0.4032 0.4049 0.4066 0.4082 0.4099 0.4115 0.4131 0.4147 0.4162 0.4177
1.4 0.4192 0.4207 0.4222 0.4236 0.4251 0.4265 0.4279 0.4292 0.4306 0.4319
1.5 0.4332 0.4345 0.4357 0.4370 0.4382 0.4394 0.4406 0.4418 0.4429 0.4441
1.6 0.4452 0.4463 0.4474 0.4484 0.4495 0.4505 0.4515 0.4525 0.4535 0.4545
1.7 0.4554 0.4564 0.4573 0.4582 0.4591 0.4599 0.4608 0.4616 0.4625 0.4633
1.8 0.4641 0.4649 0.4656 0.4664 0.4671 0.4678 0.4686 0.4693 0.4699 0.4706
1.9 0.4713 0.4719 0.4726 0.4732 0.4738 0.4744 0.4750 0.4756 0.4761 0.4767
Fuente: Arroyo (2009: 10).
Una vez obtenido Z, procedemos a la sustitucin de la frmula.
Frmula
n = N p q
e2 (N-1) + p q
1 Para los casos en donde el rea se encuentra bajo la curva normal se presenta n se anexa la tabla que habr
de utilizarse as como la frmula.
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Sustitucin
n = 3.84 x 16500 x 0.50 x 0.50
(0.05)2 x (16500-1) + 3.84 x 0.50 x 0.50
n = 375.44 (nmero de cuestionarios) = 375
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Ejemplo 2
Se te ha asignado una investigacin de mercados para la elaboracin de donas de
chocolate en la Ciudad de Puebla. El mercado meta se puede definir como personas
entre los 3 y 20 aos que habitan en la ciudad. Despus de buscar los datos
pertinentes se sabe que el tamao de este mercado es de 925,000 personas.
Como investigador decides utilizar una confianza del 98 % y se sabe que slo al 20 %
no le gustan las donas.
Solucin:
Sustitucin de valores
N=925, 000
n = ?
P= 0.20 (probabilidad de ocurrencia del evento)
Q =0.80 (probabilidad de que no ocurra el evento)
Confianza 98 %, por lo tanto;
e= 0.02
Z= 2.33 (valor en tablas de Z con una confianza del 98%)
Dado que la poblacin es mayor a 500,000 elementos, se considera la siguiente frmula y
sustitucin de valores:
Donde n= (2.33)(0.2)(0.8) = 2171.56 =2172 encuestas.
(0.02)
2
2
e
pqn
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2.1.4. Confiabilidad de la muestra
Una vez comprobada la representatividad de una muestra, podr emplearse con entera
confianza al procedimiento de seleccin en los prximos estudios de otros universos. Una
muestra idnea ofrece hasta 99% de Confiabilidad en los resultados (Arroyo, 2009).
La confiabilidad es el grado de precisin o exactitud de la medida, en el sentido de
que si aplicamos repetidamente el instrumento al mismo sujeto u objeto produce
iguales resultados (Lpez, 2011: 49).
De ah la relevancia de tener una muestra adecuada, a la que posteriormente se le
aplicar el nmero correcto de instrumentos, debido a que la confiabilidad es el
grado en que un instrumento produce resultados coherentes, y esto depender del
tamao de la muestra utilizado (Hernndez Sampieri, 2010: 200).
Actividad 1. Muestreo
||||||||||||||||||||||
Con la finalidad de que tengas una mayor comprensin sobre lo diversos tipos de
muestreo y su aplicacin, realiza la siguiente actividad en donde desarrollars un
mapa conceptual sobre lo abordado hasta el momento. Para ello:
1. Sintetiza los conceptos que se te presentaron en esta unidad
2. Construye un mapa conceptual e ilstralo con ejemplos
3. Al finalizar guarda tu documento y envalo a tu Facilitador(a) mediante
la seccin de tareas
*Recuerda, si utilizas fuentes alternas para enriquecer tu trabajo, no olvides citarlas
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Actividad 2. Calculando la muestra
Actividad 3. El nivel de confianza
De acuerdo a los estudios en investigacin de mercados, lo ms importante es
obtener la muestra de la poblacin, por tanto el manejo de este dato ser
fundamental en el momento en que debas realizar la evidencia de esta unidad.
Esta actividad te permitir tener un acercamiento al clculo de dicha muestra.
Para ello:
1. Identifica la poblacin a utilizar en tu proyecto de investigacin
2. Selecciona la probabilidad de ocurrencia del fenmeno en estudio y el
error de estimacin
3. Selecciona el nivel de confianza.
4. Realiza el clculo de la muestra para determinar el nmero de
instrumentos a aplicar en tu proyecto de investigacin.
5. Realiza tus clculos en Word 97-2003, verifica tus resultados y si
existen dudas consulta a tu Facilitador (a).
6. Una vez que hayas concluido, enva tu documento a travs de la
seccin de tareas, para su revisin y retroalimentacin, recuerda que
este clculo lo utilizars para tu evidencia de unidad.
El nivel de confianza, como has observado y determinado, cobra relevancia,
pues sin l, el grado de precisin o exactitud de la medida, no existe, para ello
es importante reflexionar sobre este aspecto a travs de la siguiente actividad.
1. Participa en el foro de discusin Nivel de confianza, a travs de la
siguiente pregunta:
Cmo determinaste el nivel de confianza ( Z) para el clculo de la muestra
en tu investigacin y cmo influye en el tamao de la muestra?
*Recuerda, para que tu participacin sea tomada en cuenta, debes revisar la
Rbrica del foro que se encuentra en el Material de Apoyo.
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2.2. Recoleccin de datos
La recoleccin de datos se refiere al uso de una gran diversidad de tcnicas y
herramientas que pueden ser utilizadas por los encuestadores, quienes sern los
encargados de contactar a los encuestados y vaciar las preguntas en un formato para su
posterior anlisis. stos pueden ser: observacin, experimentacin, encuesta, las
entrevistas y grupos de discusin, todos estos instrumentos se aplican en un momento en
particular, con la finalidad de buscar informacin que ser til en una investigacin
Malhotra (2008:11).
Por lo regular el gerente de investigacin de mercados es quien se encarga de seleccionar
a las personas ms calificadas para la recopilacin de los datos.
La recoleccin de datos se debe examinar en forma crtica, para identificar las fuentes de
informacin, las cuales se dividen en fuentes de informacin primarias y secundarias, cada
una de ellas maneja una clasificacin que se describe en los siguientes temas.
2.2.1. Fuentes de informacin primarias
Las fuentes primarias son generadas por un estudio especialmente diseado para
satisfacer las necesidades de informacin del problema que se maneja en ese momento,
estn constituidas por el propio usuario o consumidor del producto, de manera que para
obtener informacin de l es necesario entrar en contacto directo (Malhotra, 2008:107).
Los datos primarios son originados por el investigador con el propsito especfico de dirigir
el problema que se maneja, la recoleccin de dichos datos involucra utilizar todos los
pasos del proceso de investigacin de mercados.
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Mercadotecnia Internacional Unidad 2. Determinacin de la muestra e
instrumentos de recoleccin de la informacin.
Figura 6
Fuentes primarias
Fuente: Malhotra (2008: 139)
Como acabas de revisar en el esquema anterior, de acuerdo a los procedimientos en
investigacin cualitativa y cuantitativa, los mtodos tambin varan, a continuacin se
presenta una breve explicacin de cada uno de ellos.
Procedimiento de investigacin
cuantitativa
Investigacin descriptiva
Investigacin causal
Diseo Transversal Diseo longitudinal
Diseo con una sola muestra
Procedimiento de investigacin cualitativa
Diseo con dos o ms muestras
Directos Indirectos
Entrevistas
Exhaustivas
Grupos de Enfoque Tcnicas proyectivas
Tcnicas de
asociacin
Tcnicas de
complementacin
Tcnicas de
construccin
Tcnicas de expresin
Fuentes primarias
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instrumentos de recoleccin de la informacin.
En lo que respecta al procedimiento de investigacin cualitativa se encuentra el mtodo
directo e indirecto.
El mtodo directo es el de tipo de investigacin cualitativa en la que los propsitos
del proyecto se revelan al encuestado o son obvios dada la naturaleza de la
entrevista. Dentro de esta clasificacin se encuentran los grupos de enfoque y las
entrevistas a profundidad (Malhotra, 2008: 139).
Grupos de enfoque: Es una entrevista libre y no estructurada que se realiza a un
pequeo grupo de personas. No es una sesin rgida y
construida de preguntas y respuestas, sino un anlisis
con un formato flexible sobre una marca, anuncio o
concepto de un nuevo producto. El grupo se rene en
una ubicacin central; ste incluye a un entrevistador o
moderador y entre seis y diez participantes, aunque se
usan grupos menores o mayores segn el tpico. Las
sesiones de grupo permiten a las personas expresar con
sus propias palabras sus verdaderos sentimientos,
ansiedades y frustraciones, as como la profundidad de
sus convicciones.
La entrevista a profundidad: El investigador plantea
muchas preguntas y realiza indagaciones adicionales
relacionadas con las respuestas del sujeto. El
entrevistador debe ser un individuo con grandes
habilidades para que pueda motivar al entrevistado a
platicar libremente sin influir en la direccin de la
conversacin. Los investigadores de mercados
internacionales encuentran que en determinadas
culturas las entrevistas a profundidad funcionan mucho
mejor que las sesiones de grupo, pues constituyen un
medio rpido para evaluar el comportamiento del
consumidor en el extranjero.
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instrumentos de recoleccin de la informacin.
El mtodo indirecto es un tipo de investigacin cualitativa; es aquel en el que los
propsitos del proyecto se ocultan a los entrevistados. En este mtodo se
encuentran las tcnicas proyectivas.
Tcnicas de asociacin: Tcnica proyectiva en la que se presenta al
encuestado una lista de palabras, una a la vez y se le pide que responda
con lo primero que le venga a la mente.
Tcnicas de complementacin: Tcnica proyectiva que requiere que el
encuestado complete una situacin, la mayora de las veces pueden ser
oraciones y completar historias.
Tcnicas de construccin: Tcnicas proyectivas que estn relacionadas
con las tcnicas de complementacin, las principales son las de
fotografas y caricaturas.
Tcnicas de expresin: Tcnica proyectiva en las que se presenta al
encuestado una situacin verbal o visual y se le pide relacionar los
sentimientos y actitudes de otra persona en esa situacin.
En lo que respecta al procedimiento de investigacin cuantitativa se encuentra la
investigacin descriptiva y causal. La investigacin descriptiva se recomienda cuando se
requieren conocer las caractersticas o funciones de un mercado, las tcnicas utilizadas en
este tipo de investigacin dependen del diseo que se requiera. En el caso de tratarse de
una investigacin de tipo transversal, donde se recolectan datos en un solo momento, en
un tiempo nico, su propsito es describir variables y analizar su incidencia e interrelacin
en un momento dado (Hernndez Sampieri, 2010: 151).
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Tcnicas de observacin.
Las tcnicas recomendadas son la observacin o la
encuesta, (Malhotra, 2008), la observacin se puede dividir
de la siguiente forma:
Figura 7
Tipos de observaciones
Estructurada
No
Estructurada
Disfrazada
No Disfrazada
Natural
Creativa
Observacin
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Estructurada: se especifica previamente lo que se va a observar y cmo se
va a registrar la observacin, p. Ej., un auditor desarrollando un anlisis de
inventarios en una tienda.
No estructurada: El observador monitorea todos los aspectos del
fenmeno que parezcan relevantes para el problema que se maneja, p. Ej.,
observar a los nios jugar con juguetes nuevos.
Disfrazada: Los sujetos no estn conscientes de que estn siendo
observados. El disfraz puede ser a travs de espejos, cmaras escondidas,
o aparatos mecnicos ocultos. Los observadores pueden disfrazarse como
compradores o como dependientes.
No disfrazada: Los sujetos estn conscientes de que estn bajo
observacin.
Natural: Involucra la observacin del comportamiento segn se desarrolla
en el ambiente, p. Ej., se puede observar el comportamiento de los sujetos
al comer en un restaurante de comida rpida.
Creativa: El comportamiento de los sujetos es observado en un ambiente
artificial, tal como una cocina de prueba.
La encuesta
Es el mtodo ms adecuado para procurar informacin descriptiva. El propsito de la
investigacin por medio de encuestas consiste en recabar los datos primarios, es decir, los
datos reunidos y organizados especficamente para el proyecto a investigar a travs de
cuestionarios o entrevistas realizadas por correo, por Internet, por telfono o de persona a
persona. El tipo de informacin recopilada en una encuesta vara en forma considerable
dependiendo de los objetivos de la investigacin (Jany, 2009: 52).
Como desventaja de las encuestas, puede mencionarse que contienen errores comunes
y que aplica para todos los tipos; para este caso en particular, se hace nfasis en las
desventajas pues al ser el instrumento de recoleccin de datos que ms se aplica en la
investigacin de mercados es necesario tener en cuenta que llegan a presentar diferentes
tipos de errores. stos son el error de muestreo aleatorio y el error sistemtico, que a
continuacin se describen (Arroyo, 2009: 30).
Error de muestreo aleatorio: La mayora de las encuestas tratan de
representar una seccin de una poblacin meta particular. Sin embargo,
aun con muestras de probabilidad aleatoria prcticamente adecuadas,
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ocurren errores estadsticos debido a que existen oportunidades de
variacin.
Error sistemtico: El error sistemtico resulta de algn aspecto imperfecto
del diseo de investigacin. Tambin llamado sesgo de la muestra y existe
cuando los resultados de sta presentan una tendencia persistente a
desviarse en una direccin diferente a la del valor real del parmetro de la
poblacin.
Segn Malhotra (2008:170), las formas de realizar una encuesta se pueden representar en
el esquema que se muestra en la Figura 8.
Figura 8
Tcnicas encuesta
Telefni
ca
Persona
l
Correo
Electr
nica
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Tipos de encuesta
Para la elaboracin de las encuestas es necesario que se realicen las preguntas en
forma adecuada, puesto que es algo muy serio y delicado, por lo que, es importante
elaborarlas cuidadosamente. La encuesta (cuestionario) es un instrumento de
medicin, el cual permite conocer percepciones hacia: marcas, productos y sus
respectivos atributos, ingresos, gastos, motivaciones de compra, opiniones, actitudes,
preferencias, comportamientos de compra, entre otros.
Correo
Se envan cuestionarios por correo a
encuestado previamente
seleccionados, no se tiene contacto
con ellos. Y las respuestas las
mandan en sobre por la misma va.
Telefnica
Incluyen llamar a una
muestra de encuestados y
hacer una serie de preguntas
usando un cuestionario
impreso y registra las
respuestas con un lpiz.
Electrnica
Se hacen por Internet o por correo electrnico.
Donde se selecciona una lista de personas y se
manda el cuestionario a su direccin electrnica y los
encuestados contestan y mandan por la misma va.
Personales
Consiste en contactar a los encuestados
y hacer una serie de preguntas y registrar
las respuestas, este proceso se realiza
cara a cara con los encuestadores
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Para realizar los cuestionarios, es necesario considerar lo siguiente:
Tipos de preguntas.
Preguntas abiertas: Son muy indicadas para iniciar la entrevista, proporcionan
mucha informacin (Jany: 2009: 99).
Preguntas introductorias: Su finalidad es despertar el inters en el
entrevistado motivndolo a cooperar durante la entrevista con respuesta de
calidad.
Estructuradas: Es un cuestionario con preguntas que requieren seleccin
de una sola respuesta.
Semi-estructuradas: Contiene preguntas de seleccin y preguntas
abiertas.
Recomendaciones:
Evitar hacer dos preguntas en una
Ser simple y especfico
Orden de la encuesta
Poner las preguntas interesantes primero
Ir de lo general a lo especfico
Preguntas difciles y demogrficas al final
Hacer una prueba piloto
Escalas de medicin.
Para los cuestionarios se debe tomar en cuenta la medicin, es decir, la asignacin de
nmeros o smbolos a las caractersticas de los objetos (Malhotra, 2008: 236), y las
escalas de medicin, donde una escala es cualquier serie de atributos que se ordenan en
forma progresiva de acuerdo con el valor en la que cada detalle se coloca segn su
cuantificacin (Jany, 2009:124).
Existen cuatro tipos de escalas:
Escalas nominales: Es aquella en que los nmeros sirven slo como etiquetas
para identificar y clasificar objetos, con estricta correspondencia unvoca entre los
nmeros y los objetos (Malhotra, 2008: 236). Es la ms sencilla, se comporta como
etiqueta de identificacin, su misin es distinguir entre diferentes valores. Permite
codificar informacin.
Ejemplo: SEXO: Hombre = 1, Mujer =2
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Escalas ordinales: Se asignan nmeros a objetos para indicar la extensin relativa
en que se posee una caracterstica, de tal forma que se determina si un objeto tiene
ms o menos la misma caracterstica que algn otro objeto (Malhotra, 2008: 237).
Establece un orden entre estos valores, es decir una relacin ordenada.
Tercer lugar Segundo lugar Primer lugar
Escalas de intervalo: Son aquellas en la que los nmeros se utilizan para evaluar
objetos cuyas distancias equivalentes numricas en la escala representan
distancias iguales en la caracterstica que se mide (Malhotra, 2008: 239). Adems
de dar distincin y orden, la distancia o diferencia entre dos valores es siempre la
misma (magnitud) e intervalos iguales.
Ejemplo: Grados de la temperatura, centgrados 180, 160, 140, 120, 100, 80
Escalas de razn: Es la escala ms alta, posee todas propiedades de las escalas
nominales, ordinales y de intervalos, y adems un punto cero absoluto (Malhotra,
2008: 241).
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Existen varios tipos de tcnicas de escalas de medicin, stas pueden ser comparativas
y no comparativas, a continuacin se describen:
Tcnicas comparativas: Las escalas comparativas consisten en pedir al sujeto de
estudio que realice una comparacin de diferentes artculos y seleccione u ordene de
acuerdo a sus preferencias.
Ejemplo:
Instrucciones: De los siguientes refrescos clasifique los distintos sabores en
orden de su preferencia. Comience por elegir aquel sabor que ms le agrade y
asgnele el nmero 1. Despus busque el segundo sabor y asgnele el nmero
2. Continu este procedimiento hasta que haya clasificado todos los sabores.
El sabor que menos prefiera tendr el nmero 5.
Sabor Orden de preferencia
1. Naranja _________
2. Cola _________
3. Limn _________
4.Toronja _________
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Tcnicas no comparativas: En este tipo de escalas cada objeto se ubica en la escala
en forma independiente de los dems. En esta tcnica se usan las escalas de Likert,
diferencial semntico, calificacin grfica, y de intervalo de Thurstone.
Likert: Con esta escala los encuestados indican qu tanto estn de acuerdo con
las oraciones cuidadosamente construidas que expresan desde actitudes muy
positivas hasta muy negativas hacia un objeto. Los individuos eligen por lo general
entre cinco respuestas alternativas: muy de acuerdo, de acuerdo, indeciso, en
desacuerdo, y muy en desacuerdo. Al medir la actitud, los investigadores asignan
puntos o valores a las respuestas: 1, 2, 3, 4, 5.
Ejemplo:
El servicio del restaurante es eficiente
1= Totalmente en desacuerdo
2= En desacuerdo
3= Ni de acuerdo ni en desacuerdo
4= De acuerdo
5= Totalmente de acuerdo
Diferencial semntico: Es una serie de escalas de actitud, consiste en la
identificacin de un producto, marca, tienda u otro concepto seguido por una serie
de escalas de calificacin. A los encuestados se les da la instruccin de que
marquen el lugar que indique al adjetivo ms apropiado. De derecha a izquierda.
Ejemplo:
TIENDAS PEGY ES:
Fuerte --:--:--:--:-X-:--:--: Dbil
No confiable --:--:--:--:--:-X-:--: Confiable
Moderna --:--:--:--:--:--:-X-: Antigua
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Escala de calificacin grfica: Presenta a los encuestados una secuencia grfica,
se les pide que elijan cualquier punto en la secuencia para indicar su actitud. La
calificacin que otorga un encuestado se determina midiendo la longitud (en
milmetros) desde un extremo de la secuencia grfica hasta el punto sealado por
el encuestado.
Ejemplo:
Instrucciones: Por favor seala la cara que muestra cuanto te gusta la PIZZA
PEPITO GRILLO Si no te gusta la pizza, debe sealar la cara 1, y si te gusta
mucho debes marcar la cara 5.
Escala de intervalos de Thurstone.- Es un proceso ms bien complejo que requiere dos
etapas. La primera etapa es una operacin de clasificacin ordinal llevada a cabo por
jueces que asignan valores de escala a expresiones sobre las actitudes. La segunda etapa
consiste en solicitar a los sujetos que respondan a dichas expresiones, este mtodo se
considera prolongado y costoso, debido a que, hasta que se concluya la primera etapa
se puede proceder a la segunda.
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A continuacin se presenta un ejemplo de la aplicacin de escalas para un cuestionario de
compra de computadoras.
Ejemplo de un cuestionario:
I.- Introduccin
Buenos das / tardes, soy estudiante de la Licenciatura en Mercadotecnia, estoy
realizando un estudio de mercado con el fin de conocer las necesidades de compra
de computadoras, por lo que le pido unos minutos de su valioso tiempo para
contestar las siguientes preguntas esperando que sea lo ms sincero al hacerlo.
Gracias.
II.- Datos
NOMBRE DE LA PERSONA:________________ Sexo 1) Masculino ( ) 2) Femenino
( )
1.- Cul es tu edad?
a) De 18 a 20
b) De 21 a 25
c) De 26 a 30
d) De 31 a 35
e) Ms de 35
2.- Grado de estudios
a) Secundaria
b) Preparatoria
c) Licenciatura
d) Maestra
e) Otro
3.- En tu casa tienes computadoras?
a) S
b) No
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4.- Cuntos equipos de cmputo tienes? _____________
5.- Consideras que las computadoras te ayudan a realizar tus actividades con
mayor eficiencia?
a) Si
b) No
6.- Qu tan eficiente eres en el uso de la computadora y los programas que esta
tiene?
Excelente___ Bueno____ Regular ____ Malo ____ Psimo ____
7.- De las siguientes computadoras clasifica las distintas marcas en orden de tu
preferencia. Comienza por elegir aquella marca que ms te agrade y asgnale el nmero 1.
Despus busca la segunda marca y asgnale el nmero 2. Contina este procedimiento
hasta que hayas clasificado todas las marcas. La marca que menos prefieras tendr el
nmero 4.
8.- Marca con una X la respuesta que mejor corresponda a tu opinin. Considerando
que: 1 =Totalmente en desacuerdo; 2= En desacuerdo; 3= Ni de acuerdo ni en
desacuerdo; 4= De acuerdo; 5= Totalmente de acuerdo.
Una computadora nunca se descompone
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo Ni de acuerdo
ni en
desacuerdo
De acuerdo Totalmente de
acuerdo
Marca Orden de preferencia
a) HP _________
b) IBM _________
c) COMPAQ _________
d) PAVILLON _________
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9.- Las computadoras M&P son:
Econmicas --:--:--:--:-X-:--:--: Caras
Confiable --:--:--:--:--:-X-:--: No Confiable
10.- Instrucciones: Por favor seala la cara que muestra cuanto te gusta las computadoras
M&P. Si no te gustan debes sealar la cara 1, y si te gusta mucho debes marcar la cara 5.
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instrumentos de recoleccin de la informacin.
2.2.2. Fuentes de informacin secundaria
Las fuentes secundarias son aquellas que renen la informacin escrita que existe
sobre el tema, ya sean estadsticas del gobierno, libros, datos de la propia empresa,
es decir son aquellos que ya han sido recolectados para otros propsitos diferentes al
problema que se maneja. Usualmente estos datos pueden ser rpidamente ubicados
y la mayor parte de ellos suelen ser baratos o de un precio accesible (Malhotra, 2004:
107).
Las fuentes secundarias se clasifican de la siguiente manera: Cook, 2005).
Figura 6
Las fuentes secundarias se clasifican de la siguiente manera:
Fuente: Malhotra (2008: 107)
Externos Internos
Requieren ms
procesamiento
Listos para utilizarse
Directorios
Servicios de agencias Bases de datos
computarizadas
Fuentes Secundarias
Materiales publicados
Fuentes
gubernamentales
Fuentes comerciales
generales
ndices Datos
estadsticos
Guas Datos del
censo
Otras
publicaciones
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Las fuentes internas son aquellas que provienen de la empresa; toda empresa la
recibe a diario por su solo funcionamiento, la informacin puede ser la contable
tradicional, segmentacin de informacin, anlisis de ventas, anlisis de costos de
mercado, entre otros.
Son datos menos costosos que todas las fuentes de informacin e investigacin de
mercados, sin embargo esta situacin ha cambiado con la incorporacin del CRM
(customer relationship management)2 ya que ste permite trabajar un seguimiento a
los clientes y detalles de sus compras, informacin que se trabaja de forma
sistematizada a travs de dispositivos de almacenamiento y que permite una clara
clasificacin y lectura de sus adquisiciones. Asimismo, esta informacin secundaria
sirve como base para programas de marketing, (como pueden ser la introduccin de
nuevos productos, el posicionamiento de marca), o fuente interna de informacin que
se relaciona con la conducta del cliente. Estas fuentes permiten proporcionar las
herramientas esenciales que se requieren para nutrir, expandir y proteger la relacin
con el cliente (Malhotra, 2008:108).
Las fuentes externas son aquellas que son ajenas a la empresa, como las
estadsticas de las cmaras sectoriales, del gobierno, las revistas especializadas,
entre otros.
Las fuentes de datos secundarios publicados incluyen organizaciones no
lucrativas federales, estatales y de gobierno local, como las cmaras de
comercio, asociaciones comerciales y organizaciones profesionales y firmas
profesionales de investigacin de mercados (Malhotra, 2004: 110).
Las fuentes comerciales generales son aquellas donde los negocios emiten
informacin en forma de libros, publicaciones, peridicos, diarios, revistas,
reportes y literatura comercial. Esta informacin puede localizarse en:
Guas: Son una de las primeras fuentes que debe consultar un
investigador, algunos ejemplos son: American Marketing
Association Bibliography3 y business infomation sources4 (Malhotra,
2004: 110).
2 Administracin basada en la relacin con los clientes.
3 Serie bibliogrfica de la asociacin americana. 4 Fuentes de informacin empresarial.
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instrumentos de recoleccin de la informacin.
Directorios: Son de utilidad para identificar individuos u
organizaciones que recolecten datos especficos, algunos ejemplo
son: Directories in print5, y consultants and consulting organizations
directory6 (Malhotra, 2004: 111).
ndices: Los ndices pueden incrementar la eficacia del proceso de
bsqueda, existen diferentes ndices para fuentes acadmicas as
como de negocios, algunos ejemplos son: business periodical index 7 (Malhotra, 2004: 111).
Datos estadsticos: Estos datos son de gran importancia para los
investigadores, pues se pueden realizar anlisis estadsticos y
grficos de estos datos para obtener conocimientos importantes,
algunos ejemplos son: A guide to consumer markets8 (Malhotra,
2004: 111).
Las fuentes gubernamentales las produce el gobierno, stas llegan a
ser una gran cantidad de datos de utilidad para el investigador de
mercados (Kinnear & Taylor, 2000: 178).
Esta informacin se clasifica en:
Datos del censo: La calidad de los datos del censo es elevada y
normalmente detallada, es conveniente adquirirla en medio
electrnico, los datos del censo incluyen casa, familias, poblaciones,
comercio al menudeo, industrias de servicio y comercio al mayoreo,
entre otros.
Otras publicaciones de gobierno: Adems del censo el gobierno
recolecta y publica gran cantidad de datos estadsticos, entre las
cuales se encuentran las publicaciones indexadas, servicios de
centros de negocios, entre otros. La mayor parte de la informacin
publicada tambin est disponible en forma de base de datos.
5 Directorios impresos.
6 Consultores y el directorio de consulta con las organizaciones.
7 Peridicos de negocios.
8 Gua para los mercados de consumo.
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instrumentos de recoleccin de la informacin.
Actividad 4. Buscando ejemplos
Actividad 5. Instrumentos
Con el propsito de que puedas identificar a travs de ejemplos claros y
contextualizados la funcin de las fuentes primarias y secundarias, realiza la
siguiente actividad:
1.- Investiga ejemplos sobre fuentes de informacin primaria
2.- Intgralos en la base de datos, no olvides citar las fuentes de
donde fue extrada la informacin.
3.- Revisa y comenta las aportaciones de tus compaeros.
Elaborar el Instrumento a aplicar en su proyecto de investigacin considerando a
muestra que obtuviste en tu Actividad 2. Calculando la muestra.
Realiza lo siguiente:
1. Identifica el instrumento a utilizar en tu investigacin, justifica tu seleccin
Elabora el borrador del instrumento a usar en tu proyecto de
investigacin.
Envalo a tu facilitador para su retroalimentacin, realiza las
correcciones necesarias.
2. Aplica tu instrumento en 5 a 10%, del total de tu muestra resultante. Es
importante su aplicacin pues los resultados que de ella obtengas, los
recuperars en la unidad 3, donde realizars las tabulaciones pertinentes.
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Evidencia de aprendizaje. Resultados
En todo proyecto de investigacin de mercados, existen factores de relevancia a
considerar y uno de ellos es el clculo de la muestra para la aplicacin de
instrumentos en la recoleccin de datos. Por lo que, para la evidencia de
aprendizaje de esta unidad, es necesario que realices lo siguiente:
1. Identifica la poblacin a utilizar en tu proyecto de investigacin
considerando los siguientes aspectos:
Selecciona las personas u objetos que cumplan las caractersticas
necesarias para determinar tu muestra.
Identifica la unidad de muestreo.
Selecciona el alcance que tendr tu investigacin.
Identifica el tiempo que se llevar dicha investigacin.
2. Identifica la frmula a utilizar para el clculo de la muestra y toma en
cuenta lo siguiente:
Selecciona el nivel de confianza que consideres adecuado para tu
investigacin.
Con base en al nivel de confianza seleccionado realiza el clculo
de Z utilizando la Tabla1 Confianza, y realiza la representacin
grfica.
Selecciona la probabilidad a favor y el error de estimacin que
consideres adecuado para tu investigacin.
3. Realiza el clculo de la muestra para determinar el nmero de
instrumentos a aplicar en tu proyecto de investigacin.
4. Una vez que tengas tus clculos, explica si la muestra tiene un nivel de
confiabilidad aceptable para la aplicacin del instrumento.
5. Anexa el diseo de tu instrumento y la justificacin de la seleccin.
6. Al finalizar, guarda tu documento y envalo a tu Facilitador(a) mediante la
seccin Portafolio de Evidencias
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Autorreflexiones
Cierre de unidad
En esta unidad has revisado uno de los pasos ms importantes dentro de la investigacin
de mercado, para ello has trabajo con los tipos de muestras o, determinacin de la
muestra, el nivel de confiabilidad, aunado a esto las fuentes de informacin primaria y
secundaria, as como su respectiva clasificacin.
Ya estas pronto a concluir la asignatura, en la siguiente unidad, estars trabajando con la
elaboracin de tu informe, es aqu donde reunirs toda la informacin que hasta este
punto has elaborado.
Mantn el ritmo que hasta ahora has trabajado, xito!
Para saber ms
Para saber ms de la materia e incrementar tu aprendizaje se sugieren las siguientes
actividades, mismas que te permitirn reforzar lo aprendido.
Realiza las siguientes lecturas que se encuentran en la carpeta de la unidad 2
denominada Lecturas de apoyo.
o Cultura digital
o Investigacin de mercados del nopal
o Investigacin e Internet
Para mayor comprensin te recomendamos realizar sntesis o cuadros
sinpticos donde trabajes la informacin, en especial dando nfasis a:
o La importancia de la investigacin de mercados
o Tipo de investigacin de mercados
o Mercado al que va dirigido
Despus de haber enviado tu evidencia de aprendizaje, ingresa al foro Preguntas de autorreflexin y lee los cuestionamientos que formul tu Facilitador(a); posteriormente, sal del foro, ingresa a la seccin Autorreflexiones y enva tu ejercicio.
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Fuentes de consulta
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Benassini, M ( 2001);Introduccin a la Investigacin de Mercados. Mxico: Mc
GrawHill.
Jany, J (2009); Investigacin integral de mercados; 4 Edicin; Ed. Mc Graw Hill;
Mxico.
Kinnear T, Taylor J (2000); Investigacin de mercados un enfoque aplicado; 5
Edicin; Ed. Mc Graw Hill; Mxico.
Lind, Douglas; Marchal, William; Mason,Robert (2004); 4 Edicin; Ed.Alfa Omega
Lpez, R (2011). El pensamiento sistmico como herramienta para elevar el
desempeo organizacional dentro de las Instituciones Pblicas de Educacin Superior:
Caso Universidades Politcnicas del Estado de Hidalgo. Tesis de Doctorado no
publicada, Universidad Popular Autnoma de Puebla, Puebla, Mxico.
Malhotra, Naresh k; (2004) ;4 Edicin; Investigacin de Mercados un enfoque
aplicado;Ed.Prentice Hall; Mxico
Malhotra, Naresh k; ( 2008 ) ;5 Edicin; Marking Research;Ed.Prentice Hall; Mxico
Sampieri,Roberto; (2010); 5 Edicin; Ed. Mc Graw Hill; Mxico.
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