3 claves para calcular la muestra adecuada en tu investigación de mercado

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Seleccionar una muestra es el primer paso a la hora de realizar un análisis de mercado del cual se obtengan resultados fiables. Cuanto más grande sea la población consultada, más fiables serán los datos de nuestro análisis; por lo que lo ideal sería llevar a cabo el estudio sobre toda la ciudadanía. Como esto no es posible, se selecciona una subconjunto de la sociedad, lo cual se conoce como muestra.

La muestra es una parte de la población seleccionada y tiene que ser válida, adecuada y representativa de la población en su totalidad. A través de una muestra representativa de la sociedad, la persona responsable de realizar el estudio se puede hacer a la idea de cuáles son las opiniones de la población, lo que conoce como extrapolar los resultados, sin necesidad de invertir la gran cantidad de dinero que supondría hacer un estudio de tales dimensiones.

Conseguir una muestra válida no es tarea fácil; pero en We are testers contamos con las soluciones a vuestras dudas. Para que la muestra sea extrapolable, es decir, para que las conclusiones sacadas de la muestra se puedan aplicar a la totalidad de la población, la proporción de esta deberá ser mayor o menor dependiendo de varios factores como las técnicas que se llevan a cabo para seleccionar la muestra, la variedad de perfiles de la población y otras variables que explicamos a continuación.

¡Sigue atento!

 

Tipos de muestras

En función de qué técnicas se lleven a cabo para seleccionar la muestra, contaremos con las muestras probabilísticas o aleatorias y las muestras no probabilísticas, dirigidas o de juicio.

La muestra probabilística o aleatoria

Las muestras probabilísticas son aquellas en las que todos los elementos de la población tienen las mismas posibilidades de ser escogidos. Estas muestras se realizan mediante herramientas estadísticas; las cuales llevamos a cabo en We are testers. En principio, si la muestra es aleatoria, habrá más seguridad de que las características más representativas de la población se encuentren representadas. 

La muestra no probabilística, dirigida o de juicio

Las muestras no probabilísticas son aquellas en las que la elección de los elementos de la muestra no depende de la probabilidad; sino de quien realiza la muestra o de los criterios de la investigación. Esta técnica es adecuada cuando la persona encargada de realizar el estudio conoce las características de la población y sabe cuál o cuáles son los perfiles que le interesan para su muestra, en función de los objetivos de la investigación.

 

En We are testers contamos con una muestra de más de 61.000 testers, de muy diferentes características sociodemográficas y socioeconómicas, segmentada por más de 50 criterios; lo cual nos permite obtener perfiles de consumidores generales o nichos específicos utilizando los criterios de segmentación disponibles. Los más de 50 criterios de segmentación están divididos en categorías (‘Sobre mí’, ‘Compras’, ‘Hogar’, ‘Tecnología’…) las cuales nos dan una información completa del perfil de los consumidores. Dentro de cada categoría, contamos con una gran variedad de criterios específicos, desde la situación laboral hasta la persona responsable de la toma de decisiones de compra.

Además, desarrollamos estudios a nivel internacional, con capacidad para realizar investigaciones en más de 80 países. Te lo contamos todo en este post.

 

Segmentación de la población

Ya sea una muestra aleatoria o una no aleatoria, es de gran importancia dividir la población en diferentes estratos o segmentos para que sea lo más representativa posible; sobre todo si se trata de una población grande. En base a las características del estudio, será interesante dividirla en unos segmentos u otros proporcionalmente.

Dependiendo de si la selección es aleatoria o no, el muestreo será estratificado o por cuotas. En el muestreo estratificado los sujetos se escogen aleatoriamente dentro de cada estrato; mientras que en el muestreo por cuotas la selección no es aleatoria y va condicionada por quien realiza el estudio. En cuanto a la posibilidad de extrapolación, es más recomendable el muestreo estratificado, donde la elección de los sujetos es aleatoria.

Las muestras se pueden segmentar en una gran variedad de estratos -por sexo, edad, nivel de estudios, renta y otros muchos- y en proporciones muy distintas dependiendo de los objetivos del estudio. Según cuáles sean las metas de la investigación, desde We are testers ofrecemos las mejores recomendaciones para una segmentación de clientes eficaz.

 

Variables de las que depende el tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra depende de las necesidades de la persona que realiza el estudio; pero hay ciertos factores a tener en cuenta en cualquier tipo de análisis de mercado.

1º El nivel de confianza (confidence level) o riesgo que aceptamos de equivocarnos.

2º La varianza o diversidad de opiniones estimada en la población (response distribution):

Indica cómo de variadas se estima que serán las respuestas. Por norma general, se suele partir de la hipótesis de que la varianza es igual a 50%; lo cual significa que la población tiene la opinión más variada posible, es decir, la mitad respondería que sí y la otra mitad que no.

3º El margen de error que estamos dispuestos a aceptar (margin of error).

4º El tamaño de la población (population size).

Una vez seleccionadas las variables del nivel de confianza, la varianza, el margen de error y seleccionado también el tamaño de la población, se procede a realizar un cálculo matemático para identificar la muestra más óptima.

Margen de error

Un factor a tener en cuenta a la hora de calcular el margen de error admisible es que no se reduce de forma proporcional; sino que el margen de error disminuye de manera exponencial.

En otras palabras, cuanto más grande sea el tamaño de la muestra, menor será el margen de error. Para que el margen de error fuera 0, el tamaño de la muestra debería ser equivalente al de toda la población real. No obstante, llegados a un punto, la disminución del margen de error no será significativa por mucho que aumente el tamaño de la muestra.

Además, dependiendo de si los datos se van a analizar en su totalidad o por cuotas, el margen de error será uno u otro. Al dividir el tamaño de la muestra entre dos, por ejemplo, se divide la muestra entre dos; de forma que si el tamaño de la esta era de 2000 personas, se pasa a tener una muestra de 2000 personas a dos de 1000. Por lo tanto, el tamaño de la muestra debe ajustarse a la situación de cada caso.

 

 

¿Quieres realizar un estudio de mercado y no sabes cómo empezar? ¿Necesitas conocer cuál sería la muestra más adecuada para tu estudio? Contacta con nosotros en [email protected] o a través de nuestro formulario de contacto.

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