¿Qué es una muestra representativa?
definición de muestra representativa: una muestra representativa se define como una pequeña cantidad o un subconjunto de algo más grande. Representa las mismas propiedades y proporciones como la de una población más grande.
por ejemplo, considere una marca que está a punto de lanzar un nuevo producto en una ciudad estadounidense. Será prácticamente imposible enviar una encuesta para recopilar información sobre las características del producto de cada persona en la ciudad., Por lo tanto, los investigadores recopilan una pequeña muestra de personas que representarán a la población de la ciudad, y se les puede implementar una encuesta para administrar sus comentarios sobre el producto. Esta muestra se denomina muestra representativa.
Seleccione sus encuestados
una muestra representativa podría ser personas o incluso sustancias químicas en estudios científicos que se pueden probar en un laboratorio para analizar el resultado de cualquier reacción química en particular., Sin embargo, en este blog, nos concentraremos en las personas y entenderemos la importancia de una muestra poblacional representativa en la investigación de mercado y otros aspectos útiles.
¿por qué se debe utilizar una muestra representativa en la investigación?
una muestra representativa permite a los investigadores abstraer la información recolectada a una población mayor. La mayoría de las investigaciones de mercado y los estudios psicológicos no son adecuados en términos de tiempo, dinero y recursos para recopilar datos sobre todos. Es prácticamente imposible recopilar datos de cada persona, especialmente para una gran población, como un país entero.,
la buena noticia es, » ¡no necesitas hacerlo!”. Lo que es más importante aquí es obtener una buena muestra representativa, para que la gran mayoría de su tiempo y energía se destinen a obtener respuestas de un pequeño grupo de personas que representarán a una población más grande.
Una y otra vez, los estudios de investigación han empleado a un grupo más pequeño de personas para realizar estudios, recopilar datos y analizar los resultados. Entendamos la importancia de una muestra representativa para estudios de investigación significativos.,
importancia de una muestra representativa para estudios de investigación práctica
- una muestra representativa trabajará a su favor para llevar a cabo una investigación de mercado exitosa. ¿Te imaginas tener que entrevistar a toda la gente en un país o incluso en una ciudad? Parecería el plan más poco práctico, sería demasiado complicado y llevaría mucho tiempo.
- una muestra representativa es un pequeño número de personas que reflejan un grupo más extenso con la mayor precisión posible., Luego podemos aplicar, por ejemplo, una encuesta en línea a una muestra de la población buscando que sea la más representativa de nuestra población objetivo.
- no tendremos mejores resultados si, por ejemplo, enviamos una encuesta sin tener en cuenta la representatividad, y no sabemos quién la responde y si los resultados representan la opinión de nuestro público objetivo.
- si no tenemos representatividad, de hecho, tendremos datos que no nos servirán en absoluto., Debemos garantizar que la muestra tenga las características que nos importan para la investigación.
- tenga en cuenta que siempre tendremos un sesgo en la muestra porque siempre habrá personas que no responderán la encuesta por varias razones o la responderán de forma incompleta. En este caso, no podemos obtener completamente los datos que requerimos. Ahora con respecto al tamaño de la muestra, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, es más probable que represente a la población más amplia de cerca.,
- una gran muestra representativa nos da mayor certeza de que las personas incluidas son las que necesitamos, y también reducimos cualquier posible sesgo. Por lo tanto, si queremos evitar la inexactitud en nuestras encuestas, debemos tener muestras representativas y equilibradas.
cómo construir una muestra representativa
Los investigadores utilizan dos métodos para construir muestras representativas: muestreo probabilístico y muestreo no probabilístico
1., Muestreo de probabilidad: el muestreo de probabilidad es una técnica en la que un investigador elige una muestra de una población más grande utilizando un método basado en la teoría de la probabilidad. Para que un participante sea considerado una muestra de probabilidad, debe ser seleccionado usando una selección aleatoria.
si vamos a utilizar el muestreo probabilístico para obtener una muestra representativa, entonces el muestreo aleatorio simple es la mejor opción. La elección de la muestra se realiza al azar, lo que garantiza que cada miembro de la población tendrá la misma probabilidad de selección e inclusión en el grupo de la muestra.
2., Muestreo no probabilístico: el muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo en la que el investigador selecciona muestras basadas en el juicio subjetivo del investigador en lugar de la selección aleatoria. En el muestreo no probabilístico, no todos los miembros de la población tienen la posibilidad de participar en el estudio, a diferencia del muestreo probabilístico, en el que cada miembro de la población tiene una posibilidad conocida de ser seleccionado.,
conocer las características demográficas de la muestra seleccionada sin duda ayudará a limitar el perfil de la muestra deseada y definir las variables que nos interesan, como sexo, edad, lugar de residencia, etc. Al conocer estos criterios, antes de obtener la información, podemos tener el control para crear una muestra representativa que sea eficiente. Debemos evitar tener una muestra que no refleje la población objetivo. La idea es tener los datos más precisos posibles para el éxito de nuestro proyecto.,
evitar errores de muestreo para una mejor representación
cuando una muestra no es representativa, tendremos un error de muestreo conocido como el margen de error. Si queremos tener una muestra representativa de 100 empleados, debemos elegir un número similar de hombres y mujeres. Por ejemplo, si tenemos una muestra inclinada a un género específico, entonces tendremos un error en la muestra.
el tamaño de la muestra es esencial, pero no garantiza que represente con precisión la población que necesitamos., Más que el tamaño, la representatividad está relacionada con el marco de muestreo, es decir, con la lista de la que se seleccionan las personas, por ejemplo, parte de una encuesta. Por lo tanto, debemos tener cuidado de que las personas de nuestro público objetivo se incluyan en esa lista para decir que se trata de una muestra representativa.
ejemplo de una muestra representativa
un grupo de ciudadanos que representan a todo el país se designa como muestra representativa a nivel nacional. Los investigadores lo utilizan para reflejar y proyectar la realidad nacional. Pueden ser preferencias de cualquier tipo, comportamiento, o perfiles sociodemográficos.,
en su mejor momento, la muestra representativa dará la impresión de ser la población total, independientemente de su aspecto. El número de hombres y mujeres debe coincidir con las proporciones nacionales, el porcentaje en cada grupo de edad o cada región coincidirá exactamente con la población,etc. En las medidas no demográficas (como la propiedad del producto o la segmentación psicográfica), la muestra debe coincidir con la población.,
Seleccione sus encuestados
tomemos el ejemplo de la edad: si el investigador establece cuotas de 16 a 34, 35 a 54, o más de 55, la muestra se representará dentro de estas proporciones. Pero si analiza rangos de edad de 16 a 20, 21 a 30, 31 a 40, etc., no hay garantía de que la muestra seguirá siendo correcta.
la medida en que es posible el control de la cuota en una muestra depende del tamaño de la muestra y de los datos de referencia disponibles en una encuesta. Seis períodos de edad, dos géneros y 15 regiones crean una cuadrícula de 180 células., Si el tamaño de la muestra es solo 100, no es posible llenar todas las celdas. Incluso con un tamaño de muestra más grande, una sección puede requerir solo la mitad de una persona, y por lo tanto no tendrá los datos en ella.
la ponderación se puede utilizar para hacer una muestra más representativa. Como alternativa a las celdas entrelazadas, las celdas de cuota se pueden estructurar de forma independiente. La desventaja aquí es que puede haber «lagunas» considerables en la muestra. Si todos los jóvenes son hombres, por ejemplo, no será posible utilizar la ponderación para corregir las brechas.