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• Lisette Verany Marraui Revelo

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Investigación de mercados Lisette Marraui 20151077039 Lina Gonzáles 20132077111 Wilmer León Taller población y muestra

1. Definición de los siguientes conceptos Población: se refiere al conjunto de elementos que poseen una misma característica en común, se debe tener en cuenta que es la agrupación total de los elementos que satisfacen la característica solicitada por la investigación, esto quiere decir, que la población es el gran conjunto al que nos referimos sin llegar a ser dividido o ser una parte de otro conjunto que cumpla con la misma característica. Muestra: la muestra es por tanto un subconjunto de la población elegido por medio de distintos métodos de muestreo, esto con el objetivo de facilitar el acceso a la población a tratar con el estudio y hacer de este mismo algo más fácil y manejable pero que pueda caracterizar a la población en la mayoría de sus casos. Muestreo: es el proceso mediante el cual se hace la selección de la muestra. Estrategias de muestreo: son como su nombre lo indica estrategias con procedimientos establecidos por medio de las cuales se puede realizar la selección de la muestra, estas están clasificadas en dos grandes grupos, las probabilísticas y las no probabilísticas.

2. Teniendo en cuenta la clasificación de Muestreo probabilístico y no probabilístico, describir el concepto y un ejemplo de los siguientes tipos de muestreo: MUESTREO PROBABILÍSTICO Aleatorio simple: es el muestreo que consiste en la creación de un listado de todos los elementos de la población, por lo cual no es muy recomendable para poblaciones muy grandes, y luego cada elemento es elegido por algún método al azar ya sea comparado con una tabla de número o la selección a ciegas de uno de ellos garantizando de esta manera que cualquier elemento puede ser elegido. Por ejemplo, si la población contiene 5 unidades A, B, C, D, E; existen 10 muestras diferentes de tamaño 3, que son: ABC, ABD, ABE, ACD, ACE

ADE, BCD, BCE, BDE. CDE Se numeran las unidades de la población del 1 al N, y por medio de una tabla de números aleatorios o colocando los números 1 a N en una urna, se extraen sucesivamente n números. Las unidades que llevan estos números constituyen la muestra. El método elegido debe de verificar que en cualquier fase de la obtención de la muestra cada individuo que no ha sido sacado previamente, tiene la misma probabilidad de ser elegido Estratificación: es un tipo de muestreo en el cual se presenta una división o estratificación de la población con respecto a distintas características como podrían ser la raza, la nacionalidad, el sexo, etc. Con el fin de establecer una comparación entre estos grupos con base en el propósito del estudio a realizar. Por ejemplo, si en una universidad se quiere investigar sobre qué tipo de vehículos usan los estudiantes o en cual están interesados en adquirir, y se tiene en cuenta que no es una población homogénea en cuanto al sexo o se desea saber las preferencias por separado de hombres y mujeres; suponiendo que la población es de 100 personas de las cuales el 60% son mujeres y el 40% restante son hombres, se quiere realizar una muestra de 10 personas con lo cual por medio de la asignación proporcional se establece que se tendrá una selección de 6 mujeres y 4 hombres, para esto se separan los elementos de la población y se escogen de estos subgrupos por algún método al azar. Con el anterior ejemplo se puede ver que a pesar de que las mujeres tienen mayor probabilidad de ser elegidas por el muestreo aleatorio simple, por tener mayor número de elementos, al dividir la población dentro de cada subconjunto existe la misma probabilidad de ser elegido. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO Accidental: es un muestreo no probabilístico con lo que se entiende que no todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos, y corresponde a la posibilidad que tiene el investigador de seleccionar como muestra a un subconjunto de la población en un momento no previsto con anterioridad. Un ejemplo de esto es, una empresa requiere realizar una encuesta sobre la opinión de alguno de sus productos, para esto la empresa contrata unos entrevistadores para realizar las encuestas en la calle; pero cada entrevistador va haciendo la encuesta a las personas que se va encontrando casualmente por la calle por lo que no todos tienen la posibilidad de ser elegidos. Intencional: es cuando el investigador elige a individuos específicos dentro de la población para el estudio.

Homogénea: es también nombrado de grupos focales, se hace con el objetivo de estudiar un subconjunto con características similares más a fondo con respecto al propósito del estudio. Por ejemplo, en un caso de estudio sobre el grado de autoestima se incluye como grupo focal a las mujeres jóvenes que ya son madres. Caso típico: es la selección de un caso representativo de la comunidad, esto permite el conocimiento de lo que es normal o usual en otros casos de la población. Por ejemplo, en un estudio sobre las comunidades indígenas de Latinoamérica se elige a la maya para estudiarla como caso representativo de las demás comunidades. Cadena: es usado cuando no es posible detectar las personas por cuestiones distintas, entonces el primer participante puede sugerir otro y ese último un tercero y así obteniendo el efecto de cadena. Por ejemplo, Un investigador quiere hacer un estudio sobre el comportamiento de los individuos de una secta secreta. Empieza estudiando a tres integrantes de misma que conoce y ellos le van presentando a otros sujetos para incluirlos en su estudio. Otro ejemplo es cuando se quiere hacer pruebas para un nuevo producto de comida o algo por el estilo, primero se selecciona a una persona y esta invita a otros a participar y así sucesivamente.

Referencias Díaz Ramirez, A. C. (11 de Abril de 2010). Población y muestra. Obtenido de https://www.slideshare.net/ancadira/poblacin-y-muestra-3691707 Zapata, S. (1 de Febrero de 2010). Población, muestra y muestreo. Obtenido de https://www.slideshare.net/Mudsy/poblacion-muestra-muestreo-3047765