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El subconjunto representativo
La muestra de investigación es un subconjunto cuidadosamente seleccionado de individuos de la población que se considera representativo del universo de estudio.
Para garantizar que la muestra representa con exactitud al grupo del que se necesita información, debe aplicarse:
- Muestreo por cuotas: Consiste en dividir la muestra en subgrupos determinados por variables sociodemográficas como el sexo, la edad y la región.
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Cuatro claves para garantizar la calidad de la muestra en tus estudios
Factores a tener en cuenta para la definición de la muestra
Garantizar resultados precisos
Para que la muestra arroje resultados cercanos a la realidad, hay que tener en cuenta los siguientes factores:
- Tamaño de la muestra y error de muestreo: Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error de muestreo, lo que significa que los resultados son más fiables.
- Muestra mínima aceptable: Un mínimo de 200 casos suele ser aceptable para el análisis de resultados. Esto permite la segmentación por variables como el sexo. Para un análisis más detallado que incluya variables fragmentadas (por ejemplo, rango de edad, marcas compradas o lugar de compra), considera ampliar la muestra a 400 o 500 casos.
- Tipo de investigación: El tipo de investigación también influye en el tamaño de la muestra. Los estudios como U&A, los estudios de fase exploratoria o los estudios de salud de marca suelen requerir un tamaño de muestra mayor para generar perspectivas sólidas.
Conclusión
Gracias por acompañarnos en el Episodio 7 de la Zinklar Academy. Hemos explorado los aspectos críticos de la definición de la muestra de investigación, incluyendo la importancia del muestreo por cuotas, el tamaño de la muestra y los factores a considerar para obtener resultados precisos.
En nuestra próxima sesión, profundizaremos en cómo estructurar el cuestionario del estudio para obtener la información que necesita. Sigue atento para obtener más información valiosa.
