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Investigacin de mercados Unidad 2. Determinacin de la muestra e instrumentos para recoleccin de la informacin
Divisin de Ciencias Sociales y Administrativas | Licenciatura en Mercadotecnia Internacional 1
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
09092413
Universidad Abierta y a Distancia de Mxico UnADM
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Investigacin de mercados Unidad 2. Determinacin de la muestra e instrumentos de recoleccin de la informacin
Divisin de Ciencias Sociales y Administrativas | Licenciatura en Mercadotecnia Internacional 2
ndice
Pg. Contenido 3 Presentacin de la unidad 3 Propsitos 4 Competencia especfica 4 2.1. Muestreo 6 2.1.1. 2.1.1.Concepto 7 2.1.2. 2.1.2.Tipos de muestreo 10 2.1.3. 2.1.3.Determinacin de la muestra 19 2.1.4. 2.1.4.Confiabilidad de la muestra 20 Actividad 1. Muestreo 21 Actividad 2. Estimando la muestra 22 2.2. 2.2.Recoleccin de datos 22 2.2.1. 2.2.1.Fuente de informacin primaria 36 2.2.2. 2.2.2.Fuentes de informacin secundaria 40 Actividad 3. Instrumentos de investigacin 41 Evidencia de aprendizaje. Resultados 42 Cierre de la unidad 42 Para saber ms 43 Fuentes de consulta
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Investigacin de mercados Unidad 2. Determinacin de la muestra e instrumentos de recoleccin de la informacin
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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
Al trmino de esta unidad logrars:
x Identificar conceptos de muestreo y sus tipos. x Determinar el tamao de la muestra. x Establecer la confiabilidad de la muestra. x Relacionar las fuentes de informacin primaria y
secundaria.
x Seleccionar el o los instrumentos de recoleccin de datos.
Presentacin de la unidad
Propsitos
Muestreo.
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Determinar el tamao de la muestra para identificar el instrumento
de recoleccin de informacin aplicando la tcnica de 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,
2000, p. 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, p. 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 (son) el (los) elemento(s) disponible(s) para ser seleccionado(s) en alguna etapa del proceso de muestreo (Kinnear & Taylor,
2000, p. 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.
Competencia especfica
2.1. Muestreo
Muestreo.
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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
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, p. 314), la muestra es un conjunto de individuos procedente de una poblacin estadstica.
La eleccin de una muestra presenta ventajas que son:
x Ahorro en dinero, al no tener que aplicar los cuestionarios a toda la poblacin (Jany, 2009, p. 140). Se ahorra dinero al realizar una entrevista a 1,000 personas en lugar de a
un milln de personas (Kinnear & Taylor, 2000, p. 400).
x Ahorro en tiempo, debido a que es ms factible aplicar cuestionarios para una muestra representativa que a toda la poblacin; as mismo se minimiza tiempo en el trabajo de
campo, anlisis de los datos e interpretacin de resultados (Jany, 2009, p. 400).
2.1.1. Concepto
Muestra de poblacin
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x 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, p. 140).
Para seleccionar una muestra es necesario considerar los elementos que se muestran en
la Figura 1. Figura 1
Seleccin de una muestra
Tomado de Kinnear & Taylor (1993).
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, p. 340). Para ello existen diferentes
tcnicas de muestreo, las cuales se pueden revisan en la Figura 2:
Definir la poblacin Elementos, unidades de muestreo, alcance y tiempo
Identificar el marco muestra
Determinar el tamao de la muestra
Seleccionar un procedimiento de muestreo
Seleccionar la muestra
2.1.2. Tipos de muestreo
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Figura 2
Clasificacin de tcnicas de muestreo
Tomado de Malhotra (2008, p. 320) 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:
x Muestreo por conveniencia: se caracteriza por buscar a los encuestados en los lugares donde se sabe que es posible acceder a ellos (Malhotra, 2008, p. 341).
x 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, p. 343).
x 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, p. 344).
x 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, p. 345).
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x 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:
x Muestreo aleatorio simple: cada elemento de la poblacin tiene una probabilidad de seleccin (Malhotra, 2008, p. 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.
x Muestreo sistemtico: consiste en elegir la muestra al seleccionar un punto de inicio aleatorio (Malhotra, 2008, p. 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).
x 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.
x Primer paso: se seleccionan las manzanas en un mapa. Se necesita un plano de la ciudad que se investigar.
x 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.
x Tercer paso: seleccin de personas en el hogar (Benassini, 2001, p. 148).
x Muestreo estratificado: es muy parecido al anterior, donde se consideran grupos o estratos que renen caractersticas homogneas, para investigar una
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situacin en cada uno de ellos, edad, nivel socioeconmico, sexo.
Posteriormente se seleccionan muestras aleatorias de cada estrato
(Benassini, 2001, p. 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, p. 331).
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.
x 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.
2.1.3. Determinacin de la muestra
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 y Mason, 2008, p. 264).
Muestra
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2. El segundo paso es elegir el mtodo de muestreo. La muestra se pude determinar
de dos formas distintas, segn se trate de una poblacin finita o infinita.
x Poblacin infinita. Cuando la poblacin es mayor a 501,000 elementos (Arroyo, 2009, p. 6).
x Poblacin finita. Cuando la poblacin es menor a 500,000 elementos (Arroyo, 2009, p. 6).
En ambos casos, los valores contenidos en ella se obtienen a travs de los siguientes
pasos:
x 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).
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Tabla1
Confianza1
Tomado de Arroyo (2009, p. 10) Para los casos en donde el rea se encuentra bajo la curva normal, se anexa la tabla que habr
de utilizarse, as como la frmula.
Z= Valor correspondiente a la distribucin de Gauss (siendo a 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:
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
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Figura 3
Campana de Gauss
Tomada de Arroyo (2009, p. 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 tendr una percepcin
similar (parte sombreada), aunque siempre existirn opiniones dispersas (situadas en los
extremos), que por su poca representatividad, no son consideradas. Por tanto, los valores
de Z dependern del nivel de confianza escogido, en la figura 4 se puede apreciar de
una mejor forma.
Figura 4
Niveles de confianza
Consideramos que todas las respuestas Nos sirve el 100%.son fiables.
Se considera que el 1% de las respuestas es de clientes muy satisfechos o muy insatisfechos, por tanto, existir un 1% de encuestas que entrar en el anlisis que no nos aportar nada.
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T
Tomado de Arroyo (2009, p. 9).
Habitualmente los valores ms usuales, segn Benassini (2001, p. 145) son Z= 1,96
para =0,05 y Z= 2,57 para =0,01.
x 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.
x Se determina el error de estimacin, tambin denominado el 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.
x 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.
Se considera que el 5% de las respuestas es de clientes muy satisfechos o muy insatisfechos, por tanto, existir un 5% de encuestas que entrar en el anlisis que no nos aportar nada.
Se considera que el 10% de las respuestas es de clientes muy satisfechos o muy insatisfec hos, por tanto, existir un 10% de encuestas que entrar en el anlisis que no nos aportar nada.
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.
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Las frmulas para el clculo de la muestra se presentan a continuacin (Arroyo,
2009, p. 6).
V2 pq n e2
La muestra en una poblacin infinita (tabla de curva normal) Donde: V= 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)
La muestra en una poblacin finita (Jaz, 2001, p. 147)
n VN p q
e2 (N-1) + Vp q
Donde: V 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
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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)
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
0.025=e
Eje Y 1.25 5= e
95%
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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%.
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
Tabla1 Confianza1
Tomado de Arroyo (2009, p. 10)
Para los casos en donde el rea se encuentra bajo la curva normal, se anexa la tabla que habr de utilizarse, as como la frmula.
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
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Una vez obtenido Z, procedemos a la sustitucin de la frmula. Frmula
n = VN p q
e2 (N-1) + Vp q
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 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:
x 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:
V2 pq n
e2
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Donde n= (2.33)(0.2)(0.8) = 2171.56 =2172 encuestas.
(0.02)
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).
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 (Sampieri, 2010, p. 200).
2.1.4. Confiabilidad de la muestra
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, p. 49).
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Actividad 1. Muestreo
Con la finalidad de que tengas mayor comprensin sobre los diversos tipos de muestreo y su aplicacin, realiza la siguiente actividad:
1. Construye un mapa conceptual que incluya los conceptos ms relevantes que hasrevisado hasta este momento.
2. Ejemplifica los tipos de muestreo.
3. Consulta la Rbrica de evaluacin para que conozcas cmo ser evaluada tuaportacin.
4. Participa en el foro debatiendo sobre la siguiente pregunta: Qu utilidad e impactotiene para la investigacin de mercados contar con una muestra definida y coninformacin confiable?
5. Consulta la Rbrica general de participacin en foros para que conozcas cmo ser evaluada tu intervencin.
6. Cuando concluyas tu actividad, enva a la seccin Tareas tu aportacin para que el (la) Docente en lnea te brinde retroalimentacin; el archivo deber estar nombrando con la siguiente nomenclatura: IICM_U2_A1_XXYZ. Sustituye XX por las iniciales de tu primer nombre, la Y por la inicial de tu apellido paterno y la Z por la inicial de tu apellido materno.
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Actividad 2. Estimando la muestra
Para realizar una investigacin de mercados, lo ms importante es obtener la muestra de la poblacin, por tanto, la determinacin de la muestra ser fundamental al momento de planear estrategias. Esta actividad tiene el propsito de tener un acercamiento al clculo de dicha muestra. Para ello:
1. Retoma la informacin de los estudios preliminares de tu proyecto e identificala poblacin meta a la que te enfocars.
2. Indica el mtodo que utilizars para determinar la muestra. Argumenta tueleccin.
3. Selecciona la probabilidad de ocurrencia del fenmeno en estudio y el errorde estimacin.
4. Determina el nivel de confianza. Explica qu datos consideraste.
5. Realiza el clculo de la muestra para determinar el nmero deinstrumentos a aplicar en tu proyecto de investigacin.
6. Contesta la siguiente pregunta: cmo determinaste el nivel deconfianza ( Z) para el clculo de la muestra en tu investigacin ycmo influye en el tamao de la muestra?
7. Realiza tus clculos en Word 97-2003, verifica tus resultados y siexisten dudas, consulta a tu Docente en lnea.
8. Consulta la Rbrica de evaluacin para que conozcas cmo ser evaluada tuaportacin.
9. Cuando concluyas tu actividad, enva a la seccin Tareas tu aportacin para que el (la) Docente en lnea te brinde retroalimentacin; el archivo deber estar nombrando con la siguiente nomenclatura:IICM_U2_A2_XXYZ. Sustituye XX por las iniciales de tu primer nombre, la Y por la inicial de tu apellido paterno y la Z por la inicial de tu apellido materno.
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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, p. 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.
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, p. 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 me
2.2. Recoleccin de datos
Fuente de informacin primaria
Recoleccin de datos.
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Figura 6
Fuente primaria
Tomado de Malhotra (2008, p. 139).
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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.
En lo que respecta al procedimiento de investigacin cualitativa se encuentra el mtodo directo e indirecto.
x 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,
p. 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.
x El mtodo indirecto es un tipo de investigacin cualitativa; es aquel en el que los propsitos del proyecto se ocultan a los entrevistados. En
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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 (Sampieri,
2010, p. 151).
Tcnicas de observacin Las tcnicas recomendadas son la observacin o la encuesta (Malhotra, 2008), la observacin se puede dividir de la siguiente forma:
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Figura 7
Tipos de observaciones
x 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.
x 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.
x 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.
Estructurada
No Estructurada
Disfrazada
Observacin
No Disfrazada
Natural
Creativa
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x No disfrazada: los sujetos estn conscientes de que estn bajo observacin.
x 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.
x Creativa: el comportamiento de los sujetos es observado en un ambiente artificial, tal como una cocina de prueba.
x 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, p. 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, p.
30).
x Error de muestreo aleatorio: la mayora de las encuestas trata de representar una seccin de una poblacin meta particular. Sin embargo,
aun con muestras de probabilidad aleatoria prcticamente adecuadas,
ocurren errores estadsticos debido a que existen oportunidades de
variacin.
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x 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, p. 170), las formas de realizar una encuesta se pueden
representar en el esquema que se muestra en la Figura 8.
Figura 8
Tcnicas encuesta Telefnica
Persona
Correo
Electrnica
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x 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.
Para realizar los cuestionarios es necesario considerar lo siguiente:
Tipos de preguntas:
x Preguntas abiertas: son muy indicadas para iniciar la entrevista, proporcionan mucha informacin (Jany, 2009, p. 99).
x Preguntas introductorias: su finalidad es despertar el inters en el
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 losencuestados contestan y mandan por la misma va.
Incluyen llamar a una muestra de encuestados y hacer una serie de preguntas usando un cuestionario impreso y registra las respuestas.
Correo
Se envan cuestionarios por correo a encuestado previamenteseleccionados, no se tiene contacto con ellos. Y las respuestas las mandan en sobre por la misma va.
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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entrevistado motivndolo a cooperar durante la entrevista con respuesta
de calidad.
x Estructuradas: es un cuestionario con preguntas que requieren seleccin de una sola respuesta.
x Semiestructuradas: contiene preguntas de seleccin y preguntas abiertas.
Recomendaciones: x Evitar hacer dos preguntas en una. x Ser simple y especfico.
x Orden de la encuesta: x Poner las preguntas interesantes primero. x Ir de lo general a lo especfico. x Preguntas difciles y demogrficas al final.
x Hacer una prueba piloto.
x 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, p. 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, p. 124).
Existen cuatro tipos de escalas:
x Escalas nominales: es aqulla 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, p. 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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x 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, p. 237). Establece un orden entre estos valores, es
decir, una relacin ordenada.
x Escalas de intervalo: son aqullas 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, p. 239). Adems de dar distincin y orden, la distancia o diferencia
entre dos valores es siempre la misma (magnitud) e intervalos iguales.
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Ejemplo: grados de la temperatura, centgrados 180, 160, 140, 120, 100, 80
x 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, p. 241).
Existen varios tipos de tcnicas de escalas de medicin, stas pueden ser comparativas y no comparativas, a continuacin se describen:
x 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.
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Sabor Orden de preferencia 1. Naranja
2. Cola
3. Limn
4.Toronja
x 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.
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Ejemplo: TIENDAS PEGY ES:
Fuerte --:--:--:--:-X-:--:--: Dbil
No confiable --:--:--:--:--:-X-:--: Confiable
Moderna --:--:--:--:--:--:-X-: Antigua
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 cunto te gusta la Pizza Pepito Grillo. Si no te gusta la pizza, debes 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.
A continuacin se presenta un ejemplo de la aplicacin de escalas para un cuestionario
de compra de computadoras.
Ejemplo de escala de califcacin
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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 Masculino ( ) ( ) 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) S b) No 6.- Qu tan eficiente eres en el uso de la computadora y los programas que sta 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.
Marca Orden de preferencia
a) HP
b) IBM
c) COMPAQ
d) PAVILLON
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
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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 cunto te gustan las computadoras M&P. Si no te gustan, debes sealar la cara 1, y si te gusta mucho, debes marcar la cara 5.
Las fuentes secundarias son aqullas
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,
p. 107).
Las fuentes secundarias se clasifican de la siguiente manera (Cook, 2005):
2.2.2. Fuentes de informacin secundaria
Instituto Nacional de Estadstica y Geografa
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Figura 6
Las fuentes secundarias se clasifican de la siguiente manera:
Tomado de Malhotra (2008, p. 107).
Las fuentes internas son aqullas 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.
Listos para utilizarse Requieren ms procesamien
Bases de datos computarizad
Servicios de agencias
Fuentes Secundarias
Internos Externos
Materiales publicados
Fuentes comerciales generales
Fuentes gubernamentales
Guas
Directorios
ndices
Datos estadstico
s
Datos del
censo
Otras publicacione
s
Fuentes internas.
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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)1, 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, p. 108).
Fuentes externas Son aquellas que son ajenas a la empresa, como las estadsticas de las cmaras
sectoriales, del gobierno, las revistas especializadas, entre otros.
x 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, p. 110).
x 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
1 Administracin basada en la relacin con los clientes.
Fuentes de datos secundarios
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ejemplos son: American Marketing Association Bibliography2 y Business InfomationSources3 (Malhotra, 2004, p. 110).
Directorios: son de utilidad para identificar individuos u organizaciones que recolecten datos especficos, algunos ejemplos son: Directories in print4 y Consultants andconsulting organizations directory5 (Malhotra, 2004, p. 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 index6 (Malhotra, 2004, p. 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 markets7
(Malhotra, 2004, p. 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, p. 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.
2 Serie bibliogrfica de la asociacin americana. 3 Fuentes de informacin empresarial. 4 Directorios impresos. 5 Consultores y el directorio de consulta con las organizaciones. 6 Peridicos de negocios. 7 Gua para los mercados de consumo.
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Actividad 3. Instrumentos de investigacin
Una vez que has determinado la muestra y definido el nmero de instrumentos ser necesario elaborar el instrumento a aplicar en tu proyecto de investigacin. Para ello realiza lo siguiente:
1. Define el instrumento a utilizar en tu investigacin. Justifica tu eleccin.
2. Determina los criterios de elaboracin de acuerdo con la informacin que deseasinvestigar. Completa el siguiente cuadro:
Objetivos de informacin Preguntas que se requieren
3. Elabora el borrador del instrumento a utilizar en tu proyecto de investigacin,considerando:
x Escala de medicin x Tcnicas comparativas x Tcnicas no comparativas
4. Enva tu borrador al (a la) Docente en lnea para que te mande su retroalimentacin yrealiza las correcciones necesarias.
5. Consulta la Rbrica de evaluacin para que conozcas cmo ser evaluada tuaportacin.
6. la) Docente en lnea, a travs de la herramienta Tareas, con la siguiente nomenclatura: IICM_U2_A3_XXYZ y espera su retroalimentacin. Sustituye XX por las iniciales de tu primer nombre, la Y por la inicial de tu apellido paterno y la Z por la inicial de tu apellido materno.
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Hasta este momento has establecido la muestra que participar en la investigacin, has determinado los objetivos de informacin y has diseado el instrumento para recopilar tus datos.
1. Retoma la informacin que has desarrollado en las actividades y determina:x El alcance de la investigacin. x El tiempo en que se llevar a cabo. x Las fuentes de informacin primaria y secundaria que utilizars.
2. Con base en el nivel de confianza seleccionado, realiza el clculo de Z utilizando la TablaConfianza y realiza la representacin grfica.
3. Aplica tu instrumento al 5% del total de tu muestra resultante. Es importante su aplicacinporque los resultados que obtengas de ella sern recuperados en la unidad 3, donde realizarslas tabulaciones pertinentes. Puedes aplicar el instrumento fsica o virtualmente, lo importante esque recopiles la informacin.
4. Elabora un diagrama con las actividades que has realizado de tu proyecto de investigacin.
5. Integra la informacin en un documento de acuerdo con las actividades que definiste en eldiagrama. Cabe sealar que la informacin que integres deber estar corregida segn laretroalimentacin que el (la) Docente en lnea te haya brindado.
6. Consulta la Escala de evaluacin para que conozcas cmo ser evaluada tu aportacin.
7. Integra la informacin en un documento de Word y gurdalo como IICM_U2_EA_XXYZ. Envaloal Portafolio de evidencias para que el (la) Docente en lnea te retroalimente. En caso necesario,podrs enriquecer tu trabajo y enviar una segunda versin, la cual ser definitiva. No olvides darseguimiento!
Adems de enviar tu trabajo, es importante que ingreses al foro Preguntas de autorreflexin yconsultes las preguntas que tu Docente en lnea ha expuesto. A partir de ellas:
1. Elabora tu autorreflexin en un archivo de texto titulado: IICM_U2_EA_XXYZ. Sustituye XX por el nmero de equipo que te corresponde y YZ por las inciales de tus apellidos.
2. Enva tu archivo mediante la herramienta Autorreflexin.
Es importante que entregues slo un archivo por unidad para poder obtener el 10% de tuevaluacin final.
Evidencia de aprendizaje. Resultados
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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 y el nivel de confiabilidad, aunado a esto, las fuentes de
informacin primaria y secundaria, as como su respectiva clasificacin.
Ya ests 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 de la materia e incrementar tu aprendizaje se sugieren las siguientes actividades, mismas que te permitirn reforzar lo aprendido.
x 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
x 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 El tipo de investigacin de mercados o El mercado al que va dirigido
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Investigacin de mercados Unidad 2. Determinacin de la muestra e instrumentos de recoleccin de la informacin
Divisin de Ciencias Sociales y Administrativas | Licenciatura en Mercadotecnia Internacional 43
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