En esta sección, aprenderemos sobre el muestreo y la selección de la muestra, conceptos fundamentales en la investigación de mercado. El muestreo es el proceso de seleccionar un subconjunto de individuos de una población para estimar las características de toda la población. La selección de la muestra es crucial para asegurar que los resultados de la investigación sean representativos y válidos.

1. Población: El conjunto completo de elementos o individuos que se desea estudiar.
2. Muestra: Un subconjunto de la población que se selecciona para el estudio.
3. Muestreo: El proceso de seleccionar una muestra de la población.
4. Marco Muestral: Una lista o base de datos que contiene todos los elementos de la población.
5. Error de Muestreo: La diferencia entre las características de la muestra y las de la población.

En el muestreo probabilístico, cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado. Este tipo de muestreo permite hacer inferencias estadísticas sobre la población.

1. Muestreo Aleatorio Simple:

   • Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.
   • Ejemplo: Seleccionar nombres de un sombrero.

   import random
   
   poblacion = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
   muestra = random.sample(poblacion, 3)
   print(muestra)
   

2. Muestreo Sistemático:

   • Se selecciona cada k-ésimo elemento de la población después de un punto de partida aleatorio.
   • Ejemplo: Seleccionar cada 10ª persona en una lista.

   poblacion = list(range(1, 101))
   k = 10
   muestra = poblacion[::k]
   print(muestra)
   

3. Muestreo Estratificado:

   • La población se divide en subgrupos (estratos) y se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato.
   • Ejemplo: Dividir una población por género y seleccionar aleatoriamente de cada grupo.

   import numpy as np
   
   poblacion = np.array(['Hombre', 'Mujer'] * 50)
   estratos = {'Hombre': 0.5, 'Mujer': 0.5}
   muestra = []
   
   for estrato, fraccion in estratos.items():
       estrato_muestra = np.random.choice(poblacion[poblacion == estrato], int(fraccion * len(poblacion)))
       muestra.extend(estrato_muestra)
   
   print(muestra)
   

4. Muestreo por Conglomerados:

   • La población se divide en grupos (conglomerados) y se selecciona aleatoriamente algunos de estos grupos para estudiar.
   • Ejemplo: Seleccionar aleatoriamente algunas escuelas y estudiar a todos los estudiantes de esas escuelas.

   conglomerados = {'Escuela1': ['A', 'B', 'C'], 'Escuela2': ['D', 'E', 'F'], 'Escuela3': ['G', 'H', 'I']}
   seleccionados = random.sample(conglomerados.keys(), 2)
   muestra = [estudiante for escuela in seleccionados for estudiante in conglomerados[escuela]]
   print(muestra)
   

En el muestreo no probabilístico, la probabilidad de que cada miembro de la población sea seleccionado no es conocida. Este tipo de muestreo es más fácil y rápido, pero no permite hacer inferencias estadísticas.

1. Muestreo por Conveniencia:

   • Se seleccionan los elementos que son más fáciles de acceder.
   • Ejemplo: Encuestar a personas en un centro comercial.

2. Muestreo por Juicio:

   • Se seleccionan los elementos que se consideran más representativos.
   • Ejemplo: Seleccionar expertos en un campo específico.

3. Muestreo por Cuotas:

   • Se seleccionan elementos hasta que se alcanza una cuota predeterminada.
   • Ejemplo: Encuestar a 50 hombres y 50 mujeres.

4. Muestreo Bola de Nieve:

   • Los participantes iniciales reclutan a otros participantes.
   • Ejemplo: Encuestar a miembros de una comunidad específica.

Ejercicio 1: Selección de Muestra Aleatoria Simple

1. Tienes una lista de 1000 clientes. Selecciona una muestra aleatoria simple de 100 clientes.

   import random
   
   clientes = list(range(1, 1001))
   muestra = random.sample(clientes, 100)
   print(muestra)
   

Ejercicio 2: Muestreo Estratificado

1. Una empresa tiene 500 empleados, divididos en 300 hombres y 200 mujeres. Selecciona una muestra estratificada de 50 empleados, manteniendo la proporción de género.

   import numpy as np
   
   empleados = np.array(['Hombre'] * 300 + ['Mujer'] * 200)
   estratos = {'Hombre': 0.6, 'Mujer': 0.4}
   muestra = []
   
   for estrato, fraccion in estratos.items():
       estrato_muestra = np.random.choice(empleados[empleados == estrato], int(fraccion * 50))
       muestra.extend(estrato_muestra)
   
   print(muestra)
   

• Error Común: No definir claramente la población antes de seleccionar la muestra. Asegúrate de tener un marco muestral claro.
• Consejo: Siempre verifica que tu muestra sea representativa de la población para evitar sesgos.

En esta sección, hemos aprendido sobre los diferentes tipos de muestreo y cómo seleccionar una muestra representativa. Estos conceptos son fundamentales para asegurar la validez y la precisión de los resultados de la investigación de mercado. En la siguiente sección, exploraremos cómo recolectar datos de manera efectiva.