Rodrigo Ricardo

Reducción de errores de muestreo y otros errores en la investigación de mercados

Publicado el 20 septiembre, 2020

Problemas comunes en la investigación de mercados

¿Ha llenado alguna vez una encuesta o un cuestionario, o mejor aún, ha escrito uno? A menudo, la forma más básica de investigación de mercado es difícil de redactar de manera imparcial, justa y exhaustiva. Después de escribir el contenido, ¿cómo se obtiene una muestra de población que sea representativa del conjunto? La investigación de mercados no es fácil.

Errores de muestreo y no muestreo

Hay dos tipos principales de errores en la investigación de mercados: error de muestreo y error de no muestreo. El error de muestreo ocurre cuando la muestra utilizada en el estudio no es representativa de toda la población. El error ajeno al muestreo abarca todos los tipos de errores, principalmente causados ​​por errores humanos, como la redacción del cuestionario, los errores de entrada de datos y las decisiones sesgadas.

El error ocurre con tanta frecuencia que es una práctica estadística incluir un margen de error en los resultados finales. Un margen de error es la cantidad permitida en caso de un error de cálculo para representar la diferencia entre la muestra y la población real. Como persona que lee un estudio, verá algo como: “El margen de error para estos datos es más o menos 3%”.

Minimizar el error de muestreo

De los dos tipos de errores, el error de muestreo es más fácil de identificar. Las técnicas más importantes para reducir el error de muestreo son:

Aumente el tamaño de la muestra.

Un tamaño de muestra más grande conduce a un resultado más preciso porque el estudio se acerca al tamaño real de la población.

Divide la población en grupos.

En lugar de una muestra aleatoria, pruebe los grupos de acuerdo con su tamaño en la población. Por ejemplo, si las personas de un determinado grupo demográfico constituyen el 35% de la población, asegúrese de que el 35% del estudio esté compuesto por esta variable.

Conozca su población.

El error de especificación de la población es cuando un equipo de investigación selecciona una población inapropiada para obtener datos. Sepa quién compra su producto, lo usa, trabaja con usted, etc. Con información socioeconómica básica, es posible llegar a una muestra consistente de la población. En casos como la investigación de mercados, los estudios a menudo se relacionan con una población específica como usuarios de Facebook, Baby Boomers o incluso propietarios de viviendas.

Minimizar el error de no muestreo

El error ajeno al muestreo es amplio porque los tipos de estudios de marketing realizados son diversos. Las siguientes son técnicas generales que se utilizan para minimizar los errores ajenos al muestreo, pero recuerde, un estudio en persona tiene diferentes factores que una encuesta o un cuestionario.

Aleatorice la selección para eliminar el sesgo.

Seleccione a los participantes en función de un factor aleatorio, como elegir una de cada cuatro personas de una lista.

Entrena a tu equipo.

Si el estudio es realizado por un investigador, utilice el mismo investigador o asegúrese de capacitar a su equipo en el procedimiento. La formación y la experiencia son fundamentales.

Realice una verificación de registros externos.

Se produce un error humano al introducir datos. Haga que una fuente externa verifique sus registros y confirme su coherencia con los resultados escritos. Ingresar el número 20 como el número 200 es un error fácil que podría alterar drásticamente su investigación.

Verificaciones de consistencia completas.

Un supervisor del estudio debe completar controles de coherencia en cada etapa del proyecto. ¿Reciben los participantes las mismas instrucciones? ¿Se registran los resultados de la misma manera?

Revisa tu redacción.

Es fácil utilizar accidentalmente frases regionales, preguntas clave o preguntas abiertas sin ninguna orientación. Una pregunta principal impulsa o fomenta una respuesta deseada. Por ejemplo, la pregunta “¿No te encanta este producto?” es líder en comparación con “Enumere las razones por las que le gusta o no le gusta este producto”.

Ordenar aleatoriamente las preguntas.

Al poner las preguntas en un orden determinado, coloca una idea en la cabeza del encuestado. Por ejemplo, cuando pregunta sobre un producto y luego sigue con otro, los encuestados no pueden evitar relacionar los productos entre sí.

Cíñete a los hechos.

Para lograr coherencia estadística, es valioso ceñirse a los hechos y los datos. Si esto no es posible, no deje preguntas abiertas, sino que se ciña a las escalas de Verdadero / Falso, Sí / No y numéricas.

Resumen de la lección

Los dos tipos principales de error son el error muestral y el error no muestral. El error de muestreo ocurre cuando la muestra utilizada en el estudio no es representativa de toda la población. El error ajeno al muestreo abarca todos los tipos de errores, principalmente causados ​​por errores humanos, como la redacción del cuestionario, los errores de entrada de datos y las decisiones sesgadas. Los estudios de investigación incluso tienen un margen de error , que es la cantidad permitida en caso de un error de cálculo para representar la diferencia entre la muestra y la población real.

Las técnicas para evitar errores de muestreo son aumentar el tamaño de la muestra, dividir la población en grupos y conocer su población. El error de especificación de la población es cuando un equipo de investigación selecciona una población inapropiada para obtener datos. Las técnicas para evitar errores ajenos al muestreo son aleatorizar la selección, capacitar a su equipo, realizar verificaciones de registros externos, completar verificaciones de coherencia, verificar su redacción, aleatorizar el orden de las preguntas y ceñirse a los hechos. Una pregunta principal impulsa o fomenta una respuesta deseada.

En el mundo de la investigación de mercados, las estadísticas juegan un papel vital en cualquier proyecto de investigación. Incluso los investigadores con las mejores intenciones y las técnicas más enfocadas experimentarán posibles fuentes de error, pero es importante hacer todo lo posible para reducir la posibilidad de error.

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