En la investigación por encuestas, la estadística se aplica a muestras aleatorias. Estas estadísticas representan el grado en que un investigador puede estar seguro de que la muestra del estudio es razonablemente válida y confiable.
Intervalo de confianza
A intervalo de confianza es el margen de error que experimentaría un investigador si pudiera formular una pregunta de investigación particular, por ejemplo, de cada miembro de la población objetivo y recibir la misma respuesta que dieron los miembros de la muestra en el encuesta. Por ejemplo, si el investigador utilizó un intervalo de confianza de 4 y el 60% de los participantes en la muestra de la encuesta respondieron: "Se lo recomendaría a mis amigos", podría ser seguro que entre el 56% y el 64% de los miembros de toda la población objetivo también dirían "Lo recomendaría a mis amigos" cuando se les hiciera la misma pregunta. El intervalo de confianza, en este caso, es +/- 4.
Nivel de confianza
A nivel de confianza es una expresión de
de un investigador confianza en la probabilidad El hecho de que su muestra sea verdaderamente representativa de la población objetivo depende de varios factores. La confianza de un investigador en el diseño y la implementación de su estudio, y el conocimiento de su limitaciones—se basa en gran medida en tres variables importantes: tamaño de la muestra, frecuencia de respuesta y tamaño de la poblacion. Los investigadores han estado de acuerdo durante mucho tiempo en que estas variables deben considerarse cuidadosamente durante la fase de planificación de la investigación.
Tamaño de la muestra de la encuesta
En términos generales, las muestras más grandes arrojan datos que reflejan verdaderamente la población objetivo. Un intervalo de confianza amplio indica una menor confianza en los datos porque hay un mayor margen de error. Un intervalo de confianza amplio es como cubrir sus apuestas. Aunque existe una relación entre el intervalo de confianza y el tamaño de la muestra, no es una relación lineal. Un investigador no puede reducir un nivel de confianza a la mitad duplicando el tamaño de la muestra.
La frecuencia de respuesta
La precisión con la que los datos de la muestra reflejan la población objetivo depende también del porcentaje de encuestados que dieron una respuesta particular o respondió de una manera específica. Cuanto mayor sea el número de encuestados que dieron una respuesta particular, digamos "Muy feliz", más seguro podrá estar el investigador de esa respuesta. Habrá cierta variabilidad en el porcentaje en las zonas medias de la curva normal. Es decir, si un investigador tiene un 50% de confianza en que los miembros de la población objetivo responderán (en un plazo de un intervalo de confianza) como miembros de la población de la muestra, es probable que haya alguna variación de ese 50% nivel.
Tenga cuidado con los valores atípicos
Es bueno recordar que es más probable que ocurran valores atípicos (datos que se encuentran en los extremos o colas de la curva normal) en aproximadamente la misma tasa en la población que en una muestra; aquí hay menos variabilidad porque hay una frecuencia más baja. Por esta razón, es más fácil confiar en la frecuencia de las respuestas extremas.
El tamaño de la población no es un factor importante en el tamaño de la muestra a menos que un investigador esté trabajando con una población que sea muy pequeña y conocido (por ejemplo, lo suficientemente pequeño como para que el investigador pueda identificar a todos los miembros de la población).
Sistemas de investigación creativa señala que:
Las matemáticas de la probabilidad demuestran que el tamaño de la población es irrelevante a menos que el tamaño de la muestra exceda un pequeño porcentaje de la población total que se está examinando. Esto significa que una muestra de 500 personas es igualmente útil para examinar las opiniones de un estado de 15.000.000 como lo sería una ciudad de 100.000.
Generar una muestra representativa puede ser un proceso costoso y que requiere mucho tiempo. Los investigadores siempre enfrentan un equilibrio entre el nivel de confianza que les gustaría obtener (o el grado de precisión que necesitan lograr) y el nivel de confianza que pueden permitirse.
Tamaño de la muestra en la investigación de encuestas cualitativas
La investigación cualitativa es de naturaleza exploratoria o descriptiva y no se centra en números ni mediciones. Pero las preocupaciones sobre el error de muestreo en la investigación mediante encuestas cualitativas siguen siendo válidas. Como regla general, si una muestra es representativa del universo objetivo, los temas o patrones que surjan de la investigación reflejarán la población más amplia que es de interés para el investigador. Si la muestra es representativa y consta de un gran porcentaje de la población objetivo, entonces la confianza en la exactitud de los datos derivados de esa muestra tenderá a ser alta.
Determinación del tamaño de la muestra en la investigación por encuestas
Se aplican reglas diferentes a investigación cuantitativa e investigación cualitativa cuando se trata de determinar el tamaño de la muestra. En términos generales, para tener confianza en los datos generados por la investigación de encuestas cualitativas, un investigador debe tener una idea clara de cómo se utilizarán los datos. Los datos pueden formar la base para una narrativa descriptiva (como en un estudio de caso o alguna investigación etnográfica) o pueden servir de manera exploratoria para identificar variables relevantes que luego podrían probarse en busca de correlaciones de forma cuantitativa. estudiar.
Tamaño de la muestra en la investigación de encuestas cuantitativas
La investigación cuantitativa a menudo implica comparaciones entre segmentos o subgrupos de un mercado objetivo. Debido a que la investigación cuantitativa se basa en números, determinar un tamaño de muestra cómodo puede ser bastante fácil. Para cada grupo o segmento importante de un estudio, un investigador esperaría encuestar a 100 participantes. Este número es una recomendación y no un absoluto. Un investigador de mercado considerará una serie de variables relevantes para determinar el tamaño de una muestra en una investigación por encuesta.
Al realizar una investigación de mercado mediante encuestas, el objetivo es inferir de la muestra lo que probablemente sea cierto en relación con el universo objetivo. Una muestra proporciona datos que pueden ser observado o conocido. A partir de estos datos observados o conocidos, un investigador puede estimar el grado en que se puede encontrar un valor o parámetro desconocido en una población objetivo.
La investigación cuantitativa mediante encuestas se basa en la noción de normalCurva simétrica que representa, en la mente del investigador, el universo objetivo: la población sobre la cual el investigador debe estimar en lugar de hacerlo realmente. saber parámetros. Una muestra representativa permite al investigador calcular, a partir de los datos de la muestra, un rango estimado de valores que probablemente incluyan el valor o parámetro desconocido que es de interés. Este rango estimado de valores representa un área en la curva normal y generalmente se expresa como un decimal o un porcentaje.
La curva normal y la probabilidad
Una curva normal y simétrica es una expresión visual de probabilidad. Veamos una heurística simple: una actividad en un centro de ciencias deja caer una gran cantidad de bolas entre dos láminas acrílicas, una a la vez. Cada bola cae a través de la misma abertura en la parte superior de la pantalla y luego cae entre cualquiera de los divisores verticales paralelos que separan las pilas de bolas una vez que se detienen. Después de varias horas, las bolas han adquirido la forma de una curva normal.
La curva cambia un poco a medida que cada bola recién introducida golpea la masa de bolas que llegaron primero. Pero en general, la curva simétrica es evidente y ocurrió de forma natural, independientemente de cualquier acción de los observadores o del personal del Centro de Ciencias. La forma curva que forman las bolas refleja la probabilidad de que la mayoría de las bolas caigan en el centro y permanezcan allí. Menos bolas llegarán a los extremos de la curva, pero algunas inevitablemente lo harán, pero son pocas en número.
Esta curva normal es similar al concepto de muestra. Cada vez que se vacía la pantalla y se permite que las bolas caigan nuevamente en la caja de Galton, la configuración de las pilas de bolas será solo un poco diferente. Pero con el tiempo, la forma de la curva no cambiará mucho y el patrón se mantendrá.
