Investigación de mercados
Población
Conceptos básicos de muestreo
Factores a considerar
Determinación del tamaño de una muestra
Censo
Muestra
Muestreo en la Investigación
Análisis de la información y codificación de los datos
Probabilístico
Clasificación de los métodos de muestreo
Elaboración y presentación del informe final
No probabilístico
3.- Margen de error (E): La diferencia máxima permitida entre los resultados de la muestra y la población. Ejemplo: ±5% 4.- Variabilidad de los datos (p y q): p: proporción esperada de éxito q: proporción esperada de fracaso (q = 1 – p) Si no se conoce, se usa p = 0.5 para máxima precaución
Realizando
Fórmula (población finita):
[Equation]n=E2(N−1)+Z2pqNZ2pq
Sustituyendo:
[Equation]n=(0.05)2(500−1)+(1.96)2(0.5)(0.5)500(1.96)2(0.5)(0.5) [Equation]n=2.1604480.2 ≈222
Resultado:
Se deben encuestar 222 empleados.
Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y diferente de cero de ser seleccionado.
Conjunto total de elementos o individuos que comparten una característica en común.
Tipos
- Aleatorio simple
- Sistemático
- Estratificado
Tipos
- Por conveniencia
- Intencional o por juicio
- Bola de nieve
- Cuotas
Ejemplo
Contar a todos los habitantes de un país.
1.-Tamaño de la población (N): Número total de individuos que forman parte del grupo que se estudiará. 2.- Nivel de confianza (Z): Qué tan seguro se desea estar de que los resultados reflejan la población. Ejemplo: 95% → Z = 1.96
Ejemplo
200 estudiantes elegidos al azar de toda la universidad.
Presentación
May 18th of 20XX
- Clara, precisa y visual (gráficos, tablas, esquemas).
- Lenguaje objetivo y técnico.
La selección depende del criterio del investigador; no todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
Estudio que incluye a todos los elementos de la población.
Codificación: asignar números o símbolos a las respuestas para facilitar el análisis.
Tabulación: organizar los datos en tablas o gráficos.
Análisis estadístico: calcular medidas (media, mediana, moda, varianza).
Interpretación: obtener conclusiones relevantes.
Estructura del informe
- Portada y resumen
- Introducción y objetivos
- Metodología (tipo de muestreo, muestra, instrumentos)
- Resultados y análisis
Ejemplo
Todos los estudiantes de una universidad.
Subconjunto representativo de la población, seleccionado para el estudio.
mind map muestreo
Israel
Created on November 7, 2025
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Transcript
Investigación de mercados
Población
Conceptos básicos de muestreo
Factores a considerar
Determinación del tamaño de una muestra
Censo
Muestra
Muestreo en la Investigación
Análisis de la información y codificación de los datos
Probabilístico
Clasificación de los métodos de muestreo
Elaboración y presentación del informe final
No probabilístico
3.- Margen de error (E): La diferencia máxima permitida entre los resultados de la muestra y la población. Ejemplo: ±5% 4.- Variabilidad de los datos (p y q): p: proporción esperada de éxito q: proporción esperada de fracaso (q = 1 – p) Si no se conoce, se usa p = 0.5 para máxima precaución
Realizando
Fórmula (población finita): [Equation]n=E2(N−1)+Z2pqNZ2pq Sustituyendo: [Equation]n=(0.05)2(500−1)+(1.96)2(0.5)(0.5)500(1.96)2(0.5)(0.5) [Equation]n=2.1604480.2 ≈222 Resultado: Se deben encuestar 222 empleados.
Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y diferente de cero de ser seleccionado.
Conjunto total de elementos o individuos que comparten una característica en común.
Tipos
Tipos
Ejemplo
Contar a todos los habitantes de un país.
1.-Tamaño de la población (N): Número total de individuos que forman parte del grupo que se estudiará. 2.- Nivel de confianza (Z): Qué tan seguro se desea estar de que los resultados reflejan la población. Ejemplo: 95% → Z = 1.96
Ejemplo
200 estudiantes elegidos al azar de toda la universidad.
Presentación
May 18th of 20XX
La selección depende del criterio del investigador; no todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
Estudio que incluye a todos los elementos de la población.
Codificación: asignar números o símbolos a las respuestas para facilitar el análisis. Tabulación: organizar los datos en tablas o gráficos. Análisis estadístico: calcular medidas (media, mediana, moda, varianza). Interpretación: obtener conclusiones relevantes.
Estructura del informe
Ejemplo
Todos los estudiantes de una universidad.
Subconjunto representativo de la población, seleccionado para el estudio.