Técnicas de muestreo en la investigación de negocios

El muestreo se refiere al acto de selección de un número específico de entradas de un conjunto grande de datos para su posterior análisis. investigación de las empresas a menudo genera grandes cantidades de datos, especialmente en la investigación centrada en el mercado, tales como la demografía. técnicas de muestreo en investigación de las empresas permiten a los investigadores trabajar con un subconjunto de los datos más manejable que ellos creen que representa con precisión las tendencias de la colección más grande.

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Empresas obtener datos de investigación a partir de la cual se toman muestras de dos maneras distintas. La primera investigación, primaria, consiste en la excavación de los datos de sus fuentes. Las encuestas son la forma más popular de la investigación primaria, ya sea llevado a cabo en persona, por teléfono, por Internet o por cualquier otro medio. Los resultados de la investigación primaria son propietarios, lo que significa que ninguna otra compañía tiene acceso a los resultados de la investigación primaria a menos que sea autorizado por el investigador o puesta a disposición del público.

Cuando los resultados de investigación primaria se comparten con otros investigadores, los otros investigadores están llevando a cabo investigaciones secundarias. La investigación secundaria se basa esencialmente en los esfuerzos de otros que han tomado el tiempo para compilar grandes conjuntos de datos relevantes y valiosos. Mirando hacia arriba las cifras promedio de ingreso del Bureau of Labor Statistics es un ejemplo de la investigación secundaria. Desde la Oficina ya ha realizado la extensa topografía y recopilación de los datos, otros investigadores de negocios pueden aprovechar las ventajas de los datos con poco o ningún costo.

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El muestreo aleatorio implica elegir un cierto número de elementos de datos completamente al azar, a continuación, utilizando la muestra para su posterior análisis. El muestreo aleatorio puede ser una técnica efectiva en el análisis de conjuntos de datos bastante homogéneas. Imagínese una compañía que busca determinar el porcentaje de personas que son diagnosticados con obesidad mórbida en un estado particular. En lugar de trabajar con un conjunto de datos de varios millones de entradas, la empresa podría analizar razonablemente una muestra aleatoria de varios cientos de entradas para llegar a una cifra que se aproxima a la estadística de todo el conjunto de datos.

Nombre de muestreo enésimo, también conocido como el muestreo sistemático, es similar al muestreo aleatorio, excepto que se reduce la influencia de la selección arbitraria de datos. El muestreo sistemático implica la selección de cada entrada de datos n-ésima para la inclusión en una muestra. Si tenías un conjunto de datos de las respuestas de un millón de encuestas, por ejemplo, podría seleccionar cada entrada milésima de incluir en una muestra, dejándole con una muestra más manejable de un millar de entradas.

muestreo controlado toma muestras altamente específicos de un conjunto bastante heterogéneo de datos. muestreo controlado es más valiosa cuando se realiza la investigación secundaria, ya que la investigación primaria puede ser diseñado para apuntar a los encuestados solamente específicas si se desea.

Imagine una empresa que compra un gran conjunto de datos que contiene información sobre los niveles de edad, origen étnico, educación e ingresos de la encuesta de los encuestados. Si una empresa quería determinar los niveles de ingreso promedio para un determinado grupo de edad, la compañía podría construir una muestra que consta solamente de entradas que cumplan con los criterios específicos de edad antes de calcular la cifra de ingresos.