Toda investigación tiene sentido siempre que se tenga un tamaño de la muestra fiable y representativo. Pero, ¿qué es el tamaño de la muestra? ¿Por qué es tan importante en la fase de investigación? ¿Necesitaré conocer este término para hacer crecer mi negocio? Desde Comunicare te damos todas las respuestas.
¿Qué significa el concepto tamaño de la muestra?
El tamaño de la muestra es una pequeña parte del público encuestado seleccionado, que cumplen con las características establecidas de la investigación. Este tamaño de la muestra representa a la población total. Cuando hacemos una investigación no podemos permitirnos el lujo de hacer encuestas a toda la población, por ello se establecen unos criterios y se selecciona a una parte significativa. De esta forma abarataremos en coste y tiempo.
¿Qué elementos hay que tener en cuenta para realizar esta estimación?
Para poder calcular efectivamente el tamaño de la muestra hay que tener en cuenta tres elementos:
- Tamaño de la población: el total de personas que se quiere estudiar. Esto se puede extrapolar a tu empresa, imagínate que quieres saber la satisfacción de tus proveedores. En este caso, tendrías que contemplar a cada uno de ellos, sin dejar ninguno atrás.
- Margen de error: es un porcentaje que se establece de variación, ya sabemos que los datos no siempre son precisos y exactos, por tanto se puede dar el caso de que los datos extraídos no representen a toda la población. Cuanto más pequeño tengamos el margen de error, más confianza habrá.
- Nivel de confianza: es la confianza que tú tienes en que los encuestados seleccionen una opción determinada.
Como todo en la vida, cuanto más mejor, y es que en el tamaño de la muestra cuántos más grande sea, más probabilidad habrá de que represente a la población que queremos estudiar. La fase de investigación en cualquier negocio es necesaria desde distintos puntos de vista, tanto para saber quién es mi público objetivo como para la creación de una campaña publicitaria consiga los objetivos marcados.
Este concepto te ayudará a conseguir datos reales y fiables siempre que se haga una buena selección. ¡Comienza a utilizar este término!