Los jóvenes han encontrado en las redes sociales un
nuevo espacio donde expresarse de una manera significativamente diferente a la
tradicional forma de relacionarse que conocemos. Este nuevo espacio digital de
encuentro social, se está desarrollando en paralelo al espacio de encuentro
físico que conocíamos, permitiendo observar comportamiento varias veces
significativamente diferentes en sus formas e intensidad de expresión. Es
decir, que los jóvenes, y particularmente los adolescentes, actualmente tienen
dos espacios de interacción y en cada uno de ellos su comportamiento puede ser
tan diferente al punto de observar hábitos que se encontrarían en el uno, pero
no en el otro.
Ahora pensando en estos jóvenes y su dimensión de
consumo, se hace imprescindible tener en cuenta esta nueva forma de relación
social y la construcción de identidad de los jóvenes en estos espacios.
El consumo de productos y servicios, la
comunicación, el desarrollo de nuevas marcas y fortalecimiento de las actuales,
la promoción, la investigación de estos mercados, etc. ahora tienen otros
espacios, otros influenciadores y motivadores, que deben ser encontrados y
entendidos para optimizar las estrategias de marketing que se emprendan en
adelante.
En Ecuador, este fenómeno viene en crecimiento
vertiginoso. La penetración del Internet en los hogares y la adquisición de
equipos móviles con tecnología wifi demuestran una tendencia clara respecto a
que se nos vienen cambios profundos en el comportamiento de los jóvenes y
adolescentes que definirán el nuevo comportamiento del consumidor.
Estamos con la generación que crece con el Internet
y con esta nueva plataforma de socialización. Las estadísticas del INEC nos
muestran el acelerado crecimiento de la penetración del Internet y el uso de
los Smartphones, igualmente las estadísticas del uso de Facebook dejan evidente
el crecimiento del uso intensivo de este espacio entre los más jóvenes.
Esto nos lleva a plantearnos algunas preguntas:
¿Qué significado tiene este fenómeno de cara a las estrategias de marketing que
se deberían emprender en Ecuador?, ¿En Ecuador es hora de cambiar drásticamente
el mix de inversiones en comunicaciones dando más peso a las redes sociales?,
¿Cómo entender este nuevo comportamiento de los jóvenes y adolescentes?.
Para responder a estas preguntas y otras
importantes interrogantes de cara a este nuevo consumidor, se requiere de una
exploración en su espacio de socialización para entender sus motivaciones más
profundas. Sólo entendiendo en profundidad a los más jóvenes en su espacio de socialización
podremos optimizar la comunicación, productos, servicios, e interactuar de
manera más efectiva con ellos.
Podemos decir que un indicador es una estadística
que ha sido procesada con el fin de entregar información específica.
Pero un indicador es más que un dato: es una
herramienta diseñada a partir del análisis estructurado de un conjunto de
indicadores particulares que permiten conformar una visión global de la realidad
que facilite el estudio de su evolución y la comprensión de la información.
Para la evaluación de un sistema son necesarios
varios indicadores, los cuales no se utilizan para una acción específica, sino
que el mismo indicador puede servir para medir el impacto de dos o más
elementos.
No debemos olvidar, que el origen de un indicador
es una estadística, y por tanto se debe definir qué datos son necesarios,
revisar la metodología y la factibilidad de su recolección y realizar esfuerzos
por generar series largas con el fin de que puedan ser comparables en el tiempo
y ver su evolución.
Los indicadores deben ser una información de
síntesis, un barómetro que sin decir necesariamente todo, permita saber donde
se está y, si es posible percibir las tendencias, y deben satisfacer criterios
de claridad, de representatividad y de fiabilidad.
Es
importante tener en cuenta que los Indicadores deben definir perfectamente los
datos, además de ser claros y fiables.
Por lo tanto deberán cumplir una serie de
características, entre otras:
Cuantificables.
Normalmente se trata de un dato estadístico
(porcentajes, tasas, razones...) que pretenden sintetizar la información que
proporcionan los diversos parámetros o variables que afectan a la situación que
se quiere analizar. No obstante, determinados indicadores que nos permiten
caracterizar un territorio, sobre todo su singularidad cultural, no poseen
carácter cuantificable.
Precisos
y procedentes de fuentes fiables.
Ser fiables, en el sentido que cualquier cambio en
el indicador se corresponda a un cambio en la variable que mida, y precisos
para garantizar unos mínimos de rigurosidad en el estudio de la evolución
temporal de los mismos.
Disponibilidad
periódica.
Los indicadores se actualizan de forma periódica,
lo que permite realizar comparaciones en el espacio y en el tiempo. Comparando
el mismo indicador para el mismo grupo en varios momentos se podrán evaluar las
evoluciones que han tenido lugar.
Compatibilidad.
Ser compatibles con otros indicadores, de manera
que permitan la comparación y la interpretación de cambios de situación.
Fácil
comprensión.
Ser comprendidos por los no especialistas. Lo que
no significa que las técnicas de elaboración tengan que ser necesariamente
simples, sino que deben ser presentados de manera que sean fácilmente
interpretados.
Los indicadores nos ayudan a tener una visión
global de la realidad, facilitándonos el estudio de su evolución y la
comprensión de la información.
Los indicadores deben cumplir las siguientes
características:
Muestreo:
En estadística, se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una
muestra a partir de una población.
Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean
extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez
obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un
estudio de toda la población.
Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un
estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino
estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones),
debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de
que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera
que esta condición se alcance con una probabilidad alta.
El muestreo como herramienta de la investigación científica arroja resultados
que se pueden utilizar para concluir un determinado estudio X de población, al
igual las técnicas selectivas que se requieren para dicho estudio de acuerdo a
lo que se va a evaluar.
a. Muestreo aleatorio y no aleatorio.
Existen dos métodos para
seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el
muestreo aleatorio (que incorpora el azar como recurso en el proceso de
selección). Cuando este último cumple con la condición de que todos los
elementos de la población tienen alguna oportunidad de ser escogidos en la
muestra, si la probabilidad correspondiente a cada sujeto de la población es
conocida de antemano, recibe el nombre de muestreo probabilístico. Una muestra
seleccionada por muestreo de juicio puede basarse en la experiencia de alguien
con la población.
Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para
decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante.
b. Tipos de muestreo.
1. Muestreo probabilístico: forman parte de este tipo de muestreo todos
aquellos métodos para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de
cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es
el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él. En este
caso se habla de muestras probabilísticas, pues no es en rigor correcto hablar
de muestras representativas dado que, al no conocer las características de la
población, no es posible tener certeza de que tal característica se haya
conseguido.
I. Sin reposición de los elementos: cada elemento extraído se descarta para la
subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una
"población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas
que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla seleccionada.
II. Con reposición de los elementos: las observaciones se realizan con
reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica en
todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir
una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición
aunque, realmente, no lo sea. III. Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad de
repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin
reposición. Cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción.
Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy útil
la extracción de números aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablas
construidas al efecto.
2. Muestreo accidental u ocasional: Es un muestreo no probabilístico donde el
investigador elige a aquellos individuos que están a mano. Por ejemplo, un
periodista que va por la calle preguntando a las personas que salen a su paso,
sin atender ningún criterio especial de elección. No es probabilístico porque
aquellas personas que no pasan por ese sitio no tienen la posibilidad de entrar
en la muestra.
3. Muestreo estratificado: Consiste en la división previa de la población de
estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna
característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le
asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que
compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo
sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica.
Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno
de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:
I. Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es
proporcional al tamaño del estrato dentro de la población.
II. Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos
que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de
la población.
Por ejemplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar
por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de
cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población
está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra
que contenga también esos mismos porcentajes de hombres y mujeres.
4. Muestreo sistemático: Se utiliza cuando el universo o población es de gran
tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las
unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que
calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde
N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué
fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un
número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos
regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del
fenómeno.
Esto quiere decir que si tenemos un determinado número de personas que es la
población y queremos escoger de esa población un número más pequeño el cual es
la muestra, dividimos el número de la población por el número de la muestra que
queremos tomar y el resultado de esta operación será el intervalo, entonces
escogemos un número al azar desde uno hasta el número del intervalo, y a partir
de este número escogemos los demás siguiendo el orden del intervalo.
5. Muestreo por estadios múltiples: Esta técnica es la única opción cuando no
se dispone de lista completa de la población de referencia o bien cuando por
medio de la técnica de muestreo simple o estratificado se obtiene una muestra
con unidades distribuidas de tal forma que resultan de difícil acceso. En el muestreo
a estadios múltiples se subdivide la población en varios niveles ordenados que
se extraen sucesivamente por medio de un procedimiento de embudo. El muestreo
se desarrolla en varias fases o extracciones sucesivas para cada nivel.
Por ejemplo, si tenemos que construir una muestra de profesores de primaria en
un país determinado, éstos pueden subdividirse en unidades primarias
representadas por circunscripciones didácticas y unidades secundarias que
serían los propios profesores. En primer lugar extraemos una muestra de las
unidades primarias (para lo cual debemos tener la lista completa de estas
unidades) y en segundo lugar extraemos aleatoriamente una muestra de unidades
secundarias de cada una de las primarias seleccionadas en la primera extracción.
6. Muestreo por conglomerados: Técnica similar al muestreo por estadios
múltiples, se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera
natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la
población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a
elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para
la realización del estudio.
Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por
ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de
medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se les
podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este método tiene la
ventaja de simplificar la recopilación de información de la muestra.
Cuando, dentro de cada conglomerado seleccionado, se extraen algunos individuos
para integrar la muestra, el diseño se llama muestreo bietápico.
Las ideas de estratos y conglomerados son, en cierto sentido, opuestas. El
primer método funciona mejor cuanto más homogénea es la población respecto del
estrato, aunque más diferentes son éstos entre sí. En el segundo, ocurre lo
contrario. Los conglomerados deben presentar toda la variabilidad, aunque deben
ser muy parecidos entre sí.
7. Homogeneidad de las poblaciones o sus subgrupos: Homogéneo significa, en el
contexto de la estratificación, que no hay mucha variabilidad. Los estratos
funcionan mejor cuanto más homogéneos son cada uno de ellos respecto a la
característica a medir. Por ejemplo, si se estudia la estatura de una
población, es bueno distinguir entre los estratos mujeres y hombres porque se
espera que, dentro de ellos, haya menos variabilidad, es decir, sean menos
heterogéneos. Dicho de otro modo, no hay tantas diferencias entre unas
estaturas y otras dentro del estrato que en la población total.
Por el contrario, la heterogeneidad hace inútil la división en estratos. Si se
dan las mismas diferencias dentro del estrato que en toda la población, no hay
por qué usar este método de muestreo. En los casos en los que existan grupos
que contengan toda la variabilidad de la población, lo que se construyen son
conglomerados, que ahorran algo del trabajo que supondría analizar toda la
población. En resumen, los estratos y los conglomerados funcionan bajo
principios opuestos: los primeros son mejores cuanto más homogéneo es el grupo
respecto a la característica a estudiar y los conglomerados, si representan
fielmente a la población, esto es, contienen toda su variabilidad, o sea, son
heterogéneos.
8. Muestreo juicio: Aquél para el que no puede calcularse la probabilidad de
extracción de una determinada muestra. Se busca seleccionar a individuos que se
juzga de antemano tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio, por lo
tanto, se considera que la información aportada por esas personas es vital para
la toma de decisiones.
9. Muestreo por cuotas: Es la técnica más difundida sobre todo en estudios de
mercado y sondeos de opinión. En primer lugar es necesario dividir la población
de referencia en varios estratos definidos por algunas variables de
distribución conocida (como el género o la edad). Posteriormente se calcula el
peso proporcional de cada estrato, es decir, la parte proporcional de población
que representan. Finalmente se multiplica cada peso por el tamaño de n de la
muestra para determinar la cuota precisa en cada estrato. Se diferencia del
muestreo estratificado en que una vez determinada la cuota, el investigador es
libre de elegir a los sujetos de la muestra dentro de cada estrato.
10. Muestreo de bola de nieve: Indicado para estudios de poblaciones
clandestinas, minoritarias o muy dispersas pero en contacto entre sí. Consiste
en identificar sujetos que se incluirán en la muestra a partir de los propios
entrevistados. Partiendo de una pequeña cantidad de individuos que cumplen los
requisitos necesarios estos sirven como localizadores de otros con
características análogas.
11. Muestreo subjetivo por decisión razonada: En este caso las unidades de la
muestra se eligen en función de algunas de sus características de manera
racional y no casual. Una variante de esta técnica es el muestreo compensado o
equilibrado, en el que se seleccionan las unidades de tal forma que la media de
la muestra para determinadas variables se acerque a la media de la población.
Técnicas de selección del muestreo a través del muestreo
estadístico
Muestreo probabilístico: Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos
para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de cualquiera de
las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más
aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él.
Muestreo estratificado: Consiste en la división previa de la población de
estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a característica
a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que
determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra.
Muestreo sistemático: Es
la elección de una muestra a partir de los elementos de una lista según un
orden determinado, o recorriendo la lista a partir de un número aleatorio
determinado.
Muestreo por conglomerados: Cuando la población se encuentra dividida, de
manera natural, en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de
la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a
elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para
la realización del estudio.
Muestreo errático: También se llama sin norma. La muestra se realiza de
cualquier forma, valorando únicamente la comodidad o la oportunidad en términos
de costes, tiempo u otro factor no estadístico.
Al realizar un muestreo en una población podemos hablar de muestreos
probabilísticas y no probabilísticas, entre estas técnicas o procedimientos
están:
Muestreo simple: Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una
población dada para el propósito de inferencia estadística. Puesto que
solamente una muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser los
suficientemente grandes para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas
veces cuesta demasiado dinero y tiempo.
Muestreo aleatorio simple: Es aquel en que cada elemento de la población tiene
la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra. Una muestra
simple aleatoria es aquella en que sus elementos son seleccionados mediante el
muestreo aleatorio simple.
Ejemplo: De modo que una muestra simple aleatoria se puede interpretar como un
conjunto de valores de variables aleatorias independientes, cada una de las
cuales tiene la misma distribución que es llamada distribución población.
Existen dos formas de extraer una muestra de una población: con reposición y
sin reposición.
Muestreo doble: cuando el resultado del estudio de la primera muestra no es decisivo,
una segunda muestra es extraída de la misma población. Las dos muestras son
combinadas para analizar los resultados. Este método permite a una persona
principiar con una muestra relativamente pequeña para ahorrar costos y tiempo.
Si la primera muestra arroja una resultado definitivo, la segunda muestra puede
no necesitarse.
Muestreo múltiple: El procedimiento bajo este método es similar al expuesto en
el muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para
llegar a una decisión es más de dos muestras. Métodos de muestreo clasificados
de acuerdo con las maneras usadas en seleccionar los elementos de una muestra.
Los elementos de una muestra pueden ser seleccionados de dos maneras
diferentes:
Basados en el juicio de una persona.
Selección aleatoria (al azar).
Muestreo con reemplazo: Es aquel en que un elemento puede ser seleccionado más
de una vez en la muestra para ello se extrae un elemento de la población se
observa y se devuelve a la población, por lo que de esta forma se pueden hacer
infinitas extracciones de la población aun siendo esta finita.
